一种太阳能光伏板发电功率优化方法、系统、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN116126036A

    公开(公告)日:2023-05-16

    申请号:CN202310110171.9

    申请日:2023-02-14

    IPC分类号: G05D3/12 H02S20/32 G06N3/006

    摘要: 本发明公开了一种太阳能光伏板发电功率优化方法、系统、装置及存储介质,属于太阳能光伏发电技术领域,包括:获取初始倾斜角度和初始朝阳角度下太阳能光伏板的初始发电功率;将初始发电功率、初始倾斜角度和初始朝阳角度输入到构建好的粒子群算法模型中,得到最优倾斜角度和最优朝阳角度,采用所述最优倾斜角度和最优朝阳角度时太阳能光伏板达到最大发电功率;本发明充分利用粒子群算法收敛性、有效性,对典型的优化问题能以较大概率收敛到全局最优的特性,针对不同情况下太阳能光伏板的最大发电功率点不同,对发电功率进行优化,使其长期处于最大发电功率点,大幅度提高了发电量,适用于任何经纬度地区,提高了太阳能光伏板的利用率。

    一种基于群体信息的CVT异常状态识别方法及装置

    公开(公告)号:CN115980647B

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202211362711.4

    申请日:2022-11-02

    摘要: 本发明涉及一种基于群体信息的CVT异常状态识别方法及装置,包括:获取同一母线下各组CVT的历史负荷数据、历史环境参量数据、历史二次电压数据,构建训练样本集与训练目标集;采用数据切分、集成学习的方法得到相电压预测模型;利用相电压预测模型预测同一母线下各组CVT的二次相电压,并计算目标CVT预测的相电压波动率与相电压偏差度;利用同一母线下各组CVT的电压波动率与相电压偏差度的统计特征,来计算目标CVT预测的相电压波动率与相电压偏差度的置信水平,实现目标CVT异常状态识别。本发明可对同一母线下各组CVT的异常状态进行识别与定位,及时发现超差CVT,保证电网运行的稳定性和安全性能。

    一种基于群体信息的CVT异常状态识别方法及装置

    公开(公告)号:CN115980647A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202211362711.4

    申请日:2022-11-02

    摘要: 本发明涉及一种基于群体信息的CVT异常状态识别方法及装置,包括:获取同一母线下各组CVT的历史负荷数据、历史环境参量数据、历史二次电压数据,构建训练样本集与训练目标集;采用数据切分、集成学习的方法得到相电压预测模型;利用相电压预测模型预测同一母线下各组CVT的二次相电压,并计算目标CVT预测的相电压波动率与相电压偏差度;利用同一母线下各组CVT的电压波动率与相电压偏差度的统计特征,来计算目标CVT预测的相电压波动率与相电压偏差度的置信水平,实现目标CVT异常状态识别。本发明可对同一母线下各组CVT的异常状态进行识别与定位,及时发现超差CVT,保证电网运行的稳定性和安全性能。