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公开(公告)号：CN108964102A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810831668.9
申请日：2018-07-26
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： H02J3/32
CPC分类号： H02J3/32 , H02J2003/007
摘要： 本发明涉及一种配电网中分布式储能的位置和容量优化配置方法，包括以下步骤：初始化基于模拟退火的粒子群算法参数；计算配电网各节点24h的网损灵敏度及网损灵敏度方差，进行配电网的潮流和网损计算，并根据分布式储能的容量优化模型计算当前粒子的适应度值；判断基于模拟退火的粒子群优化算法是否收敛，采用模拟退火算法对求出的pbest进行抽样，产生新解并计算目标函数值，采用Metropolis准则对最优解保留或者舍弃；根据分布式储能的优化充放电功率和充放电时段计算配电网中分布式储能的最优配置容量。本发明设计合理，确保分布式储能接入配电网后系统的网损最小，精确找到了分布式储能的安装位置，有利于分布式储能容量的优化，缩小了求解空间，计算效率高。
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公开(公告)号：CN111461922B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202010253526.6
申请日：2020-04-02
申请人： 国网冀北电力有限公司唐山供电公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于极限学习机的变压器热点温度实时预测方法，属于变压器技术领域。本发明的技术方案是：以变压器负载率、环境温度和顶层油温为特征值，根据历史运行数据，采用极限学习机（ELM）拟合出热点温度计算模型。然后建立基于支持向量回归（SVR）的电力负荷预测模型实现负载率的准确预测，使之作为热点温度计算模型的前置输入，构建热点温度预测模型。本发明的有益效果是：不受变压器运行状态的影响，并且能够实现热点温度的准确预测；应用性强，成本低，实时性强，精度高，计算方法简便，稳定性高，为变压器设备检修带来了很大的方便。
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公开(公告)号：CN115343535A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210939084.X
申请日：2022-08-05
申请人： 国网冀北电力有限公司唐山供电公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
IPC分类号： G01R27/14
摘要： 本发明涉及一种基于卡尔曼滤波的系统谐波阻抗估计方法，属于监测和治理谐波污染技术领域。本发明的技术方案是：采集公共连接点实时电压、电流数据，进行快速FFT分解，提取各次谐波分量，分别记录幅值和相位信息；根据卡尔曼滤波原理，建立系统状态空间模型；基于谐波数据和状态空间模型，进行系统谐波阻抗实时估计；在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型验证所提方法的合理性和有效性。本发明的有益效果是：利用非干预式方法实现系统谐波阻抗的实时估计，不额外注入扰动，通过公共连接点处采集的电压和电流数据，考虑了系统谐波阻抗的变化，建立系统的状态空间模型，估计值与真实值相比误差小、准确性高。
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公开(公告)号：CN108964102B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201810831668.9
申请日：2018-07-26
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： H02J3/32
摘要： 本发明涉及一种配电网中分布式储能的位置和容量优化配置方法，包括以下步骤：初始化基于模拟退火的粒子群算法参数；计算配电网各节点24h的网损灵敏度及网损灵敏度方差，进行配电网的潮流和网损计算，并根据分布式储能的容量优化模型计算当前粒子的适应度值；判断基于模拟退火的粒子群优化算法是否收敛，采用模拟退火算法对求出的pbest进行抽样，产生新解并计算目标函数值，采用Metropolis准则对最优解保留或者舍弃；根据分布式储能的优化充放电功率和充放电时段计算配电网中分布式储能的最优配置容量。本发明设计合理，确保分布式储能接入配电网后系统的网损最小，精确找到了分布式储能的安装位置，有利于分布式储能容量的优化，缩小了求解空间，计算效率高。
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公开(公告)号：CN111401657B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202010253475.7
申请日：2020-04-02
申请人： 国网冀北电力有限公司唐山供电公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于支持向量回归算法的变压器热点温度时序预测方法，属于变压器技术领域。本发明的技术方案是：根据变压器热点温度与负载率这一特征量具有最大相关性，建立基于支持向量回归的局部地区负荷预测模型，使之作为变压器热点温度预测模型的前置输入。使用有外在输入的基于支持向量回归时间序列模型对变压器下一时刻热点温度进行预测。本发明的有益效果是：可以准确的预测出变压器下一时刻的热点温度，具有学习速度快、泛化性能好的优点，从而提高了变压器热点温度的预测精度；运算效率高，预测精度高，为变压器动态增容提供了良好的数据基础。
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公开(公告)号：CN111461922A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010253526.6
申请日：2020-04-02
申请人： 国网冀北电力有限公司唐山供电公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于极限学习机的变压器热点温度实时预测方法，属于变压器技术领域。本发明的技术方案是：以变压器负载率、环境温度和顶层油温为特征值，根据历史运行数据，采用极限学习机（ELM）拟合出热点温度计算模型。然后建立基于支持向量回归（SVR）的电力负荷预测模型实现负载率的准确预测，使之作为热点温度计算模型的前置输入，构建热点温度预测模型。本发明的有益效果是：不受变压器运行状态的影响，并且能够实现热点温度的准确预测；应用性强，成本低，实时性强，精度高，计算方法简便，稳定性高，为变压器设备检修带来了很大的方便。
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公开(公告)号：CN111401657A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010253475.7
申请日：2020-04-02
申请人： 国网冀北电力有限公司唐山供电公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于数据挖掘算法的变压器热点温度时序预测方法，属于变压器技术领域。本发明的技术方案是：根据变压器热点温度与负载率这一特征量具有最大相关性，建立基于支持向量回归的局部地区负荷预测模型，使之作为变压器热点温度预测模型的前置输入。使用有外在输入的基于支持向量回归时间序列模型对变压器下一时刻热点温度进行预测。本发明的有益效果是：可以准确的预测出变压器下一时刻的热点温度，具有学习速度快、泛化性能好的优点，从而提高了变压器热点温度的预测精度；运算效率高，预测精度高，为变压器动态增容提供了良好的数据基础。
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