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公开(公告)号：CN106712042A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201710168923.1
申请日：2017-03-21
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 天津大学 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/16
摘要： 本发明公开了一种计及充电桩无功响应能力的电网节能降损控制方法，首先分析了充电桩作为无功源的特征以及无功调压原理，提出了考虑日前优化调度和日内优化修正的无功电压优化模型，根据此数学模型，日前优化调度利用传统并联电容器组和有载调压变压器以降低网损，日内正常运行时利用电动汽车充电桩无功支撑来降低网损；同时提出了基于无功电压灵敏度的时序递进的无功控制方案，采用电动汽车的无功响应能力进行无功优化修正。该发明方法实现了无功的就地补偿和连续调节，降低了电网的有功损耗。
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公开(公告)号：CN106485362B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201610907866.X
申请日：2016-10-18
申请人： 江苏省电力试验研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于高维风电预测误差模型及降维技术的发电调度方法，包括：获取多个风电场一年内每小时的历史出力数据及相应的点预测数据；利用混合偏态模型对每个单一风电场的实际出力和预测出力的累积分布函数进行建模；利用每个风电场各自的CDF将实际出力和预测值转换为0‑1区间分布的数据点；通过匹配前一步骤中得到的所有数据点，找到最优的Copula函数并进行参数估计；建立多个风电场预测误差的高维条件概率模型，并通过边缘变换得到降维后的边缘条件概率模型；根据风电场预测误差的边缘条件概率模型，计算发电机组的日前调度计划及旋转备用容量。本发明相较于常用的高斯分布、β分布有着更高的精度，且可以考虑多个风电场之间相关性的影响。
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公开(公告)号：CN107577896B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201710864346.X
申请日：2017-09-22
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于混合Copula理论的风电场多机聚合等值方法。通过构建能够适应复杂地形环境下的风电场风速预测模型，考虑了风机的排列布置产生的多尾流效应，同时还考虑了地面粗糙度和障碍物遮挡的影响，形成精确的风电场风速分布模型。然后运用Copula理论，提出计及尾部特性的Copula函数来表征风速相关性，构建Mixed‑Copula函数来描述两台风机风速的联合分布，继而通过检验Spearman秩相关系数，判断两变量的相关程度。相关程度高的两风机进行等值处理划分为一类，实现了风电场等值简化。
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公开(公告)号：CN107563421A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710728572.5
申请日：2017-08-23
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 河海大学 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种损耗相似性馈线分类方法，首先分析各馈线相似性主因素，然后将主因素作为Kmeans聚类方法的输入数据，利用Kmeans聚类方法进行馈线相似性聚类。本发明基于影响配电网损耗的负荷时空特性，综合考虑配电网结构和负荷的基本参数，采用Kmeans聚类方法对馈线进行分类，将大量数据归类到预设的类别数，聚类效果良好且收敛速度较快。
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公开(公告)号：CN107274115A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710686304.1
申请日：2017-08-11
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
CPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/06 , H02J13/0062 , H02J2003/003 , H02J2003/007
摘要： 本发明公开一种基于分布式监测和多源信息融合的主动配电网态势感知系统和方法，系统包括多源信息融合单元、源荷预测单元、配网潮流分析单元、配电网状态估计单元、配电网风险分析及预警单元和态势呈现可视化单元。方法实现为：1）对分布式监测体系和数据交互总线的多类信息进行融合分析；2）结合融合信息和用户行为预测，开展分布式电源预测和馈线级负荷预测；3）根据实时量测数据和负荷预测数据，进行配电网状态估计；4）结合源荷预测结果和配电网状态估计结果，进行含分布式电源的配电网潮流分析；5）根据配电网的运行潮流和运行状态，利用多属性风险评估方法，开展各类运行场景的风险定量分析和预警；6）全局与细节并行显示配电网运行状态和态势变化。
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公开(公告)号：CN105633971A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610166083.0
