一种基于子空间动态模式分解的参与因子计算方法

    公开(公告)号:CN113010844A

    公开(公告)日:2021-06-22

    申请号:CN202110264003.6

    申请日:2021-03-09

    IPC分类号: G06F17/16 G06F17/11

    摘要: 一种基于子空间动态模式分解的参与因子计算方法,属于电力系统稳定与控制技术领域。该方法采用系统正常运行状态下的随机响应数据作为输入,在引入基于正交三角分解的子空间技术基础上,获取正交投影矩阵的奇异向量;再利用动态模式分解法对获得的奇异向量进行计算,得到系统低维近似状态矩阵;再将特征分析法与模式能量矩阵相结合,计算出发电机有功功率的参与因子。本发明能够从系统随机响应数据中实时辨识参与因子。通过与发电有功调度的阻尼比变化结果对比可见,本方法能够有效的提取发电机有功功率的参与因子,进而为实际发电机有功的快速准确调度提供指导依据。本发明避免了建模分析过程,能实时跟踪系统的动态变化,具有重要的实用价值。

    一种基于降噪自编码的锂电池储能系统监测方法及系统

    公开(公告)号:CN112215253A

    公开(公告)日:2021-01-12

    申请号:CN202010886479.9

    申请日:2020-08-28

    IPC分类号: G06K9/62 G06N3/08 H02J7/00

    摘要: 本发明提供一种基于降噪自编码的锂电池储能系统监测方法及系统,方法包括:计算锂电池端电压分别与测量参数组和/或物理参数组中各参数之间的互信息值;基于所述互信息值构建数据样本;基于数据样本构建堆栈降噪自编码网络;基于回归方法,根据所述堆栈降噪自编码网络建立锂电池端电压的回归预测模型;根据所述堆栈降噪自编码网络和所述回归预测模型计算电池储能系统中锂电池端电压预测值;根据所述电池储能系统中锂电池端电压预测值判断是否告警。本发明利用自编码器自监督学习过程构建堆栈降噪自编码网络,挖掘特性变量间的深层联系,并进行降维处理,去除噪声以及冗余的特征变量。

    蓄热式电锅炉融合储能系统优化控制方法

    公开(公告)号:CN107069783B

    公开(公告)日:2019-11-01

    申请号:CN201710031302.9

    申请日:2017-01-17

    IPC分类号: H02J3/28

    摘要: 一种蓄热式电锅炉融合储能系统优化控制方法,属于电力系统及其自动化技术领域。本发明的目的是通过时设计一个蓄热式电锅炉融合储能系统的模型来实现对蓄热式电锅炉融合储能系统的最优控制的蓄热式电锅炉融合储能系统优化控制方法。本发明的步骤是:建立蓄热式电锅炉融合储能系统优化控制的数学模型、获取风电场的风功率预测信息,进而获得弃风功率预测信息、利用步骤1得到的数学模型以及步骤2得到的弃风功率;考虑步骤1提到的约束条件,利用粒子群算法对混合系统进行优化求解。本发明可集成在蓄热式电锅炉融合储能混合系统控制中心的系统中,实现对整个系统的优化控制,兼顾消纳弃风最大化及电极锅炉调节次数调节最小化,实现混合系统经济稳定运行。