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公开(公告)号：CN118249425A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410336637.1
申请日：2024-03-22
申请人： 三峡大学
IPC分类号： H02J3/50 , H02J3/38 , H02J3/16 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06N7/08 , G06F113/04 , G06F111/04
摘要： 基于改进麻雀搜索算法的有源配电网电压控制方法，包括以下步骤：步骤1、以有源配电网全天平均电压偏差最小和网损最小建立目标函数；步骤2、建立有源配电网电压控制模型的约束条件；步骤3、采用改进后的麻雀搜索算法对有源配电网电压控制模型进行求解。本发明提供一种基于改进麻雀搜索算法的有源配电网电压控制方法，利用改进麻雀搜索算法(ISSA)对有源配电网电压控制模型进行求解，相较于传统下垂控制，本方法可以协同控制各个光伏无功出力，实现系统的全局优化，提升了整体电压控制效果；相较于传统的智能优化算法，本发明所提方法引入Tent混沌映射、Levy飞行对麻雀搜索算法(SSA)进行改进，显著提升算法的全局搜索能力和收敛速度，并且本发明仅采用分布式光伏无功出力进行调压，无需额外的电压调节设备，具有较好的经济性。
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公开(公告)号：CN118316135A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410336633.3
申请日：2024-03-22
申请人： 三峡大学
摘要： 基于光伏逆变器无功调节的有源配电网实时电压控制方法，包括以下步骤：步骤1、以最小化配电网全天平均电压偏差和网损为目标建立有源配电网实时电压控制模型；步骤2、将有源配电网实时电压控制模型转变为分散部分可观测的马尔科夫决策过程；步骤3、将各光伏逆变器当作强化学习环境中的智能体，利用多智能体双延迟深度确定性策略梯度算法进行训练；步骤4、将训练完成的智能体模型应用于有源配电网中进行实时电压控制。本发明提供一种基于光伏逆变器无功调节的有源配电网实时电压控制方法，将有源配电网实时电压控制模型转变为分散部分可观测的马尔科夫决策过程(Dec‑POMDP)，能更好的应对实际有源配电网中的不确定性，可以在系统不具备完善通信设备的条件下，根据系统最新状态进行实时电压控制，具有良好的控制时效性；本发明的强化学习算法为MATD3PG，该算法基于MADDPG优化而来，解决传统强化学习算法训练过程中出现收敛困难的问题，降低训练的复杂度，提升训练效果，并显著提高在线实时决策的效率；相较于传统的优化算法，本发明所提方法无需依赖精确的配电网模型，并且本发明仅采用光伏逆变器无功调压，在不进行光伏有功削减的情况下进行实时电压控制，无需额外的电压调节设备，经济性较好。
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公开(公告)号：CN118332512A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410308371.X
申请日：2024-03-18
申请人： 三峡大学
摘要： 基于支持向量机回归对配电网负荷侧进行电压的预测方法，首先对历史数据进行清洗处理；其次建立支持向量机回归预测模型；由于电力系统实际应用中存在中低压网络拓扑和电气参数不可知的问题，建立有功、无功与节点电压的映射关系，设置相角参数初值后经过修正和引导，通过训练减少数据预测误差，改善负荷预测的合理性和可解释性，并且提高预测准确性。最后基于中国西南某地区实际电力数据，并采用python仿真平台对数据进行训练回归预测仿真；验证了所用方法的有效性；改善负荷预测的合理性和可解释性，并且提高预测准确性。
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公开(公告)号：CN118611068A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410590660.3
申请日：2024-05-13
申请人： 三峡大学
IPC分类号： H02J3/06 , H02J3/00 , G06F30/27 , G06F18/27 , G06F113/04
摘要： 一种基于数据驱动的配电网分段潮流线性化，步骤为：首先以基于物理模型的潮流计算方程为基础，建立不同母线类型下的数据驱动潮流方程，然后利用改进的k平面回归算法，将数据进行聚类，相近特征的作为一类，然后各自训练潮流模型，实现了潮流的离线学习，更好地拟合潮流的非线性；最后，当有新样本时，先进行归类，再进行潮流映射，从而实现了在线潮流计算。本方法在多个IEEE标准系统和改进的IEEE33节点系统进行仿真，在配电网不可观测性的场景下，该方法具有很高的精度，能解决数据共线性和潮流非线性的问题。
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