一种交直流混联电力系统的负荷裕度评估方法及系统

    公开(公告)号:CN111371115A

    公开(公告)日:2020-07-03

    申请号:CN202010256615.6

    申请日:2020-04-02

    Abstract: 本发明实施例提供的交直流混联电力系统的负荷裕度评估方法及系统,包括:建立含VSC-HVDC的交直流混联系统的潮流计算模型;在所述潮流计算模型中,基于粒子群算法对VSC控制参数进行寻优,以基于最优化连续潮流计算方法,计算所述交直流混联系统的负荷裕度。本发明实施例提供的交直流混联电力系统的负荷裕度评估方法及系统,通过建立交直流混联系统的潮流计算模型,根据粒子群算法针对VSC控制参数进行了优化,并引入最优化连续潮流对构建的潮流模型进行了完善和求解,以实现交直流混联系统负荷裕度的评估,在有效的评估交直流混联系统的电压稳定性和带负载能力的同时,提供了优化交直流混联系统的负荷裕度的具体途径。

    基于LSTM的电压暂降扰动分类方法

    公开(公告)号:CN109766853A

    公开(公告)日:2019-05-17

    申请号:CN201910037950.4

    申请日:2019-01-16

    Abstract: 本发明属于电能质量分类识别技术领域,公开了一种基于深度学习长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)算法的电压暂降扰动分类方法。本方法首先通过数据处理层对电压暂降扰动数据进行处理,然后通过两层LSTM网络提取特征值,再通过全连接层进行特征降维处理,最后采用sigmoid网络层进行分类识别。本发明通过深度学习算法提取电能质量暂降扰动相关特征,克服了复杂电网环境下,基于时域、频域以及变换域等物理特性的分类识别建模方法在适应性、算法效率和准确性方面面临的局限性。使用该模型可以很好地克服传统方法提取步骤繁琐复杂和可能丢失部分信号的原始特征等缺点,并改善了传统的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)容易发生梯度爆炸等缺陷,具有较高的电压暂降扰动识别准确率。

    基于GOOSE网络的智能变电站闭环测试方法

    公开(公告)号:CN107478922A

    公开(公告)日:2017-12-15

    申请号:CN201710512613.7

    申请日:2017-06-29

    CPC classification number: G01R31/00

    Abstract: 本发明公开了一种基于GOOSE网络的智能变电站闭环测试方法,其包含:根据智能变电站的SCD文件生成被测保护系统的预期响应信号以及根据智能变电站的SCD文件的虚端子连接关系描述信息构建以待测保护装置为核心的被测保护系统;通过GOOSE网络向被测保护系统发送测试指令使被测保护系统在测试指令的激励下产生测试响应;根据智能变电站的SCD文件生成的虚回路连接关系得到被测保护系统的预期响应;对比预期响应以及测试响应得到比较结果。其优点是:大大提高集成测试、现场投产测试及日常检修测试效率和正确性。

    一种基于能耗数据采集的分布式光伏系统能效预评估方法

    公开(公告)号:CN106384015A

    公开(公告)日:2017-02-08

    申请号:CN201610875497.0

    申请日:2016-09-30

    CPC classification number: G06F19/00

    Abstract: 一种基于能耗数据采集的分布式光伏系统能效预评估方法,包括首先进行的分布式光伏系统输出功率特性分析,再进行的包含能耗数据采集和用电负荷曲线特征分析的单位用能情况分析,最后进行的用电综合匹配的三大步骤。本发明能更细致的对分布式光伏系统的实际发电量情况进行预评估,做出的评估结论更贴合接入单位实际情况;本发明能够对该单位用能策略进行调整或给出调整建议,再在此基础上配置分布式光伏系统能起到一定的节能和“削峰填谷”效益,另外,本发明可视接入单位的发、用电综合匹配情况的不同,对于是否有必要另外配置储能相关设备能给出明确的结论和建议,能对分布式光伏系统的未来收益情况和投资回报周期给出明确的结论和建议。

Patent Agency Ranking