-
公开(公告)号：CN116822370B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202310847303.6
申请日：2023-07-11
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/28 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F113/06 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了数据驱动下风电集群超短期出力预测方法，该方法包括：考虑风电集群风力资源的时空分布特性，以风速预测数据为训练样本，采用卷积神经网络获取降维后的特征序列，利用长短期记忆(LSTM)网络模型实现兼具快速性和准确性的时序风速信息预测；计及风电场的尾流效应及其边界补偿，构建基于3D‑Frandsen尾流模型，并以风轮面等效风速实现各风电机组功率的解耦计算。本发明提出的方法通过引入风速预测数据驱动的LSTM网络模型实现了风电集群超短期出力的高精度预测。此外，本发明还验证了在进行风电集群出力预测时计及风电机组间尾流效应并进行边界补偿的必要性，为风电集
-
公开(公告)号：CN116073403B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310287392.3
申请日：2023-03-23
摘要： 本发明公开了一种模糊逻辑控制驱动下的风电功率波动平抑方法，包括如下步骤：步骤1，基于自适应马尔可夫链的储能需求不确定性建模，完成对储能需求不确定性的描述；步骤2，利用储能辅助支撑的风电功率优化控制技术，优化计算得到以经济性最优为目标的风电功率与储能充放电功率的运行策略；步骤3，对风电功率与储能充放电功率的运行策略进行改进，引入基于模糊逻辑控制获得的模糊逻辑控制因子，加速风储功率优化决策的获取。通过本发明的方法能够实现高效经济的风储功率优化决策，减少风电功率的波动。
-
公开(公告)号：CN116073403A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310287392.3
申请日：2023-03-23
摘要： 本发明公开了一种模糊逻辑控制驱动下的风电功率波动平抑方法，包括如下步骤：步骤1，基于自适应马尔可夫链的储能需求不确定性建模，完成对储能需求不确定性的描述；步骤2，利用储能辅助支撑的风电功率优化控制技术，优化计算得到以经济性最优为目标的风电功率与储能充放电功率的运行策略；步骤3，对风电功率与储能充放电功率的运行策略进行改进，引入基于模糊逻辑控制获得的模糊逻辑控制因子，加速风储功率优化决策的获取。通过本发明的方法能够实现高效经济的风储功率优化决策，减少风电功率的波动。
-
公开(公告)号：CN117937516A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410113098.5
申请日：2024-01-26
摘要： 本发明公开了计及调频信号不确定域辨识的风储系统双重调频方法，所述方法包括如下操作：分析与构建双重调频服务的调频信号；构建风储系统双重调频信号的场景集；构建基于随机模型预测控制的风储系统双重调频控制模型，包括构建风储联合的调频性能量化模型，结合风储系统双重调频信号的场景集和风储联合的调频性能量化模型，提出基于随机模型预测控制的风储双重调频控制策略。本发明的方法在考虑设备安全稳定运行的情况下，兼顾不同类型储能资源特性及系统经济性，可针对不同工况得出对应的控制策略方案。
-
公开(公告)号：CN116307650A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310588665.8
申请日：2023-05-24
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F17/11
摘要： 本发明公开了面向灵活性的新型配电网源网荷协调随机优化运行方法，该方法包括：基于配电网安全域理论，构建包括灵活距离期望、标准差和灵活距离变异系数的新型配电网灵活性评估指标体系；构建面向系统灵活性提升的多目标协调优化运行模型；提出多目标协调优化运行模型的约束条件；基于正太边界交点和动态小生境差分进化算法求解多目标协调优化运行模型，直至输出帕累托最优方案。本发明提出的方法实现了系统运行经济性和灵活性的多维度优化，所得优化运行方法在各场景的安全裕度可观可测，便于调度人员把握系统运行状态并对非安全状态进行预防控制，为新型配电网优化调度提供了理论基础。
-
公开(公告)号：CN116822370A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310847303.6
申请日：2023-07-11
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/28 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F113/06 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了数据驱动下风电集群超短期出力预测方法，该方法包括：考虑风电集群风力资源的时空分布特性，以风速预测数据为训练样本，采用卷积神经网络获取降维后的特征序列，利用长短期记忆(LSTM)网络模型实现兼具快速性和准确性的时序风速信息预测；计及风电场的尾流效应及其边界补偿，构建基于3D‑Frandsen尾流模型，并以风轮面等效风速实现各风电机组功率的解耦计算。本发明提出的方法通过引入风速预测数据驱动的LSTM网络模型实现了风电集群超短期出力的高精度预测。此外，本发明还验证了在进行风电集群出力预测时计及风电机组间尾流效应并进行边界补偿的必要性，为风电集群日内实时调控奠定了边界参数基础。
-
公开(公告)号：CN116307650B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310588665.8
申请日：2023-05-24
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F17/11
摘要： 本发明公开了面向灵活性的新型配电网源网荷协调随机优化运行方法，该方法包括：基于配电网安全域理论，构建包括灵活距离期望、标准差和灵活距离变异系数的新型配电网灵活性评估指标体系；构建面向系统灵活性提升的多目标协调优化运行模型；提出多目标协调优化运行模型的约束条件；基于正太边界交点和动态小生境差分进化算法求解多目标协调优化运行模型，直至输出帕累托最优方案。本发明提出的方法实现了系统运行经济性和灵活性的多维度优化，所得优化运行方法在各场景的安全裕度可观可测，便于调度人员把握系统运行状态并对非安全状态进行预防控制，为新型配电网优化调度提供了理论基础。
-
-
-
-
-
-
搜索结果
7 条记录 (耗时 0.04 秒)
