一种变电二次运维的设备自动化监视及报警装置

    公开(公告)号:CN114784964A

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202210368493.9

    申请日:2022-04-09

    Abstract: 本发明公开了一种变电二次运维的设备自动化监视及报警装置,所述监视及报警系统包含有策略中心、控制终端、移动终端、处理终端、变电监测终端、变电设备本体和变电报警终端;所述策略中心、控制终端和处理终端组合构成系统的控制操作中心;所述控制终端直接接收电监测终端与变电报警终端连接;所述移动终端配备于操作人员处;所述处理终端直接受控制终端的操作控制命令;所述变电设备本体安装于自动化装置内部。该变电二次运维的设备自动化监视及报警装置,通过不间断监视变电站的发电设备,从而实现电站无人值守的目的,省时省力,且一旦发电设备发生损坏第一时间通知到移动终端以及控制终端。

    基于自适应蚁群整定长短期记忆网络的分布式光伏功率预测方法

    公开(公告)号:CN117390951A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311177463.0

    申请日:2023-09-13

    Abstract: 本发明提出了一种基于自适应蚁群整定长短期记忆网络的分布式光伏功率预测方法,包括以下步骤:步骤1:建立用于预测分布式光伏功率的多维度特征数据向量集;步骤2:针对步骤1建立的用于预测分布式光伏功率的多维度特征数据向量集,建立用于预测分布式光伏功率的长短期记忆网络;步骤3:针对步骤2建立的长短期记忆网络,建立用于优化长短期记忆网络参数的自适应蚁群算法模型。本发明显著提升了预测模型的泛化能力,增强了预测模型对不同环境条件下的预测准确性和稳定性,从而提高了预测方法的有效性和普适性。通过自适应蚁群算法的参数优化,可以进一步提高光伏功率预测模型的性能和效率,为光伏发电系统的智能管理和优化运行提供有力支持。

    基于自适应蚁群整定长短期记忆网络的分布式光伏功率预测方法

    公开(公告)号:CN117390951B

    公开(公告)日:2025-04-01

    申请号:CN202311177463.0

    申请日:2023-09-13

    Abstract: 本发明提出了一种基于自适应蚁群整定长短期记忆网络的分布式光伏功率预测方法,包括以下步骤:步骤1:建立用于预测分布式光伏功率的多维度特征数据向量集;步骤2:针对步骤1建立的用于预测分布式光伏功率的多维度特征数据向量集,建立用于预测分布式光伏功率的长短期记忆网络;步骤3:针对步骤2建立的长短期记忆网络,建立用于优化长短期记忆网络参数的自适应蚁群算法模型。本发明显著提升了预测模型的泛化能力,增强了预测模型对不同环境条件下的预测准确性和稳定性,从而提高了预测方法的有效性和普适性。通过自适应蚁群算法的参数优化,可以进一步提高光伏功率预测模型的性能和效率,为光伏发电系统的智能管理和优化运行提供有力支持。

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