申请日：2016-03-22
申请人： 江苏省电力试验研究院有限公司 , 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 东南大学
IPC分类号： H02J3/06
CPC分类号： H02J3/06 , H02J2003/007
摘要： 本发明公开了一种基于帝国主义竞争算法的智能配电网随机潮流方法，包括以下几个步骤：S1：建立负荷、风力发电系统和太阳能光伏发电系统的随机模型，并产生输入随机变量的样本；S2：初始化电压幅值和相角；计算适应度函数F的值并确定初始帝国；S3：进行帝国的同化和革命操作；S4：比较帝国主义国家和殖民地的适应度函数Fimp、Fcol，交换帝国主义国家和殖民地的位置；S5：计算整个帝国的适应度函数值并进行帝国合并；S6：引入克隆进化算子，加快算法的收敛速度，得到输出变量的概率分布。本发明方法能反映大量DG接入下系统的不确定性，能够适应不同DG渗透率下纯辐射型、弱环型和纯环状的配电网络，并具有良好的收敛性。
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公开(公告)号：CN106295798A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610748923.4
申请日：2016-08-29
申请人： 江苏省电力试验研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种经验模式分解与Elman神经网络组合风电预测方法，包括如下步骤：对预测风电场的样本进行筛选，选取波动月份内预测周期的风电出力进行预测；对风电场多组出力时间序列样本数据进行经验模式分解，根据分解终止条件每组将得到多个本征模态函数IMF和趋势分量Res；依据游程判别法对分解所得IMF进行波动程度分类，按照相似波动频率原则对本征模态函数进行重构，重构得到总高频分量、总低频分量；建立Elman神经网络模型，总高频分量、总低频分量、趋势分量进行数据归一化处理，作为神经网络的训练和测试数据；采用改进Elman的学习算法，进行72h的日前功率预测，得到目标风电出力72h的日前预测功率值。本发明减少了预测分量数，提高预测精度和预测速度。
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公开(公告)号：CN105846425A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610216382.0
申请日：2016-04-08
申请人： 江苏省电力试验研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 江苏南大五维电子科技有限公司 , 东南大学
CPC分类号： Y02E10/763 , H02J3/00 , H02J3/386 , H02J2003/003 , H02J2003/007
摘要： 本发明公开了一种基于通用风电预测误差模型的经济调度方法，采用通用分布来拟合不同风电预测区间上实际风电功率的PDF和CDF，能较好地适用任意时间尺度和幅值的风电预测误差建模，其模型拟合精度高于常规的高斯分布和β分布；并且，本发明采用的改进的考虑风电预测不确定性的线性序列算法，这种方法为计算含风电场不确定性经济调度问题提供了新型的思路，由于通用分布的CDF及其反函数有特定的解析表达式，采用通用风电预测模型能使微分运算具有特定的解析表达式，从而解决了难以处理含不确定风电接入的经济调度问题的困难。
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公开(公告)号：CN107577896A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710864346.X
申请日：2017-09-22
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明公开了一种基于混合Copula理论的风电场多机聚合等值方法。通过构建能够适应复杂地形环境下的风电场风速预测模型，考虑了风机的排列布置产生的多尾流效应，同时还考虑了地面粗糙度和障碍物遮挡的影响，形成精确的风电场风速分布模型。然后运用Copula理论，提出计及尾部特性的Copula函数来表征风速相关性，构建Mixed-Copula函数来描述两台风机风速的联合分布，继而通过检验Spearman秩相关系数，判断两变量的相关程度。相关程度高的两风机进行等值处理划分为一类，实现了风电场等值简化。
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公开(公告)号：CN107528317A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201710864436.9
申请日：2017-09-22
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种电力系统暂态稳定分析方法。电力系统暂态稳定分析方法主要有时域仿真法和直接法，暂态能量函数法属于直接法。暂态能量函数法模型比较简单，能计及非线性问题，可避免复杂的数值积分运算，计算速度快，还可提供系统稳定裕度指标，但由于模型精确度、临界点选择性以及线性路径假设的限制，传统的暂态能量函数一直存在保守性问题。本发明提出的基于SMR(Squared Matrix Representation)技术的改进暂态能量函数法，通过引入SMR技术改进暂态能量函数分析方法，采用叠加程序来获取最优李雅普诺夫函数，改善了传统暂态能量函数保守性的问题。
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