-
公开(公告)号：CN106295880A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610651403.1
申请日：2016-08-10
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明公开了一种电力系统多目标无功优化的方法及系统，建立多目标无功优化模型；利用Kent混沌映射产生N个初始鸟窝的位置作为初始种群，并计算各鸟窝的适应度值，根据Pareto支配关系建立外部档案集，自适应权重更新鸟窝位置，支配关系更新外部档案集并计算拥挤距离控制档案集容量；对各鸟窝进行差分进化操作并更新外部档案集；当满足迭代终止条件输出最优Pareto最优解集；考虑了多个目标函数的最优克服传统方法将多目标转化为单目标以及权重系数难确定的缺点，改进的布谷鸟搜索算法收敛速度快，精度高，个体多样性好，获得的最优解集具有良好多样性和均匀分布性，能很好的适用于求解电力系统多目标无功优化问题。
-
公开(公告)号：CN110048462B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN201910412682.X
申请日：2019-05-17
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明公开了一种并网型光伏储能系统的能量调度方法、装置、系统、设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取历史气象数据，并根据历史气象数据得到光伏发电系统在预测时段的光伏发电功率Pt；采集历史负载消耗功率，并根据历史负载消耗功率得到负载在预测时段的负载消耗功率Pload；获取储能系统在预测时段的充放电功率Pbat及电网在预测时段的功率，并建立功率平衡方程：Pt+Ng×Pgrid＝Pbat+Pload+Pwt；根据功率平衡方程和预设原则进行能量调度，预设原则为光伏发电系统优先供电、高峰阶段储能系统优先放电、低谷阶段储能系统优先充电。本申请公开的上述技术方案，在能量调度时将光伏发电系统、负载、储能系统及电网的功率均考虑在内，从而提高并网型光伏储能系统的能量利用率。
-
公开(公告)号：CN109889070B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201910193778.1
申请日：2019-03-14
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： H02M7/5387 , H02M7/483
摘要： 本发明公开了一种两级式单相三电平T型不对称逆变器，包括：三电平Boost变换器和与三电平Boost变换器连接的单相T型不对称逆变器，由于采用本申请中的T型电路，相比于现有技术中的I型电路，不必增加钳位二极管，降低了成本和避免了功率损耗，此外也简化了电路结构。本发明还公开了一种用于逆变器的控制方法，采用提供的控制方法，得到的共模电压的数值较为单一。共模电压数值在预定周期内变换的次数较少，由于在预定周期内电压数值变换次数较少，相应会产生的漏电流也较小，保证了逆变器的正常运行。此外，本发明还公开了一种用于逆变器的控制装置，效果如上。
-
公开(公告)号：CN111355365A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010200456.8
申请日：2020-03-20
申请人： 广东工业大学
摘要： 本申请公开了一种功率因数校正AC-DC变换器，将传统的升压型功率因数校正变压器二次侧的输出二极管替换为两个功率开关管，而这两个开关是由一对互补电源PWM(Pulse Width Modulation)驱动，减小了变换器输出端能量损耗，并且拓扑结构中加入有源钳位电路，消除了主开关在关断时的电压尖峰，从而减小开关器件的电压应力提高了功率开关管寿命；同时具有元器件少、成本低、控制简单易于通过数字化平均电流法实现、低输入电压范围内能获得稳定的输出电压等优点，解决了目前升压功率因数校正整流器开关导通损耗高、功率开关管寿命短的技术问题。
-
公开(公告)号：CN111162537A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN202010046971.5
申请日：2020-01-16
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于组合Copula函数的拉丁超立方抽样法概率潮流计算方法，包括步骤如下：根据分布式能源发电功率变量的相关性和分布式能源出力的尾部对称特性选择多个Copula函数构成一个组合Copula函数；再利用组合Copula函数生成随机数矩阵；利用拉丁超立方抽样法对随机数矩阵进行抽样，建立拉丁超立方抽样后的样本矩阵；采用三次样条插值法求出分布式能源发电功率变量的累积分布函数的逆函数；对于分布式能源发电功率变量Xm，其累积分布函数为y＝Fm(x)，和累积分布函数的逆函数，根据样本矩阵，建立分布式能源发电功率变量的样本矩阵；将样本矩阵作为输入量进行潮流计算，得到输出变量的离散结果，最后利用核密度估计对输出变量的离散结构进行拟合，得到概率密度函数。
-
公开(公告)号：CN109508808A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811022864.8
