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公开(公告)号：CN117522063A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311573859.7
申请日：2023-11-23
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网上海市电力公司 , 南京理工大学
发明人： 耿建 , 朱靖恺 , 柳伟 , 严璐 , 赵艳 , 徐鹏 , 刘建涛 , 王礼文 , 王勇 , 刘俊 , 郭晓蕊 , 汤必强 , 周竞 , 李峰 , 李亚平 , 毛文博 , 潘玲玲 , 朱克东 , 吕建虎 , 陈爱林 , 于韶源 , 孙知博 , 严嘉豪 , 夏秋 , 崔勇
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06Q50/40
摘要： 本发明公开了一种电动公交车负荷时序调节潜力量化评估方法、系统及设备，评估方法包括获取电动公交车集群历史日负荷充电曲线，并通过聚类，得到典型日负荷曲线；对典型日负荷曲线进行函数拟合，得到电动公交车基线负荷；对工作日电动公交车充电行为分析划分时段，根据电动公交车负荷调节潜力影响因素指标采集电动公交车运营相关参数，并结合电动公交车充电行为划时段分析结果以及电动公交车基线负荷，输入预先建立的电动公交车负荷时序调节潜力量化评估模型，输出量化评估结果。本发明可以为电动公交车的充放电行为规划与调控提供科学依据，促进电力系统与清洁交通的协调发展。
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公开(公告)号：CN115935210A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211500336.5
申请日：2022-11-28
申请人： 南京理工大学 , 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司南京分院
IPC分类号： G06F18/23213 , G06F18/214 , G06Q10/0639 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种基于数据模型双驱动的负荷时序调节潜力分析方法，包括：获取负荷数据；对负荷数据进行一次聚类处理，并将一次聚类结果和可调潜力指标输入至自组织竞争神经网络中进行二次聚类处理，得到二次聚类结果；将二次聚类结果作为所述一次聚类结果的中间变量，对一次聚类结果进行修正，得到考虑综合特征的聚类结果；基于考虑综合特征的聚类结果，计算初步的负荷时序调节潜力结果；将初步的负荷时序调节潜力结果分解为若干特征互异的子模态，并对各子模态分别进行潜力预测，将各子模态对应的潜力预测结果叠加输出作为最终的负荷潜力分析结果。本发明解决了数据结构复杂、存在噪声、端点效应和虚假分量等问题，提高潜力分析精度。
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公开(公告)号：CN116383688A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310422767.2
申请日：2023-04-19
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/23213 , G06F18/10 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F18/2433 , G06F18/2431 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种地区光伏出力场景划分方法、系统、终端及存储介质，方法包括：对预处理后的光伏实测数据进行K‑means聚类分析，按照聚类中心对应各个k点的聚类离散度计算k点处的肘形折角，并以最小肘形折角找出目标聚类个数，得到一次聚类结果；针对一次聚类结果，利用自组织竞争神经网络得到二次聚类结果；基于反向修正原理，将二次聚类结果作为深度神经网络的训练数据集，反向修正一次聚类结果，再重复进行二次聚类，得到最终考虑光伏出力特性的综合聚类结果，完成对地区光伏出力场景的划分。本发明从光伏历史运行数据出发，采用了双层聚类的方法，能更科学以及更有效地得到光伏的典型出力场景，反映周期内光伏出力的变化特征。
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公开(公告)号：CN110829448A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201910976821.1
申请日：2019-10-15
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南京理工大学 , 南京软核科技有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/16
摘要： 本发明涉及一种面向交直流混合配电网的分布式电压互动支撑控制方法及系统，方法包括一次控制和二次控制构成的双层控制结构，其中：一次控制采用下垂控制，使无功电压下垂控制自适应配电网负荷变化；二次控制采用分布式一致性控制，使配电网出现扰动时调节各分布式电源分配无功，恢复电压。本发明建立了双层控制结构，一次控制下垂控制实现交直流混合配电网的稳定，二次控制分布式一致性，实现交直流功率互动支撑，在恢复系统电压的同时，提高了下垂控制的无功功率均分精度，从而抑制系统无功环流，提高系统运行稳定性。
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公开(公告)号：CN109255514A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201810798795.3
申请日：2018-07-19
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 东南大学
