一种含分布式电源的主动配电网动态重构方法

    公开(公告)号:CN109995075B

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN201811151419.1

    申请日:2018-09-29

    Abstract: 本发明涉及一种含分布式电源的主动配电网动态重构方法,包含以下步骤:1)根据不同分布式电源的特点,建立不同的潮流计算模型,并对应不同的节点类型;2)建立主动配电网重构模型,以馈线损耗总和最小为基础建立优化目标函数;3)基于改进最优模糊C均值聚类方法对主动配电网等值负荷进行聚类,从而主动配电网动态重构问题转化成C个代表负荷数据为聚类中心的静态重构问题;4)根据模型特点,采用差分进化入侵杂草混合算法求解含分布式电源的配电网重构模型得到最优重构方案。

    一种基于LADRC优化逆变器电能质量的系统

    公开(公告)号:CN109361227A

    公开(公告)日:2019-02-19

    申请号:CN201811222632.7

    申请日:2018-10-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于LADRC优化逆变器电能质量的系统,包括:电路连接的组合式三相逆变器、RLC滤波电路、不平衡负载及LADRC;与共用阀块连接并连通的梭阀和两个过滤器;其中所述LADRC输入端与不平衡负载前端相连,输出端与组合式三相逆变器相连,采集系统中电感三相电流和负载侧三相电压及电流信号。本发明解决逆变器交流侧因带不平衡负载引起的电能质量问题,达到降低电压三相不平衡度,减小电压波动,保证较低的总谐波畸变率,提高系统电能质量的目的。

    一种电能质量扰动分类方法

    公开(公告)号:CN109359693A

    公开(公告)日:2019-02-19

    申请号:CN201811240639.1

    申请日:2018-10-24

    Abstract: 本发明针对电能质量扰动识别困难的问题,提出一种基于迁移学习的电能质量扰动分类方法。本方法将ImageNet数据集作为源数据集,首先,通过AlexNet卷积神经网络模型提取电能质量扰动波形的固有抽象特征;然后,将训练过的AlexNet卷积神经网络模型进行迁移学习,建立新的AlexNet卷积神经网络模型,对电能质量扰动波形信号的分类。并通过matlab建立大量的单一扰动和双重扰动波形信号,对迁移后的经电能质量扰动波形信号训练过的AlexNet模型进行训练和测试。实验结果表明,本文迁移学习方法对电能质量扰动具有良好的分类准确性和抗噪性。

    一种含分布式电源的主动配电网动态重构方法

    公开(公告)号:CN109995075A

    公开(公告)日:2019-07-09

    申请号:CN201811151419.1

    申请日:2018-09-29

    Abstract: 本发明涉及一种含分布式电源的主动配电网动态重构方法,包含以下步骤:1)根据不同分布式电源的特点,建立不同的潮流计算模型,并对应不同的节点类型;2)建立主动配电网重构模型,以馈线损耗总和最小为基础建立优化目标函数;3)基于改进最优模糊C均值聚类方法对主动配电网等值负荷进行聚类,从而主动配电网动态重构问题转化成C个代表负荷数据为聚类中心的静态重构问题;4)根据模型特点,采用差分进化入侵杂草混合算法求解含分布式电源的配电网重构模型得到最优重构方案。

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