基于WAMS量测的多区域电力系统状态估计方法及系统

    公开(公告)号:CN105490269B

    公开(公告)日:2018-04-10

    申请号:CN201511028254.5

    申请日:2015-12-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于WAMS量测的多区域电力系统状态估计方法及系统,方法包括:建立多区域状态估计模型,并获得多区域状态估计模型的最优解求解公式;各子区域根据本地上传的WAMS量测和多区域状态估计模型估计本地状态,得到本地状态估计值;各子区域执行分布式一致性协议,并根据执行的结果对本地状态估计值进行修正;判断本地上传的WAMS量测是否有量测缺失,若是,则迭代执行WAMS量测缺失情况下的迭代修正算法,直到修正后的本地状态估计值收敛至剔除缺失量测后的集中式估计值,反之,则直接将各子区域修正后的本地状态估计值进行输出。本发明具有收敛速度快、适用性广且准确的优点,可广泛应用于电力系统分析控制领域。

    切机稳控策略确定方法、装置、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN119482422A

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202411645741.5

    申请日:2024-11-18

    Abstract: 本申请涉及一种切机稳控策略确定方法、装置、计算机设备和存储介质,涉及电力系统控制技术领域。所述方法包括:确定电力系统的训练特征数据;训练特征数据是对电力系统在预设时间段的电气量数据筛选得到的;基于电力系统对应的训练特征数据,对安全约束模型进行训练,得到训练好的安全约束模型;安全约束模型是基于马尔可夫决策过程对电力系统的切机稳控策略进行建模得到的;安全约束模型包含马尔可夫决策过程对应的五元组和深度学习网络;五元组包括状态空间、动作空间、约束条件、奖励函数和折扣系数;将电力系统的目标电气量数据输入训练好的安全约束模型,得到目标电气量数据对应的切机稳控策略。采用本方法能够提升生成稳控策略的效率。

    基于神经网络的光伏储能并网控制方法

    公开(公告)号:CN113326658B

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202110618890.2

    申请日:2021-06-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的光伏储能并网控制方法,包括步骤:采集光伏发电单元的实时最大光伏发电功率;神经网络预测系统根据光伏发电单元的实时最大光伏输出功率和历史数据进行预测计算得到预测光伏发电功率;根据预测光伏发电功率和实际误差来生成储能单元的输出功率参考值,并根据该输出功率参考值计算光伏分布式电源主电路中低通滤波器的时间常数,该储能单元通过DC/DC转换器与光伏分布式电源的主电路连接;电池储能单元根据输出功率参考值控制DC/DC变换器进行充放电,低通滤波器根据时间常数调整,最终将波动性在一定范围内的功率送入并网系统。本发明可以解决现有的光伏储能分布式电源并网导致的电能波动问题。

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