输电线路选线方法及系统

    公开(公告)号:CN107480373A

    公开(公告)日:2017-12-15

    申请号:CN201710686372.8

    申请日:2017-08-11

    IPC分类号: G06F17/50

    摘要: 本发明公开了一种输电线路选线方法,包括通过无人机搭载三维激光雷达获取待选线区域的数据参数;对获取的数据参数进行建模得到待选线区域的数字模型数据;进行线路优化选线得到最终的输电线路选线结果。本发明还提供了实现所述输电线路选线方法的系统。本发明首次将无人机搭载三维激光雷达应用到输电线路的选线领域;通过无人机搭载三维雷达进行选线区域的数据采集,将采集的数据进行处理,并结合构建的多目标路径优化模型进行自动分析,最终实现输电线路的智能选取,全面提高电力输电线路智能化水平,提高设计效率,保护电力输电走廊免受非法侵害;而且本发明不仅可以用在电网规划设计领域,还可以用到其他行业,进行最优路径的规划。

    电源送出工程的导线截面选择方法

    公开(公告)号:CN105243244A

    公开(公告)日:2016-01-13

    申请号:CN201510784197.7

    申请日:2015-11-16

    IPC分类号: G06F17/50

    CPC分类号: Y02E60/76 Y04S40/22

    摘要: 本发明公开了一种电源送出工程的导线截面选择方法,包括获取了类似电源送出工程的多年运行数据;计算电源年平均累计实时损耗功率;计算电源的年运行损耗等效平均电流和年运行损耗等效平均电流百分比;计算电源送出工程年运行损耗费用;计算全寿命周期范围内电源送出工程折现总费用;选择全寿命周期范围内电源送出工程折现总费用最小的导线型号,完成电源送出工程的导线截面选择。本发明针对指定电源的导线截面选择,提出了年运行损耗等效平均电流概念,解决了电源出力特性差异的问题,体现了不同类型电源在规模、出力特性和资源方面的经济差异,为电源导线截面提供了便捷、可靠、经济的选择方法,提高了电网线路设计和规划精益化水平。

    电源送出工程的导线截面选择方法

    公开(公告)号:CN105243244B

    公开(公告)日:2018-06-01

    申请号:CN201510784197.7

    申请日:2015-11-16

    IPC分类号: G06F17/50

    CPC分类号: Y02E60/76 Y04S40/22

    摘要: 本发明公开了一种电源送出工程的导线截面选择方法,包括获取了类似电源送出工程的多年运行数据;计算电源年平均累计实时损耗功率;计算电源的年运行损耗等效平均电流和年运行损耗等效平均电流百分比;计算电源送出工程年运行损耗费用;计算全寿命周期范围内电源送出工程折现总费用;选择全寿命周期范围内电源送出工程折现总费用最小的导线型号,完成电源送出工程的导线截面选择。本发明针对指定电源的导线截面选择,提出了年运行损耗等效平均电流概念,解决了电源出力特性差异的问题,体现了不同类型电源在规模、出力特性和资源方面的经济差异,为电源导线截面提供了便捷、可靠、经济的选择方法,提高了电网线路设计和规划精益化水平。

    一种风电功率预测方法
    9.
    发明授权

    公开(公告)号:CN104200290B

    公开(公告)日:2017-05-10

    申请号:CN201410499648.8

    申请日:2014-09-26

    IPC分类号: G06F17/00

    摘要: 本发明涉及一种风电功率预测方法,以预测风电功率的时间点为基点,在对历史数据标准化的基础上,以基点的气象为核心对历史气象记录进行近邻聚合,再对聚合中气象记录的气象因素去相关降维、得到独立因素,然后根据正则化径向基函数网络的映射关系建立独立因素值到风电功率标准化值的函数关系,实现风电功率预测。本发明方法不仅解决了现有方法中气象因素复杂性导致的“气象因素‑风电功率”映射关系非线性度高和计算量大的问题,而且解决了已有风电功率预测方法对气象因素波动模式和幅度不够敏感的问题,提高了风电功率预测的准确性,并且预测速度快。

    短期电站光伏功率的主因隐含型预测方法

    公开(公告)号:CN104834981A

    公开(公告)日:2015-08-12

    申请号:CN201510276950.1

    申请日:2015-05-27

    发明人: 文明

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06

    摘要: 本发明方法针对指定电站的光伏功率,提出了一种基于简化间接因果径向基函数网络的电站光伏功率的预测模型结构,合理隐去了影响电站光伏功率的主要气象因素“太阳辐射强度”。按与预测时点气象因素的马氏距离从历史气象及光伏功率记录中筛选出相似记录、构建间接影响因素相似的初选样本集,继而按与初选样本总体的马氏距离挑选出间接影响因素及结果相似的精选样本,再用精选样本集确定预测模型结构中的待定参数,实现短期电站光伏功率的预测建模和预测。这种方法不仅简化了预测模型、容易基于已有天气预报信息实现预测,而且预测方法在原理上更准确,解决了已有电站光伏功率预测方法存在的要么不易实现、要么原理上不够准确的问题。