-
公开(公告)号：CN111932012B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202010807686.0
申请日：2020-08-12
申请人： 国网黑龙江省电力有限公司哈尔滨供电公司 , 国家电网有限公司 , 东北电力大学
摘要： 本发明公开了储能系统‑分布式电源‑电容器综合控制无功优化方法，建立目标函数，按照预设算法进行定容选址计算，得到预设函数的候选解，并对第一最优解优化处理，挖掘出第二最优解，根据多策略融合的粒子群优化算法获得的最优帕累托前沿，确定当前优化问题的目标理想点以及每个第二最优解到理想点的欧式距离平方，得出决策折中解；本发明使用多种元件组合优化电能质量，提高配电网对分布式电源的消纳能力，并改善系统无功功率分布及电压水平，降低网络损耗；本发明引入多策略融合的粒子群优化算法对陷入局部最优的个体执行彻底搜索，具备较强的全局搜索能力，以及局部搜索能力，粒子跳出局部能力较强，大幅度地降低了种群陷入早熟收敛的概率。
-
公开(公告)号：CN102664409B
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201210147861.3
申请日：2012-05-14
申请人： 东北电力大学
CPC分类号： Y02E10/763
摘要： 一种基于实测数据风电场风电功率实时预测的计算方法，其特点是，包括以下步骤：数据采集，采集风电场开机状态下各风力机组每分钟的输出功率；数据处理，依照开机状态下风力机组数目进行功率求和得到整个风电场每分钟的实际输出功率，将连续15个进行算术平均，得到整个风电场每15分钟的实际平均输出功率；仿真计算，输入仿真输入量，采用持续法进行未来4个小时整个风电场功率的预测，即将当前时刻的实际平均功率值作为对未来16个时点的预测值；误差分析，误差评价标准执行国家能源局于2011年《风电场功率预测预报管理暂行办法》中的准确率和合格率的要求，给出该计算方法的精确度。具有方法科学、合理，简单、实用，计算速度快，精度更高等优点。
-
公开(公告)号：CN103065049B
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201210582482.7
申请日：2012-12-28
申请人： 东北电力大学
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 一种基于coif5小波实时分解的风电功率实时预测计算方法，其特点是：包括以下步骤：数据采集及预处理，采集所需预测风电场的整场连续6天的实际历史功率值，并剔除不良数据；数据分解及预测，利用coif5小波进行三层塔式分解，对各分量采用时间序列法分别进行单步预测并求和，将得到的新序列利用coif5小波实时分解并滚动预测，得到整场未来4个小时的风电功率预测值；仿真计算，输入仿真输入量，采用上述方法进行未来4个小时的风电功率预测；误差分析，误差评价标准执行中华人民共和国国家能源局于2011年《风电场功率预测预报管理暂行办法》中的准确率和合格率的要求，给出该计算方法的精确度。具有科学、合理、实用，精度更高，能够满足在线使用要求等优点。
-
公开(公告)号：CN112070121A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010808883.4
申请日：2020-08-12
申请人： 国网黑龙江省电力有限公司哈尔滨供电公司 , 国家电网有限公司 , 东北电力大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于变分自编码器的智能电表数据填补方法，具体按照以下步骤实施：以智能电表中获取的历史日负荷数据集为聚类样本进行聚类分析，得到具有不同用电特征的类型日即聚类结果；以聚类结果所含日期中的历史负荷数据为输入，生成基于VAE的海量日负荷曲线；建立离散曲线相似性的数学模型，通过与每个聚类中心比较选取与缺失数据日相似度最高的组，在相似度最高的组中找出十条与缺失数据日负荷曲线形状相似的曲线作为历史日负荷曲线；通过改进的加权平均法处理相似历史日负荷曲线对应的数据，得到对应缺失数据预测值，实现缺失日智能电表负荷数据填补。能够通过历史负荷数据精确填补缺失数据。
-
