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公开(公告)号:CN119009940A
公开(公告)日:2024-11-22
申请号:CN202410923285.X
申请日:2024-07-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
Abstract: 一种基于LSTM神经网络的分层能源系统优化调度方法,包括操作步骤:步骤1:负荷预测,采用LSTM网络预测日前市场的电动汽车负荷;LSTM网络通过遗忘门、输入门和输出门来动态调整记忆单元的存储,控制信息的流动,提高模型的学习能力;步骤2:基于对电动汽车负荷预测的结果,建立电动汽车负荷优化调度模型,减少预测负荷曲线和实际负荷曲线之间的误差;步骤3:采用GA遗传算法对步骤2中电动汽车负荷优化调度模型求解;步骤4:采取考虑交易双方利益最大化,建立电动汽车能源交易模型;步骤5:采用改进粒子群算法对电动汽车能源交易模型求解,得到全局最优解作为结果。本发明制定电动汽车负荷协调调度策略,实现电力系统经济效益和环境效益最优。
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公开(公告)号:CN118213984B
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202410306355.7
申请日:2024-03-18
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了适应风电集群并网的电压控制参数自适应跟随方法及系统,属于海上风电集群自动电压控制领域,包括以下步骤:步骤1:计算不同运行方式下风电场并网点的无功电压灵敏度;步骤2:风电场AVC在线辨识电网运行方式的变化;步骤3:提出不同运行方式下风电场AVC无功电压灵敏度参数自适应跟随策略;本发明通过参数自适应跟随方法,在满足风电场电压调压要求的前提下提升风电场站对电网运行方式改变的适应性,有效减少了风电场AVC预设无功电压灵敏度与实际偏差较大时出现的电压振荡现象。
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公开(公告)号:CN118213984A
公开(公告)日:2024-06-18
申请号:CN202410306355.7
申请日:2024-03-18
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了适应风电集群并网的电压控制参数自适应跟随方法及系统,属于海上风电集群自动电压控制领域,包括以下步骤:步骤1:计算不同运行方式下风电场并网点的无功电压灵敏度;步骤2:风电场AVC在线辨识电网运行方式的变化;步骤3:提出不同运行方式下风电场AVC无功电压灵敏度参数自适应跟随策略;本发明通过参数自适应跟随方法,在满足风电场电压调压要求的前提下提升风电场站对电网运行方式改变的适应性,有效减少了风电场AVC预设无功电压灵敏度与实际偏差较大时出现的电压振荡现象。
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