一种基于随机生产模拟的储能装置优化配置方法及系统

    公开(公告)号:CN116454944A

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202310396066.6

    申请日:2023-04-13

    摘要: 本发明提供一种基于随机生产模拟的储能装置优化配置方法及系统,包括:获取风电出力与光伏出力历史数据,对风电出力与光伏出力历史数据进行分析得到风电功率波动量分布和光伏出力概率密度函数;根据风电功率波动量分布基于二阶马尔可夫链‑蒙特卡洛法抽样生成风电功率时间序列,根据光伏出力概率密度函数基于蒙特卡洛抽样的场景生成方法得到大规模原始场景,利用聚类算法对原始场景集进行缩减,得到代表性场景集;将弃风弃光率、供电可靠性作为机会约束,建立电力系统储能配置的随机规划模型;将随机规划模型转化为确定性的线性规划模型,得到储能装置的配置容量与配置功率。解决现有储能装置难以满足实际电力动态储能需求的问题。

    一种基于对抗生成神经网络的电网动态稳定评估方法

    公开(公告)号:CN115051383A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210820097.5

    申请日:2022-07-13

    摘要: 本发明属于电网运行与控制技术领域,尤其涉及一种基于对抗生成神经网络的电网动态稳定评估方法。其基于对抗生成神经网络动态博弈训练数据,能够更及时、准确地对电网动态稳定性评估。包括以下步骤:步骤1、获取多组离线系统运行场景数据;步骤2、计算多组场景数据特征值;步骤3、分类不同特征值对应振荡模式作为对抗生成神经网络真实数据;步骤4、随机生成低频振荡信号参数作为对抗生成神经网络初始输入数据;步骤5、对数据进行数据预处理;步骤6、生成网络与判别网络单独交替迭代建立动态博弈过程辨识系统振荡频率及阻尼比;步骤7、输出系统振荡频率及阻尼比;步骤8、基于动态稳定判别依据对系统动态稳定性进行评估。