申请日：2018-09-03
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明涉及一种基于PSO-BP神经网络的弧垂预测方法，包括以下步骤：S1：数据处理，将相关数据进行归一化处理，S2：将归一化后所得数据输入到PSO-BP神经网络中进行训练，在神经网络中通过自主学习，分析出输入量和输出量之间的关系，S3：把所要预测下一状态下的相关参数输入到PSO-BP神经网络中，神经网络通过自主学习分析所得的输入量与输出量的关系，依据所输入的数据计算并得出该状态下的导线温度，S4：判断所得温度是否符合精度，所得温度符合精度的进行下一步骤，不符合的返回至步骤S2，S5：计算该状态的导线应力，S6：计算该状态下的导线弧垂；本发明所提供的方法有效确保架空输电线路的安全运行，提高整个电网系统的稳定性具有重要作用。
-
公开(公告)号：CN108985521A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810871444.0
申请日：2018-08-02
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明实施例公开了一种光伏发电系统的输出功率预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。其中，方法包括通过对预设时间段内光伏发电系统的历史输出功率数据进行完整集合经验模式分解，将分解所得的多个子序列与相应的气象数据输入预先构建的核极限学习机预测模型中，并根据核极限学习机预测模型输出的各子序列的预测结果确定光伏发电系统的输出功率预测值。本申请采用完整集合经验模式分解历史光伏功率数据，有利于抑制光伏序列的非平稳性，提高输出功率的预测精度；利用核极限学习机良好的泛化性能及学习速度快的特点，可进一步提高预测精度与预测效率；利用改进的蝙蝠算法优化核极限学习机的核参数和惩罚系数，大大提高了功率预测的准确性。
-
公开(公告)号：CN107506874A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710867841.6
申请日：2017-09-22
申请人： 广东工业大学
CPC分类号： G06Q10/04 , G06Q30/0283 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种电价定价方法及系统，该方法包括：预测响应新电价前一天内每个小时内的用户负荷量和分布式电源发电量；计算每个小时对应的响应新电价前的用户负荷量与分布式电源发电量的差值；根据每个小时对应的响应新电价前的用户负荷量、分布式电源发电量和用户负荷量与分布式电源发电量的差值，利用粒子群算法在预设约定条件内对电价优化模型进行优化，获取每个小时对应的电价改变量和一天对应的最大收益；本发明以分布式电源短期预测发电量与成本为基础，与峰谷分时电价与阶梯电价相结合，减小了负荷峰谷差、提高了可再生能源发电利用率、降低了用户用电成本以及增加了售电公司收益。
-
公开(公告)号：CN110163445A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910451648.3
申请日：2019-05-28
申请人： 广东工业大学
摘要： 本申请所提供的一种电动汽车充电站选址方法，包括：利用蒙特卡洛抽样算法确定目标区域内的充电需求期望值；基于粒子群算法和Voronoi图确定满足充电需求期望值的电动汽车充电站的初步选址结果；根据目标区域的历史光伏数据，对初步选址结果执行优化操作，并确定电动汽车充电站的选址结果。该方法在确定初步选址结果后，根据历史光伏数据对初步选址结果执行优化操作，即依据目标区域内光伏电站的光伏发电情况对初步选址结果进行优化调整，利用光伏电站为电动汽车充电站提供电力，能够减少后续电动汽车充电时对电网的冲击，维持电网的运行稳定性与经济性。本申请还提供一种电动汽车充电站选址系统、设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。
-
公开(公告)号：CN110119856A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910531740.0
申请日：2019-06-19
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于传感网络的充电站选址系统及方法，包括：速度传感器，用于采集预设选址区域内目标直行道路在预设时间段内的N个车辆速度信号；一氧化碳传感器，用于在预设时间段结束时采集目标直行道路中的目标一氧化碳信号；中央处理器，用于将N个车辆速度信号转换为N个速度值，将目标一氧化碳信号转换为目标一氧化碳量值；根据N个速度值和目标一氧化碳量值，估算目标直行道路中的电动汽车数量；并在电动汽车数量大于预设数量阈值时，将目标直行道路设为充电站备选地；图像采集装置，用于采集充电桩备选地经过车辆的车牌图像信息，以便确定所述预设选址区域内的目标充电站地址。本发明公开的系统及方法，降低了充电站选址的成本与时间。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
39 条记录 (耗时 0.026 秒)