摘要： 本发明涉及一种智能配电网分区独立供电能力评估方法，该方法基于一智能本电网分区独立供电能力评估指标体系，设置标准样本，并采集各分区的待评估样本，利用改进层次分析法对各样本进行加权，以待评估样本与标准样本间的最小弯曲距离对分区独立供电能力进行评估，待评估样本的最小弯曲距离越小，则分区独立供电能力越好。与现有技术相比，本发明具有指标体系全面、可靠性高等优点。
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公开(公告)号：CN109255514B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201810798795.3
申请日：2018-07-19
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 东南大学
摘要： 本发明涉及一种智能配电网分区独立供电能力评估方法，该方法基于一智能本电网分区独立供电能力评估指标体系，设置标准样本，并采集各分区的待评估样本，利用改进层次分析法对各样本进行加权，以待评估样本与标准样本间的最小弯曲距离对分区独立供电能力进行评估，待评估样本的最小弯曲距离越小，则分区独立供电能力越好。与现有技术相比，本发明具有指标体系全面、可靠性高等优点。
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公开(公告)号：CN117411064A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311049775.3
申请日：2023-08-21
申请人： 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 , 南京理工大学 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种虚拟同步发电机虚拟惯量目标生成方法，包括以下步骤：根据在逆变器的控制算法中引入转子运动方程，确定有功调节方案以及无功调节方案，根据有功调节方案和无功调节方案搭建虚拟同步发电机的模型；基于虚拟同步发电机的模型，获得额定虚拟惯量；基于强化学习的虚拟惯量目标生成控制器，结合额定虚拟惯量生成最终的目标虚拟惯量；本发明通过建立虚拟同步发电机模型，分析虚拟同步发电机并网有功无功调节方案，并通过小信号模型分析，确定额定虚拟惯量的值，监视系统频率的偏差及其变化率，通过强化学习控制器求得目标虚拟惯量的值，提高系统动态响应能力和稳定性，对解决现代分布式能源并网难题具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117293791A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311107592.2
申请日：2023-08-30
申请人： 南京理工大学
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/14 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F17/16 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于误差修正的负荷时序调节潜力预测方法，包括步骤如下：S10，获取原始负荷响应数据；S20，对原始负荷响应数据进行RF处理，得到完整的时间序列数据；S30，利用SSA分解完整的时间序列数据，提取时间序列分模态，并进行潜力预测，将各分模态叠加预测求和得出初步时序调节潜力预测结果；S40，将初步时序调节潜力和原始时序调节潜力做差，得到时序调节潜力误差，利用动态模态分解算法对初步时序调节潜力预测结果进行时序调节潜力误差修正，得到最终时序调节潜力预测结果。本发明解决了传统时序潜力预测复杂度过高、泛化能力有限等问题，能有效处理数据扰动量的影响，提高潜力分析精度。
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公开(公告)号：CN115224698B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202210849863.0
申请日：2022-07-20
申请人： 南京理工大学
摘要： 本发明公开了基于数字孪生的新能源电力系统无功‑电压优化控制方法，基于数字孪生技术架构和SVG控制参数动态优化策略，构建了计及新能源发电的无功‑电压优化控制方法。通过传感网络和孪生数据动态处理方法，采集生成对系统电压特性具有较大影响权重的原始数据集，作为数字孪生体的感知接入；数字孪生体融合深度神经网络算法，对系统运行态势进行实时的推演分析，并在多场景多状态下生成动态优化指令，通过通信传输网络反馈到物理系统中，对SVG控制参数进行动态优化，以释放其在极端情况下的无功调节潜力，缓解新能源高渗透电网突发动态及故障工况下的不利影响，实现对电网电压的趋优控制，保障电网的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN115411728A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211175322.0
申请日：2022-09-26
申请人： 南京理工大学
摘要： 一种融合Q学习与势博弈的多微电网系统协调控制方法，属于微电网协调控制技术领域，解决如何以微电网收益最大化和微电网间出力平衡为目标实现多微电网协调控制问题，基于多微电网分布式协调架构和势博弈优化策略，构建了融合强化学习与势博弈的多微电网系统协调控制方法。充分利用势博弈的分布式特性，将每个微电网视为一个智能体，采用分布式协调控制结构，以最大限度提高和平衡单微电网和整体多微电网系统的经济性为目的建立势博弈模型，然后以强化学习的Q学习算法为载体，以参数传递的方法将势博弈和强化学习算法进行融合，从而得到最优纳什均衡解，以提高寻优性能，提高多微电网系统经济性，实现系统整体和系统内个体的利益平衡。
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