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公开(公告)号：CN117875054A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410036685.9
申请日：2024-01-09
申请人： 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F18/23213 , G06F18/23211 , G06F113/04
摘要： 本发明涉及一种基于k均值与AP聚类的新能源出力聚合场景生成方法。首先将风电、光伏的实际运行数据分别进行标准化处理，然后对处理完毕的数据分别进行因子分析，提取主要因子后组合成聚合矩阵；按天气需求进行k均值聚类，最后在k种场景下进行AP聚类实现细化天气条件下的场景生成。
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公开(公告)号：CN113471988B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202110735315.0
申请日：2021-06-30
申请人： 武汉大学
摘要： 双馈式可变速抽蓄机组是一种新型的水电系统，由于抽水工况下转速连续可调，在保证静态扬程的前提上，通过变速运行机组输入功率调节范围拓宽。为挖掘机组参与电网调频的潜能，本发明涉及一种基于抽水工况下双馈可变速抽蓄机组机电暂态模型的有功‑频率耦合控制方法,首先建立了抽水工况可变速机组的简化机电暂态模型，该模型以抽水工况可逆水泵水轮机运行特性为基础，考虑了流体在过流管道内的动态特性，并计及了导叶的附加摩擦效应；然后从水力的角度揭示了抽水工况机组具备调频能力的本质原因；阐明了抽水工况机组改善电网频率特性的机理，并给出了控制器参数的推荐范围。最后，仿真和实验结果，验证了所提抽水工况机组改善电网频率特性的能力。
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公开(公告)号：CN110909959B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911289978.3
申请日：2019-12-16
申请人： 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学 , 国网青海省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及电力系统的运行、分析与调度领域，尤其是涉及一种计及风电运行风险的多能互补电力系统鲁棒机组组合优化方法。本发明计及风电功率超额偏差的CVaR，确保风电消纳的可行性和有效性。同时，本发明通过对风电功率时间/空间不确定性预算的调整策略，控制鲁棒最优解的保守度。此外，引入了风电功率运行风险水平约束，确保风电消纳的经济性与运行风险的可控性。经线性化技术处理，本发明所构建的计及风电运行风险的多能互补电力系统鲁棒机组组合模型最终转化为单层混合整数线性规划模型，可由高效的商业求解器直接求解。
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公开(公告)号：CN115293026A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210793032.6
申请日：2022-07-05
申请人： 武汉大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络的静态电压稳定边界计算方法及系统。通过多次调用连续潮流法探测PV曲线鼻点，得到静态电压稳定边界点的样本集；以功率增长方式作为输入特征，以功率最大增长量作为输出变量，建立了复杂高维电力系统的静态电压稳定边界模型；由于样本的均匀性对模型影响很大，提出了可以在样本空间内均匀生成特征集的“挡板法”；在IEEE9和IEEE39节点系统基于“挡板法”生成了静态电压稳定边界样本，与蒙特卡洛随机生成样本相比，“挡板法”生成样本的均匀性和效率更高；基于深度神经网络构建了系统的静态电压稳定边界模型，与连续潮流法探测边界对比，验证了模型的精确性，与时域仿真边界对比，验证了模型的有效性。
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公开(公告)号：CN112948462A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110220371.0
申请日：2021-02-26
申请人： 武汉大学 , 国网青海省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于改进的奇异谱分析和Bp神经网络的超短期风速预测方法，包括了以下步骤：S1、获取风速历史数据；S2、采用改进的奇异谱分析将风速序列分解成一系列子序列，其中改进的奇异谱分析引入奇异熵判断风速序列的噪声成分并去除；S3、划分每个子序列的训练数据，分别建立Bp神经网络模型并完成训练；S4、对改进奇异谱分析分解得到的子序列分别预测；S5、组合所有子序列的预测结果完成风速预测。本发明通过改进的奇异谱分析去除了原始风速序列的噪声影响，进一步提高了风速的预测精度。
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公开(公告)号：CN110909959A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911289978.3
申请日：2019-12-16
申请人： 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学 , 国网青海省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及电力系统的运行、分析与调度领域，尤其是涉及一种计及风电运行风险的多能互补电力系统鲁棒机组组合优化方法。本发明计及风电功率超额偏差的CVaR，确保风电消纳的可行性和有效性。同时，本发明通过对风电功率时间/空间不确定性预算的调整策略，控制鲁棒最优解的保守度。此外，引入了风电功率运行风险水平约束，确保风电消纳的经济性与运行风险的可控性。经线性化技术处理，本发明所构建的计及风电运行风险的多能互补电力系统鲁棒机组组合模型最终转化为单层混合整数线性规划模型，可由高效的商业求解器直接求解。
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公开(公告)号：CN110276472A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910425971.3
申请日：2019-05-21
申请人： 南方电网调峰调频发电有限公司 , 武汉大学
摘要： 本发明公开了一种基于LSTM深度学习网络的海上风电功率超短期预测方法。本发明先对风速时间序列进行多种分析，将多种分析结果相结合提取出海上风电功率超短期预测的特征量，避免了输入量过多而造成模型的过拟合；接着利用深度学习的方法对海上风速进行建模预测；并结合海上风力发电机组的实际风速—功率曲线得到海上风电功率超短期预测值。本方法根据海上风速的特性提取了海上风电功率超短期预测的特征量，避免了相关性低的特征量的输入，在提高了海上风电功率预测精度的同时也提高了预测效率。
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公开(公告)号：CN108988398A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810828935.7
申请日：2018-07-25
申请人： 武汉大学 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明属于水电站调峰效益分配领域，具体涉及一种级联水电站群多利益主体调峰效益分配方法，本发明通过经优化计算后获得的调峰效益、级联水电站实时出力和水电站的基本参数，来分配级联水电站站群多利益主体的调峰效益。调峰效益分配值求解方法分为四个模块，分别为边际效益求解模块、机会成本求解模块、电站综合实力指标求解模块和改进shapley值法求解模块。该系统的优点在于针对级联水电调峰效益分配机制不明确的现状，综合考虑调峰边际效益、调峰机会成本和水电站综合实力，使得求出的调峰效益值更加合理，能够更好地调动级联水电调峰积极性，从而为电网人员分配级联水电站调峰效益提供参考。
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公开(公告)号：CN108710973A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810480398.1
申请日：2018-05-18
申请人： 武汉大学
CPC分类号： G06Q10/04 , G06K9/6218 , G06K9/6232 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种基于风电天气分型特征选择的风电功率预测方法，具体步骤包括：以历史数据集中的测风塔10m风速筛选数值天气预报风电天气样本段；对筛选样本段进行聚类，将风电天气划分为n类，未筛选的样本段作为第n+1类；对各类天气的输入特征分别进行选择，将W维特征降低到di(i＝1,2,L,n+1)维，di是第i类天气筛选得到的特征数；建立n+1类风电天气下的风电功率预测模型；识别未来24h各段风电天气类型，并分别将各类风电天气关联的di(i＝1,2,L,n+1)维特征作为预测输入，进行风电功率预测。本发明对不同持续时长的风电天气进行分型，采用以数据驱动的特征选择方法，发现不同天气背景下风机出力的关联天气特征并分别建立风电功率预测模型，有效提高了预测精度和效率。
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