一种基于行波的多维度小波包故障定位方法

    公开(公告)号:CN112731063A

    公开(公告)日:2021-04-30

    申请号:CN202011598056.3

    申请日:2020-12-29

    IPC分类号: G01R31/08 G01R31/52 G01R31/58

    摘要: 本发明公开了一种基于行波的多维度小波包故障定位方法。本发明利用小波变换的模变化率极大值表示故障电压/电流行波在各回线上所呈现的幅值和极性特征,根据各线路的故障电压/电流行波多维度小波包的模变化率极大值差异确定故障线路;对于母线上有N回出线的配电网络,当某回出线发生单相短路时,多维度小波包的模变化率极大值表示不同波段内的行波信息,并作为单相系统故障定位的判据。本发明以小电流短路故障定位为出发点,构成可靠、准确的故障定位新方法,满足不同的现场PT/CT配置情况。本发明基于行波理论,利用暂态电压/电流行波的传播规律和特点,以多维度小波包为工具描述的行波短路故障特征,可以有效地解决现有技术存在的问题。

    基于循环神经网络的光伏配电网无功电压预测方法及系统

    公开(公告)号:CN112018755A

    公开(公告)日:2020-12-01

    申请号:CN202010634915.3

    申请日:2020-07-03

    IPC分类号: H02J3/00

    摘要: 本发明公开了一种基于循环神经网络的光伏配电网无功电压预测方法及系统。本发明方法采用的技术方案包括:建立基于含高比例光伏配电网电压预测构架;含高比例光伏配电网无功电压历史数据分析处理:分析出影响全局无功电压特征的关键因素,结合含高比例光伏配电网中已有的无功电压历史数据,对无功电压进行预处理;建立含高比例光伏配电网无功电压预测策略:对处理后的电压序列进行变分模态分解,将其分解成特征互异的多个分量,然后对每个分量分别输入循环神经网络,将各分量预测结果叠加,获得最终的预测值。本发明有助于改善电能质量,提高电网运行的安全稳定性,又可通过无功补偿等方式,节能降损,提高运行经济性和可靠性。

    一种寒潮雨雪冰冻线路影响分级评价方法

    公开(公告)号:CN111861091A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010426600.X

    申请日:2020-05-19

    IPC分类号: G06Q10/06 G06F17/16 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种寒潮雨雪冰冻线路影响分级评价方法,该方法包括以下步骤:计算每条线路的停电次数、平均失电负荷、平均影响用户数、停电平均时户数、线路停电平均时长以及停电平均台数这6项指标的值;采用有序二元比较量化法确定各单项指标的权重系数;根据各单项指标的值与权重系数计算综合指标得分值;基于综合指标得分值确定线路受寒潮雨雪冰冻影响程度。本发明提供的寒潮雨雪冰冻线路影响分级评价方法,运用有序二元比较量化法和因子加权法对故障线路的线路停电次数、停电时户数、停电台数、线路停电时长、影响用户数和失电负荷这6项指标进行综合评判,评估各线路受寒潮雨雪冰冻的影响,并对线路受寒潮雨雪冰冻的影响程度大小进行分级。

    基于EMD-CNN深度神经网络的光伏配电网电压预测方法

    公开(公告)号:CN110956312A

    公开(公告)日:2020-04-03

    申请号:CN201911117638.2

    申请日:2019-11-15

    摘要: 本发明公开了一种基于EMD-CNN深度神经网络的光伏配电网电压预测方法。本发明的方法包括:步骤1,对原始电压时间序列数据进行最大最小归一化处理;步骤2,进行经验模态EMD分解,得到不同频率的固有模态分量以及一项残差分量;步骤3,构造输入数据矩阵:分别将固有模态分量按照二维数据矩阵排列置于不同通道中,利用卷积核实现各平稳分量中特征提取;步骤4,训练卷积神经网络CNN预测模型并进行预测。本发明从系统的角度出发,通过数据挖掘的手段来针对性地对含高比例光伏配电网的电压进行高精度预测,掌握电压变化趋势,为实现高比例光伏配电网的无功电压智能化高效运行提供有力的数据支撑。

    基于灰狼算法的微电网交直流断面换流器PID参数优化方法

    公开(公告)号:CN106896716B

    公开(公告)日:2019-12-27

    申请号:CN201710255456.6

    申请日:2017-04-17

    IPC分类号: G05B11/42

    摘要: 一种基于灰狼算法的微电网交直流断面换流器PID参数优化方法:设定狼群中狼的个数、最大迭代次数、所求问题维度以及PID参数变量取值范围,初始化狼群位置;计算每条狼所在位置对应的整定模型目标函数值,即PID控制效果的目标函数值;根据整定模型目标函数值,将狼群划分为α狼为PID效果最优的狼,β狼为PID效果次优的狼,δ狼为PID效果第三优的狼,ω狼为剩余的狼;计算α狼所在位置对应的检验模型目标函数值;判断检验模型PID控制效果是否连续V次无改进;对代表PID参数的狼群位置更新;判断当前迭代次数是否达到设定的最大迭代次数;输出α狼所在位置,即微电网交直流断面换流器全局最优PID参数值。本发明使得PID控制器参数可以整定到给定目标下的最优值。

    一种空调和电动汽车负荷聚合参与的需求响应方法

    公开(公告)号:CN116646943A

    公开(公告)日:2023-08-25

    申请号:CN202310509236.7

    申请日:2023-05-08

    IPC分类号: H02J3/14

    摘要: 本发明公开了一种空调和电动汽车负荷聚合参与的需求响应方法。本发明采用的技术方案为:对空调负荷和电动汽车负荷分别进行聚合,以适应参与需求响应的要求;采用分布式系统的控制方式对需求响应中的负荷聚合进行控制,利用嵌入在用户设备的智能仪表等对负荷进行实时监控,聚合形成一个完整的基础功能模块,利用多代理系统和主从一致性算法对基础功能模块进行相互通讯和对系统问题的联合求解。本发明实现了对负荷聚合商LA参与电力系统需求响应能力的评估,提高了负荷聚合联合参与需求响应任务的准确性;本发明能够实现温控负荷聚合和电动汽车负荷聚合共同参与电力系统需求响应,具有实时性和普适性。