一种配电网的韧性综合评估方法和系统

    公开(公告)号:CN113868585A

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:CN202111059384.0

    申请日:2021-09-10

    Abstract: 本发明涉及一种配电网的韧性综合评估方法和系统,方法包括:获取配电网参数,根据预设的配电网韧性综合评价体系,进行评估;配电网韧性综合评价体系包括一级评价指标和二级评价指标,每个一级评价指标均设有对应的二级评价指标;一级评价指标包括感知力、应变力、防御力、恢复力、协同力和学习力,基于各个二级评价指标的评估结果,根据各个二级评价指标的权重以及各个一级评价指标的权重,进行综合计算,获取配电网的韧性综合评估结果。与现有技术相比,本发明针对韧性电网关键特征的六个范畴,聚焦配网态势感知、扰动应对及自我提升能力三个功能,能够建立韧性需求下更为全面、精细化的综合评估体系,提升评估结果的准确性和可靠性。

    一种光伏输出功率超短期局域情绪重构神经网络预测方法

    公开(公告)号:CN112132328A

    公开(公告)日:2020-12-25

    申请号:CN202010919805.1

    申请日:2020-09-04

    Abstract: 本发明涉及一种光伏输出功率超短期局域情绪重构神经网络预测方法,采用奇异谱分析方法对原始光伏功率进行降噪能降低光伏功率时间序列的复杂性,有助于通过混沌非线性动力学方法对光伏功率时间序列进行隐含波动信息的挖掘,在实际工程中,无需提前获取气象数据,可避免因输入参数选择不当引起的模型复杂性问题以及气象数据预测不准确引起的误差累计问题;建立的局域情绪重构神经网络,无需确定隐含层节点数量,建模简单,减小预测成本;建立的局域情绪重构神经网络依据光伏功率混沌吸引子确定拓展信号以及情绪参数,使预测模型更加关注跟踪每个输入模式并挑选出最有用的输入模式信息,映射关系更准确,在不同天气情况下预测准确度较高,适应性较强。

    一种极端天气场景下的风电出力预测方法、设备及介质

    公开(公告)号:CN118153766B

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202410338452.4

    申请日:2024-03-25

    Abstract: 本发明涉及一种极端天气场景下的风电出力预测方法、设备及介质,其中方法包括以下步骤:获取历史风电出力数据集,所述风电出力数据集包括不同天气下的历史风力发电量、风速;对风电出力数据集进行风速和天气类型标签离散化处理,构建第一数据集;利用基于条件生成对抗网络CGAN构建的数据增强模块对第一数据集中极端天气场景下的稀缺样本进行数据增强,得到第二数据集;获取实时气象数据,利用基于回归生成对抗网络RGAN构建的预测模块在线预测风电出力情况,所述预测模块以风速和天气类型数据作为输入,输出风电出力预测结果,利用第二数据集进行训练。与现有技术相比,本发明具有能够应对极端天气条件下风电出力的高度不确定性和变化性、预测准确性高等优点。

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