一种储能基于自适应神经网络(ANN)平抑短期风电波动的控制方法

    公开(公告)号:CN111654054A

    公开(公告)日:2020-09-11

    申请号:CN201911055525.4

    申请日:2019-10-31

    Abstract: 本发明涉及一种储能基于自适应神经网络(ANN)平抑短期风电波动的方法。考虑利用储能减小短期风电波动偏离风电预测,基于两组电池储能在线交替工作于充电或放电运行方式,设计了平抑风电波动的双电池组储能系统,提出了电池容量的设计方法。针对短期风电波动的强随机性,结合ANN能在对象模型未知时,建立输入输出的非线性映射,利用风电并网与预测的偏差自适应调整神经元输入权值,提出了两电池储能系统基于ANN预测平抑短期风电波动的方法。本发明可有效节约储能电池的循环使用寿命,实现风电并网较好跟踪预测的短期风电波动持续分量,减小风电短期持续单向波动给调频带来的影响,提高风电系统的频率稳定性和运行经济性。

    一种提高电压薄弱区域暂态电压稳定的无功协调优化方法

    公开(公告)号:CN115207935B

    公开(公告)日:2023-02-14

    申请号:CN202211107366.X

    申请日:2022-09-13

    Abstract: 本发明公开一种提高电压薄弱区域暂态电压稳定的无功协调优化方法,方法包括:利用暂态电压稳定系数和无功补偿系数来划分协调控制薄弱区域和敏感同步发电机,以缩小协调控制的范围,减少协调控制所带来的不利影响;通过考虑使系统暂态电压稳定裕度最大、稳态电压偏移最小为优化目标,建立了以敏感发电机和薄弱区域变电站电容电抗器的稳态无功出力为控制对象的多目标优化模型;求解模型得到pareto最优解集获取厂站无功协调备选方案,并评价各个备选方案的优劣程度,给出评价结果最优的协调控制方案。通过确定电网电压薄弱区域和对电压稳定具有重要影响的敏感机组,采取稳态无功协调的方式,提升电力系统的暂态电压稳定性。

    一种提高电压薄弱区域暂态电压稳定的无功协调优化方法

    公开(公告)号:CN115207935A

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202211107366.X

    申请日:2022-09-13

    Abstract: 本发明公开一种提高电压薄弱区域暂态电压稳定的无功协调优化方法,方法包括:利用暂态电压稳定系数和无功补偿系数来划分协调控制薄弱区域和敏感同步发电机,以缩小协调控制的范围,减少协调控制所带来的不利影响;通过考虑使系统暂态电压稳定裕度最大、稳态电压偏移最小为优化目标,建立了以敏感发电机和薄弱区域变电站电容电抗器的稳态无功出力为控制对象的多目标优化模型;求解模型得到pareto最优解集获取厂站无功协调备选方案,并评价各个备选方案的优劣程度,给出评价结果最优的协调控制方案。通过确定电网电压薄弱区域和对电压稳定具有重要影响的敏感机组,采取稳态无功协调的方式,提升电力系统的暂态电压稳定性。

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