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公开(公告)号:CN115564115A
公开(公告)日:2023-01-03
申请号:CN202211239008.4
申请日:2022-10-11
申请人: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/2458 , H02J3/00
摘要: 本发明实施例公开了一种风电场功率预测方法及相关设备,所述方法包括:获取风电场内各风电机组的目标历史气象数据和目标历史功率数据;基于所述目标历史气象数据和所述目标历史功率数据训练预设模型,得到各风电机组的目标模型,所述预设模型通过lightGBM模型对多变量时间序列进行动态时间建立;将气象预报数据分别代入各风电机组的目标模型,得到各风电机组的预测功率;将各风电机组的预测功率相加,得到所述风电场的预测功率。针对风电场内单个机组的差异性建立各风电机组的目标模型,提高单个机组的预测准确度。
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公开(公告)号:CN115549206A
公开(公告)日:2022-12-30
申请号:CN202211252042.5
申请日:2022-10-13
申请人: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
摘要: 本申请涉及一种风电配网经济调度方法、装置、设备及存储介质,涉及电力系统调度领域。该风电配网经济调度方法包括:获取风电配网基础数据,并根据风电配网基础数据,生成各个风电配网场景;将各个风电配网场景进行场景划分,获得各个风电配网场景集合;以配电网运行成本、配电网损耗和配电网补贴最小为目标函数,构建风电配网经济调度模型;将风电配网场景集合输入至风电配网经济调度模型中,获得风电配网经济调度结果。本申请用以解决风电配网经济调度求解效率低且求解效果不够优化的问题。
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公开(公告)号:CN115392525A
公开(公告)日:2022-11-25
申请号:CN202210505404.0
申请日:2022-05-10
申请人: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
摘要: 本申请涉及一种分散式风电功率预测方法、装置及设备,方法包括:获取分散式风电机组的风电数据作为样本数据,风电数据包括多个维度。对样本数据进行预处理,根据预处理后的样本数据构造时间序列数据集,根据风电数据确定各分散式风电机组的相对位置关系,根据各分散式风电机组的相对位置关系,生成邻接矩阵和连边权重矩阵,根据分散式风电机组的数量、邻接矩阵和时间序列数据集,构造张量图。根据张量图和连边权重矩阵搭建并训练预测模型,预测模型用于根据分散式风电机组的风电数据输出预测结果。本申请中用于训练预测模型的张量图考虑了各分散式风电机组的相对位置关系,从而提高了预测模型对不同物理环境下风电机组的风电功率预测准确度。
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公开(公告)号:CN114928055A
公开(公告)日:2022-08-19
申请号:CN202210402118.1
申请日:2022-04-18
申请人: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC分类号: H02J3/06 , H02J3/46 , H02J3/14 , H02J3/38 , G06F30/25 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/00 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06F111/04
摘要: 本申请涉及配网故障重构方法、装置及存储介质,属于电网故障重构技术领域,包括:将电网线路开关的状态生成初始粒子;采用层次聚类方法对初始粒子进行划分,得到满足预设条件的粒子;记录粒子的个体最优与全局最优并更新粒子的位置,根据更新位置后的粒子,对粒子位置进行迭代;根据适应度值计算公式获取满足迭代次数的粒子的适应度值,判断上述计算过程中是否满足约束条件,如果满足,则输出粒子的适应度值与此时的粒子位置,执行电网开关操作,如果不满足,则再次进行迭代,直到满足约束条件,输出粒子的适应度值与此时的粒子位置,执行电网开关操作,以此解决现有的故障重构方法不具备动态性,自动化程度低,不能满足动态重构的要求的问题。
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公开(公告)号:CN114709794A
公开(公告)日:2022-07-05
申请号:CN202210493428.9
申请日:2022-05-07
申请人: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
摘要: 本发明实施例公开了一种自适应接地故障隔离方法、系统、装置和存储介质,属于配电网接地故障技术领域,其方法包括在配电网的中性点注入异频电压信号后,获取与零序阻抗保护装置对应的监测点的特征零序阻抗;当配电网线路发生接地故障时,获取监测点的实时零序阻抗;在实时零序阻抗与特征零序阻抗的差值大于预设的动作定值时,切断监测点对应的配电网线路,以将接地故障隔离。通过向配电网的中性点注入异频电压信号的方式,获得零序阻抗保护装置安装处的特征零序阻抗。当配电网在出现接地故障后,利用接地故障线路的特征零序阻抗与实时零序阻抗之间的变化量,判断出接地故障的线路,从而准确的对故障线路进行隔离,保证配电网的正常运转。
