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公开(公告)号:CN107834540B
公开(公告)日:2021-04-16
申请号:CN201710961440.7
申请日:2017-10-17
申请人: 国网宁夏电力公司固原供电公司 , 中国电力科学研究院 , 东南大学
发明人: 陈丽娟 , 王国功 , 齐蓬勃 , 徐军 , 吴甜恬 , 汪春 , 焦文华 , 张永勤 , 许晓慧 , 夏俊荣 , 刘海璇 , 戈富国 , 李凡 , 张祥文 , 周昶 , 王鹏 , 杨哲 , 马效国 , 李志军 , 贾宁和 , 韩秀勇 , 赵黎明 , 蔡周 , 马芳
摘要: 本发明属于新能源配电系统规划技术领域,特别涉及一种基于概率约束的分布式光伏接入容量的确定方法;包括:读取数据、初始化差分算法参数、基于牛拉‑半不变量法、结果判断、计算惩罚函数项h(t)、适应度值计算、判断是否满足终止条件、种群更新;本发明的有益效果在于:本发明将概率约束纳入到分布式光伏接入容量的计算,能够保证接入容量的准确性,使整个确定过程更加合理准确、科学有效,可以提高搜索能力与搜索速度。
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公开(公告)号:CN107834540A
公开(公告)日:2018-03-23
申请号:CN201710961440.7
申请日:2017-10-17
申请人: 国网宁夏电力公司固原供电公司 , 中国电力科学研究院 , 东南大学
发明人: 陈丽娟 , 王国功 , 齐蓬勃 , 徐军 , 吴甜恬 , 汪春 , 焦文华 , 张永勤 , 许晓慧 , 夏俊荣 , 刘海璇 , 戈富国 , 李凡 , 张祥文 , 周昶 , 王鹏 , 杨哲 , 马效国 , 李志军 , 贾宁和 , 韩秀勇 , 赵黎明 , 蔡周 , 马芳
CPC分类号: H02J3/00 , H02J3/383 , H02J2003/007
摘要: 本发明属于新能源配电系统规划技术领域,特别涉及一种基于概率约束的分布式光伏接入容量的确定方法;包括:读取数据、初始化差分算法参数、基于牛拉-半不变量法、结果判断、计算惩罚函数项h(t)、适应度值计算、判断是否满足终止条件、种群更新;本发明的有益效果在于:本发明将概率约束纳入到分布式光伏接入容量的计算,能够保证接入容量的准确性,使整个确定过程更加合理准确、科学有效,可以提高搜索能力与搜索速度。
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公开(公告)号:CN106385051A
公开(公告)日:2017-02-08
申请号:CN201610915211.7
申请日:2016-10-20
申请人: 中国电力科学研究院 , 国网宁夏电力公司固原供电公司 , 国网宁夏电力公司 , 南京邮电大学
CPC分类号: Y02E10/563 , Y02E40/72 , Y04S10/123 , H02J3/383 , H02J13/0075
摘要: 本发明公开了一种分布式光伏互动终端和方法,包括主控单元,还包括分别与主控单元相连的通信单元、人机交互单元、存储单元;通信单元用于采集分布式光伏电站的用电信息和分布式光伏电站的互动意愿,发到调度中心,还用于接收主站服务器下发的互动时间段和互动量Cset、参与互动时的电价;人机交互单元,用于显示调度中心的主站服务器下发的互动时间段和互动量Cset、参与互动时的电价、分布式光伏电站的用电信息;主控单元,用于根据互动时间段和互动量Cset计算分布式光伏电站可参与的互动量;存储单元,用于互动过程中产生的数据信息。本发明能够满足分布式光伏与主站服务器的双向通信需求,可以用于实现配电网与分布式光伏电站基于分时电价和补贴激励的互动。
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公开(公告)号:CN106385051B
公开(公告)日:2019-05-03
申请号:CN201610915211.7
申请日:2016-10-20
申请人: 中国电力科学研究院 , 国网宁夏电力公司固原供电公司 , 国网宁夏电力公司 , 南京邮电大学
摘要: 本发明公开了一种分布式光伏互动终端和方法,包括主控单元,还包括分别与主控单元相连的通信单元、人机交互单元、存储单元;通信单元用于采集分布式光伏电站的用电信息和分布式光伏电站的互动意愿,发到调度中心,还用于接收主站服务器下发的互动时间段和互动量Cset、参与互动时的电价;人机交互单元,用于显示调度中心的主站服务器下发的互动时间段和互动量Cset、参与互动时的电价、分布式光伏电站的用电信息;主控单元,用于根据互动时间段和互动量Cset计算分布式光伏电站可参与的互动量;存储单元,用于互动过程中产生的数据信息。本发明能够满足分布式光伏与主站服务器的双向通信需求,可以用于实现配电网与分布式光伏电站基于分时电价和补贴激励的互动。
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公开(公告)号:CN117391233A
公开(公告)日:2024-01-12
申请号:CN202311256694.0
申请日:2023-09-27
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/006
摘要: 本发明申请提供了一种电动汽车充电负荷预测方法和系统,包括:获取待预测的电动汽车影响条件数据和用户充电行为数据;基于电动汽车影响条件数据和用户充电行为数据,采用预先构建的预测模型进行计算,得到待预测电动汽车的充电负荷预测;其中,所述预测模型是以电动汽车影响条件历史数据和用户充电行为历史数据为输入数据,对应的实际充电负荷历史数据为输出数据,通过人工蜂群算法对长短期记忆网络中的参数寻优构建的;本发明申请利用长短期记忆网络算法挖掘电动汽车充电负荷的有效预测特征,剔除非泛用性特征,提升所述模型的泛化性能,基于人工蜂群算法优化长短期记忆网络降低了参数随机选择对预测效果的影响,提升电动汽车功率预测的准确性。