公开(公告)号：CN103065049A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201210582482.7
申请日：2012-12-28
申请人： 东北电力大学
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 一种基于coif5小波实时分解的风电功率实时预测计算方法，其特点是：包括以下步骤：数据采集及预处理，采集所需预测风电场的整场连续6天的实际历史功率值，并剔除不良数据；数据分解及预测，利用coif5小波进行三层塔式分解，对各分量采用时间序列法分别进行单步预测并求和，将得到的新序列利用coif5小波实时分解并滚动预测，得到整场未来4个小时的风电功率预测值；仿真计算，输入仿真输入量，采用上述方法进行未来4个小时的风电功率预测；误差分析，误差评价标准执行中华人民共和国国家能源局于2011年《风电场功率预测预报管理暂行办法》中的准确率和合格率的要求，给出该计算方法的精确度。具有科学、合理、实用，精度更高，能够满足在线使用要求等优点。
-
公开(公告)号：CN102664409A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210147861.3
申请日：2012-05-14
申请人： 东北电力大学
CPC分类号： Y02E10/763
摘要： 一种基于实测数据风电场风电功率实时预测的计算方法，其特点是，包括以下步骤：数据采集，采集风电场开机状态下各风力机组每分钟的输出功率；数据处理，依照开机状态下风力机组数目进行功率求和得到整个风电场每分钟的实际输出功率，将连续15个进行算术平均，得到整个风电场每15分钟的实际平均输出功率；仿真计算，输入仿真输入量，采用持续法进行未来4个小时整个风电场功率的预测，即将当前时刻的实际平均功率值作为对未来16个时点的预测值；误差分析，误差评价标准执行国家能源局于2011年《风电场功率预测预报管理暂行办法》中的准确率和合格率的要求，给出该计算方法的精确度。具有方法科学、合理，简单、实用，计算速度快，精度更高等优点。
-
公开(公告)号：CN112070121B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202010808883.4
申请日：2020-08-12
申请人： 国网黑龙江省电力有限公司哈尔滨供电公司 , 国家电网有限公司 , 东北电力大学
摘要： 本发明公开了一种基于变分自编码器的智能电表数据填补方法，具体按照以下步骤实施：以智能电表中获取的历史日负荷数据集为聚类样本进行聚类分析，得到具有不同用电特征的类型日即聚类结果；以聚类结果所含日期中的历史负荷数据为输入，生成基于VAE的海量日负荷曲线；建立离散曲线相似性的数学模型，通过与每个聚类中心比较选取与缺失数据日相似度最高的组，在相似度最高的组中找出十条与缺失数据日负荷曲线形状相似的曲线作为历史日负荷曲线；通过改进的加权平均法处理相似历史日负荷曲线对应的数据，得到对应缺失数据预测值，实现缺失日智能电表负荷数据填补。能够通过历史负荷数据精确填补缺失数据。
-
公开(公告)号：CN111932012A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010807686.0
申请日：2020-08-12
申请人： 国网黑龙江省电力有限公司哈尔滨供电公司 , 国家电网有限公司 , 东北电力大学
摘要： 本发明公开了储能系统-分布式电源-电容器综合控制无功优化方法，建立目标函数，按照预设算法进行定容选址计算，得到预设函数的候选解，并对第一最优解优化处理，挖掘出第二最优解，根据多策略融合的粒子群优化算法获得的最优帕累托前沿，确定当前优化问题的目标理想点以及每个第二最优解到理想点的欧式距离平方，得出决策折中解；本发明使用多种元件组合优化电能质量，提高配电网对分布式电源的消纳能力，并改善系统无功功率分布及电压水平，降低网络损耗；本发明引入多策略融合的粒子群优化算法对陷入局部最优的个体执行彻底搜索，具备较强的全局搜索能力，以及局部搜索能力，粒子跳出局部能力较强，大幅度地降低了种群陷入早熟收敛的概率。
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
8 条记录 (耗时 0.029 秒)
