一种供电配电网网格化自治动态划分方法

    公开(公告)号:CN117649003A

    公开(公告)日:2024-03-05

    申请号:CN202210975056.3

    申请日:2022-08-15

    摘要: 本发明涉及一种供电配电网网格化自治动态划分方法,该方法步骤包括:获取广域同步量测历史数据和实时数据,通过基于网格供蓄调节和拓扑结构指标的初始网格划分关系模型得到初始网格划分方案;根据所述初始网格划分方案,通过基于可靠性和电压调节能力指标的全局不平衡配电网优化模型得到全局不平衡配电网的优化运行决策;根据所述全局不平衡配电网的优化运行决策,通过基于网格耦合度指标的配电网网格化自治动态划分优化模型,结合Kuhn‑Munkres算法对单元子供区进行划分,得到供电单元划分结果,所述供电单元划分结果包括站间供电单元划分结果和非站间供电单元划分结果。与现有技术相比,本发明考虑了整体化多指标,有网格结构清晰简洁等优点。

    配电系统限制风险供电恢复方法及装置

    公开(公告)号:CN117526399A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202210904117.7

    申请日:2022-07-29

    摘要: 本发明涉及配电系统限制风险供电恢复方法及装置,其中方法包括:步骤S1:中心云获得各微电网的状态信息;步骤S2:当需要供电恢复时,中心云将供电恢复信号发送给边缘云;步骤S3:当边缘云接收到供电恢复信号后,转发至自身区域内的微电网;步骤S4:为电网接收到供电恢复信号后,将边缘云传输任务数据包,其中,任务数据包至少包括风光数据、负载数据、微电网参数;步骤S5:边缘云收到任务数据包后,处理得到区域可恢复量,并发送至中心云;步骤S6:中心云收到各边缘云发送的区域可恢复量后,基于优化模型进行全局优化后,下发恢复指令到各边缘云完成供电恢复。与现有技术相比,本发明具有能够以较小的风险指数有效地恢复供电等优点。

    一种考虑PMU量测相角偏差的配电网状态估计方法及系统

    公开(公告)号:CN112865096A

    公开(公告)日:2021-05-28

    申请号:CN202110291917.1

    申请日:2021-03-18

    IPC分类号: H02J3/00 G01R25/00 G06F17/15

    摘要: 本发明公开了一种考虑PMU量测相角偏差的配电网状态估计方法,包括以下步骤:S1,获取某一时刻PMU/SCADA混合量测数据;S2,根据当前状态估计值,使用SCADA量测模型计算量测量计算值和雅可比矩阵;S3,根据当前状态估计值,使用考虑量测相角偏差的PMU量测模型计算量测量计算值和雅可比矩阵,结合步骤S3所得结果,计算信息矩阵和自由矢量;S4,根据信息矩阵和自由矢量求解状态修正量。完成状态修正,得到此轮计算状态估计结果;S5,根据收敛判别条件,判断状态估计结果是否已经收敛,否,则回到S2步骤继续计算;是,则输出状态估计估计结果。本发明有效降低含偏差量相角量测信息对状态估计精确度产生的不良影响,并且有效提升了配电网状态估计的准确性。

    一种计及电动汽车的城市电网中长期生产模拟方法

    公开(公告)号:CN112241596A

    公开(公告)日:2021-01-19

    申请号:CN202011156118.5

    申请日:2020-10-26

    摘要: 本发明公开了一种计及电动汽车的城市电网中长期生产模拟方法,首先,基于电动汽车保有量及气温历史数据,通过蒙特卡洛抽样模拟方法预测电动汽车充电负荷;其次,建立综合负荷模型,将城市电网常规基础负荷与电动汽车充电负荷相叠加得到持续负荷曲线,并进行分段处理以简化求解难度;然后,以系统运行成本最低为目标构建生产模拟目标函数以及运行约束条件;最后,求解优化规划问题,得到包括发电机出力、总运行成本等生产模拟结果。本发明充分考虑了电动汽车对城市电网负荷的影响;得到经济性最优的城市电网机组出力方案与机组检修方案;可以作为现有系统或规划方案经济性的重要评价依据。

    一种电力负荷的改进关联性获取方法

    公开(公告)号:CN110297851A

    公开(公告)日:2019-10-01

    申请号:CN201910469104.X

    申请日:2019-05-31

    摘要: 本发明涉及一种电力负荷的改进关联性获取方法,步骤为:1)输入拟特征变量与因变量,形成初始矩阵;2)利用基于熵权法的灰色关联分析算法,计算拟特征变量对因变量的纵向关联度,获取纵向关联度矩阵;3)利用基于熵权法的灰色关联分析算法,计算拟特征变量间的横向关联度,获取横向关联度矩阵;4)将横向关联度大于设定值的拟特征变量分为一组,比较该组中各变量对因变量的纵向关联度,选出纵向关联度最大的拟特征变量;5)输出横向关联度小于等于设定值的拟特征变量,结合纵向关联度最大的拟特征变量作为自变量数据集的特征变量。本发明可避免关联度高的影响因素对负荷有贡献的变量产生的冗余,使各影响因素反映的信息更加完整。