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公开(公告)号:CN114660401A
公开(公告)日:2022-06-24
申请号:CN202210205008.6
申请日:2022-03-02
申请人: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC分类号: G01R31/08
摘要: 本发明实施例公开了一种电力线路故障定位方法及装置,方法包括:获取电力线路上的若干个行波波头监测传感器采集到的行波波头到达对应的监测点的到达时刻,行波波头监测传感器分布在电力线路的主干线上,行波波头监测传感器与监测点一一对应;获取电力线路对应的目标坐标系中各个监测点对应的坐标,目标坐标系的原点为主干线上任一点,坐标包括位置以及到达时刻;利用各个监测点对应的坐标以及分布式故障定位方程进行故障定位处理,得到电力线路的目标故障点的坐标;利用目标故障点的坐标,确定目标故障点在电力线路上的实际故障位置。采用上述方法可直接列写方程定位故障,无需判断故障线路区段,弥补了双端行波定位需要判断故障区段的不足。
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公开(公告)号:CN118074086A
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202410177850.2
申请日:2024-02-08
申请人: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC分类号: H02H9/08
摘要: 本发明实施例公开了一种配电网的输出电压源控制方法及相关设备,可以根据配电网的故障相电源电压的第一幅值、配电网的中性点电压的第二幅值、故障相电源电压的第一相位和中性点电压的第二相位对配电网的输出电压源电压进行修正,获得修正后的输出电压源电压;中性点电压不受线路的影响,且可以直接获得准确的中性点电压,使修正后的输出电压源电压对故障点的目标补偿电压趋近于补偿电压的理想电压,因此将修正后的输出电压源输出至配电网中的故障相电源后,故障相电源利用目标补偿电压进行补偿能够消除配电网中的故障电弧。
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公开(公告)号:CN115144684A
公开(公告)日:2022-10-04
申请号:CN202210493420.2
申请日:2022-05-07
申请人: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
摘要: 本发明实施例公开了一种配电网动态零序阻抗选线保护方法及相关设备。该方法包括:在检测到目标配电网发生接地故障的情况下,实时计算每条线路的零序阻抗值函数Z0i(t);在接地故障发生预设延迟时间后,动态调整配电网中性点零序阻抗ZN;求解每条线路接地故障发生到调整完毕后时长的零序阻抗值函数Z0i(t)的最大值和最小值;根据上述零序阻抗值函数Z0i(t)确定的零阻抗值最大值和最小值确定零序阻抗变化最大值ΔZ0i;根据上述阻抗变化量最大值ΔZ0i和零序阻抗测量的最小值Zp0i分别计算每条线路的零序阻抗变化率P;基于上述零序阻抗变化率P确定待保护线路。该方法适用面广,对中性点接地方式无限制,能够根据特征阻抗变化率进行准确选线,可以选定故障线路并实现故障点快速隔离。
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公开(公告)号:CN114861990A
公开(公告)日:2022-08-05
申请号:CN202210402116.2
申请日:2022-04-18
申请人: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
摘要: 本申请涉及一种风电功率预测模型建模方法、装置和设备,方法包括:获取样本数据,对样本数据进行预处理,将预处理后的样本数据划分为训练集和测试集。根据训练集进行动态时间建模,得到多种不同的LSTM‑CNN网络结构。将训练集输入各LSTM‑CNN网络结构进行训练,得到多个备选风电功率预测模型。根据测试集对各备选风电功率预测模型进行测试,在多个备选风电功率预测模型中确定优选风电功率预测模型。本申请中结合CNN和LSTM进行动态时间建模,引入CNN来压缩LSTM隐藏状态以减少模型的输出,克服模型训练过程中的过拟合、梯度爆炸和消失问题,从而提高风电功率预测模型的预测精度。
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公开(公告)号:CN114819377A
公开(公告)日:2022-07-29
申请号:CN202210509345.4
申请日:2022-05-11
申请人: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06F30/27 , G06F113/06 , G06F119/06
摘要: 本申请涉及一种分散式风电功率预测方法、系统、装置及存储介质,属于电力系统技术领域。本申请包括:获取历史风力发电数据,对历史风力发电数据进行归一化处理,获得归一化特征数据;对归一化特征数据通过卷积层和全连接层处理,得到时间序列数据集合;将时间序列数据集合划分为训练集和测试集;将训练集中的数据输入informer模型进行训练;调整informer模型参数,获得多个不同的informer模型;将测试集中的数据输入不同的informer模型中;将不同informer模型的预测值与真实值进行比对,选择预测值最接近真实值的informer模型作为最终预测模型;通过本方案解决现有的网络模型无法捕获输出和输入之间固有的长距离特征,长序列时间预测效果较差的问题。
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