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公开(公告)号:CN117668674A
公开(公告)日:2024-03-08
申请号:CN202210980826.3
申请日:2022-08-16
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 东南大学
IPC分类号: G06F18/2411 , G06F17/18 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N20/10 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要: 本发明提供了一种分布式新能源异常数据检测方法、系统、设备和介质,包括:对待测分布式新能源出力数据进行阈值筛选,将超出阈值的数据判定为异常数据;对经过阈值筛选的数据进行数据变化程度检测,将数据变化程度超出设定数据变化程度阈值的数据判定为异常数据;对经过前两步筛选的数据结合预先确定的残差阈值进行检测,将超过残差阈值的数据判定为异常数据;其中,残差阈值基于预先构建的回归预测模型确定;其中,回归预测模型基于卷积神经网络和支持向量回归算法构建。本发明对待测数据进行多步筛选,先检测易检测的数据,再用回归预测模型将难检测的异常数据筛选出来,解决了传统数据检测方法判断阈值误差较大无法实现检测精度和效率的问题。
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公开(公告)号:CN114595891A
公开(公告)日:2022-06-07
申请号:CN202210235358.7
申请日:2022-03-11
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 东南大学
摘要: 一种配电网电压及潮流越界风险评估方法、系统及设备包括:获取风速、光照强度以及负荷需求;根据风速、光照强度以及负荷需求结合预先构建的风险评估模型得到目标函数最小值;由目标函数最小值对应的风速、光照强度和负荷需求结合预先构建的概率密度函数得到风险综合评价指标值,并基于风险综合评价指标值对配电网风险进行评价;其中,概率密度函数是对风速、光照强度以及负荷需求的历史数据和预测数据的偏差采用高斯分布拟合得到的;风险模型是以失负荷风险、分布式新能源消纳能力、运行成本、变压器损耗和碳排放之和最小为目标,以及为目标设置的约束条件构建的。基于概率密度函数得到风险综合评价指标值适用于分布式新能源大规模接入的场景。
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公开(公告)号:CN108418233A
公开(公告)日:2018-08-17
申请号:CN201810314262.3
申请日:2018-04-10
申请人: 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司
摘要: 本发明提供一种含高渗透率DG的配电网中储能电池最优配置方法,它包括以下步骤:利用傅里叶级数搭建储能一天内的能量模型;基于储能一天内的充放电量及放电深度,搭建储能电池的寿命模型;基于上述模型建立以经济成本最小的储能电池配置模型,实现DG的就地消纳;对候选节点分别运用改进的内点法进行模型求解;输出储能的最优接入位置、容量以及储能的充放电功率。本发明的有益效果在于整个过程简单直观,计算量相对较小,求解速度较快,用于储能容量的确定。
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公开(公告)号:CN117828965A
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202211195789.1
申请日:2022-09-29
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 东南大学
IPC分类号: G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F119/02
摘要: 本发明提供的一种基于多特征混合数据输入的充电负荷预测方法及系统,包括:获取待测的充电负荷时序数据和网格属性数据;将待测的充电负荷时序数据和网格属性数据输入到预先训练的充电负荷预测模型中预测电动汽车充电负荷;其中,充电负荷预测模型是基于充电负荷历史时序数据和历史网格属性数对组合神经网络进行训练得到的;其中,组合神经网络包括加入门控循环神经单元的循环神经网络和多层感知器深度神经网络。本发明采用获取城市网格电动汽车充电负荷历史时序数据和属性数据,改进组合神经网络的方法,解决了仅采用历史时序数据作为输入,充电负荷预测精度不高的问题,提升了预测效率和精确度。
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公开(公告)号:CN115408923A
公开(公告)日:2022-11-29
申请号:CN202110588491.6
申请日:2021-05-28
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 东南大学
IPC分类号: G06F30/27 , G06F113/06 , G06F119/02
摘要: 本发明提供了一种风力发电数据修补方法和系统,包括:获取风力发电时序数据,并确定所述风力发电时序数据中缺失部分;以所述风力发电时序数据中缺失部分为界,利用集成经验模态分解算法进行双向模态分解得到多个双向模态数据序列和剩余分量;利用预先建立的双向预测模型对所述双向模态数据序列和剩余分量进行预测,得到双方向上的预测结果;将所述双方向上的预测结果进行拟合得到修补后的风力发电时序数据;本发明避免了直接对非平稳非线性的时间序列数据进行预测,有利于更精确的预测风电数据。
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