一种风电系统多调度场景的备用需求动态评估方法

    公开(公告)号:CN111049193A

    公开(公告)日:2020-04-21

    申请号:CN201911296066.9

    申请日:2019-12-16

    Abstract: 本发明提出了一种风电系统多调度场景的备用需求动态评估方法。本发明综合考虑含风电电力系统源荷侧不确定性,将同一历史时段的风电、负荷预测值和实测值组成数据组;根据预测值对数据组进行均匀分箱,采用通用分布模型对箱内系统误差分布规律进行拟合,获取系统误差概率分布曲线;根据分布曲线得到失效向上/向下备用容量、切负荷量和弃风量的期望;将不可解析的四种期望表达式进行数值积分和分段线性化处理使其可解析易推广。本发明优点在于可实现动态评估不同调度时段下受系统不确定性影响的备用需求,不仅可作为已知电力系统机组组合/经济调度结果的评价指标,还可以直接应用于电力系统优化调度问题中,帮助调度人员得到合理的备用计划。

    一种基于工业园区负荷聚合的售电公司响应电网控制方法

    公开(公告)号:CN110880772A

    公开(公告)日:2020-03-13

    申请号:CN201911088544.7

    申请日:2019-11-08

    Abstract: 本发明属于电力系统运行与控制技术,尤其涉及一种基于工业园区负荷聚合的售电公司响应电网控制方法,对典型工业园区负荷的功率调节特性建模,结合负荷调节意愿和极限调节范围,提出优先考虑用户上报调控范围的比例式聚合模式,并建立了售电公司对工业园区的聚合控制策略;考虑负荷生产效益,建立了各类型负荷的控制代价模型,同时提出了售电公司对多园区参与需求响应的协调控制策略;针对大电网发生风电波动的场景,通过负荷响应功率波动维持电网稳定,验证了所提控制策略的正确性。对于电网公司,有助于实现较低“弃风”“弃光”率的评估指标;对于新能源发电方,提升了新能源接入率,总体上实现了荷-网-源总经济效益的提升。

    基于改进的NSGA-II算法的三相配电网多目标优化方法

    公开(公告)号:CN107947206B

    公开(公告)日:2020-01-07

    申请号:CN201711387597.X

    申请日:2017-12-20

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明涉及三相不平衡配电网多目标优化技术,具体涉及基于改进的NSGA‑II算法的三相配电网多目标优化方法,包括以下步骤:对历史数据进行处理,采用经验分布拟合光伏有功功率实际值分布;进行遗忘因子参数辨识;生成光伏有功功率场景;削减场景;建立三相不平衡配电网多目标优化模型;利用改进的NSGA‑II算法对三相不平衡配电网多目标优化模型进行求解。该方法生成的场景更符合光伏有功功率的实际波动特性;提高了电容器及调压器的使用寿命,同时还提高了算法的全局搜索能力以及非支配前沿的均匀性。

    含聚合温控负荷和新能源的虚拟发电厂双层优化调度方法

    公开(公告)号:CN107800157B

    公开(公告)日:2019-12-10

    申请号:CN201711123235.X

    申请日:2017-11-14

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明公开了一种含聚合温控负荷和新能源的虚拟发电厂双层优化调度方法,包括:(1)用户本地测算不同室内设定温度下各温控设备的温控负荷功率动态调节外特性,经聚合得到聚合温控负荷功率动态调节外特性;(2)将聚合温控负荷功率动态调节外特性带入上层日内滚动优化调度模型,以更新虚拟发电厂计划净功率曲线;(3)用户本地测算温控负荷功率静态调节外特性,经聚合得到聚合温控负荷功率静态调节外特性;(4)将聚合温控负荷功率静态调节外特性带入到下层实时负荷跟踪模型进行实时功率跟踪。本发明可减少虚拟发电厂最大不平衡功率,且不受用户参数分布不均匀性的影响,更适合用户种类多样的虚拟发电厂使用。

    一种多维度多指标小样本数据归一化与相关性分析方法

    公开(公告)号:CN110008537A

    公开(公告)日:2019-07-12

    申请号:CN201910207321.1

    申请日:2019-03-19

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明提出了一种多维度多指标小样本数据归一化与相关性分析方法。对多组数据进行归一化处理;计算协方差矩阵,并计算协方差矩阵的特征值和特征向量,将特征值按顺序排列并将各个特征值对应的特征向量进行单位正交化,采用半度量分析计算各组数据之间的相关性,剔除少量明显不相关的因素;使用G1法对根据各组数据之间的关系按相关程度的大小排序;定义相邻指标间的重要性程度之比;在给定基准指标重要性程度比值后,计算指标间具体的相关性数值;根据相关性数据设计最优化模型,根据优化结果计算得到综合基于归一化数据和基于指标的相关性结果。本发明分析结果更加可靠、精准。

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