一种智能供电源装置及其控制方法

    公开(公告)号:CN103124093B

    公开(公告)日:2014-11-05

    申请号:CN201310023576.5

    申请日:2013-01-22

    IPC分类号: H02J7/00

    摘要: 本发明公开了一种智能供电源装置及其控制方法,包括MCU模块,所述MCU模块分别与电压模拟采集模块、光线感应模块、RS485通讯模块信号连接;其中所述的电压模拟采集模块与太阳能控制模块信号连接,所述太阳能控制模块与电流模拟采集模块信号连接;所述电流模拟采集模块通过第一线路与第一负载输出端相连,且电流模拟采集模块通过第二线路与第二载输出端相连;所述光线感应模块分别与第一线路、第二线路相连,所述RS485通讯模块与功率信号输出端线路连接;所述太阳能控制模块分别与太阳能电池板、蓄电池线路连接。本发明智能供电源装置在恶劣的环境下仍能够正常工作。

    一种区域水电整体发电能力的预测方法

    公开(公告)号:CN114186640B

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202111529394.6

    申请日:2021-12-14

    IPC分类号: G06F17/18 G06Q10/04 G06F17/11

    摘要: 一种区域水电整体发电能力的预测方法,该方法先获取区域水电站群的基本信息,再根据区域内水电站群的流域和空间分布,将区域内水电站群划分成若干个拓扑子分区,然后根据各分区内水电站的水文径流数据序列以及历史实际运行数据序列的长短,将其划分为具有长序列数据的大流域和数据较为稀缺的小流域,随后分别对未来时间范围内大流域水电站和小流域水电站的发电量进行差异化预测,最后将各大流域水电站和小流域水电站的发电量累加即可得到区域水电在未来时间范围内的整体发电能力。本设计实现了对区域水电整体发电能力的准确、可靠预测。

    一种协调多种时间尺度的跨省区电量库交易方法

    公开(公告)号:CN112257994B

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202011067985.1

    申请日:2020-10-08

    摘要: 本发明公开了一种协调多种时间尺度的跨省区电量库交易方法,属于电力市场交易理论与方法研究领域。本发明综合考虑了电量库交易中多个成员省份的电力供需情况、跨省区外购电的运输及供给情况、调峰资源和正负调节能力差异等因素,实现了多约束下的跨省跨区电量库交易决策制定方法,能够使低成本电力和可再生能源电力在参与电量库交易的多省之间进行高效、合理、互利的再分配,促进省间电力的余缺互补,降低削峰填谷的成本,同时提高跨省输电通道的利用水平;本发明以月度电量库交易为主线和基准,保证电量库交易的提前规划与科学统筹,同时协调在月内灵活展开日前电量库交易和日内电量库交易,以进一步平抑负荷波动,实现电力余缺互补。

    一种计及大气污染的区域环境-电力系统协同优化方法

    公开(公告)号:CN113159402A

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN202110368679.X

    申请日:2021-04-06

    摘要: 一种计及大气污染的区域环境‑电力系统协同优化方法,该方法先利用发电量与排污量的对应关系、污染物浓度与AQI的对应关系以及连续点源的高斯扩散模型计算区域内各机组发电对主要城市AQI的综合影响系数,再建立时空污染坐标系,按AQI预测值大小将时空点划分为核心点和非核心点,分别计算核心点AQI受区域内机组发电影响的阈值、非核心点AQI受区域内机组发电影响的控制系数,然后建立以购电成本最小、非核心点AQI受区域内机组发电综合影响最小为目标的优化模型,接着采用NSGA‑II算法对优化模型进行求解,最后基于模糊集理论选择最优折中解作为最优输出结果,即各机组分时段的输出功率。本设计有效缓解了空气污染。

    一种基于相似度分析理论的电力客户异常行为预警方法

    公开(公告)号:CN109685376A

    公开(公告)日:2019-04-26

    申请号:CN201811605169.4

    申请日:2018-12-26

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种基于相似度分析理论的电力客户异常行为预警方法。该方法能够从多方面对用户未来的异常情况进行预警分析,并通过用户行为序列相似度描述用户间的关联,同时考虑用户属性的变化,对异常行为进行发现和安全预警。预警流程包括:S1.用户行为序列模式描述;S1-1.基于时间的行为序列;S1-2.最大公共行为子序列;S1-3.行为序列相似度矩阵;S1-4.用户行为相关系数;S1-5.用户基本属性;S2.基于行为序列的异常分析;S2-1.数据预处理;S2-2.行为序列模式建立;S2-3.行为异常分析及预警。