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公开(公告)号:CN114725944A
公开(公告)日:2022-07-08
申请号:CN202210358174.X
申请日:2022-04-06
申请人: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 华中科技大学 , 上海电力大学
摘要: 本发明公开了一种电力电子化配电网源网荷优化运行控制方法及系统。本发明的一种电力电子化配电网源网荷优化运行控制方法,其包括以下步骤:首先搭建全连接神经网络模型以对光伏发电系统的日前出力进行预测;其次将配电网历史数据作为输入,建立电力电子化配电网协调优化模型,用粒子群优化算法求解得到智能设备最优控制策略作为训练集;之后搭建全连接神经网络和卷积神经网络对训练集中的连续和离散设备的控制策略进行训练;最后用负荷需求日比率计算得到日前调度所需负荷数据,用训练好的网络来获取配电网日前分时段协调优化策略;通过上述方法可减少网损并避免节点电压越限,保障网络安全稳定运行。
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公开(公告)号:CN113722375B
公开(公告)日:2023-10-17
申请号:CN202110913414.3
申请日:2021-08-10
申请人: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 上海电力大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 华中科技大学
IPC分类号: G06F16/2458 , G06N3/0442 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00
摘要: 本发明公开了一种基于多算法优化的双层混合光伏预测方法及计算机设备,属于光伏预测技术领域。现有的光伏出力预测方案,准确度不高,无法实现短期光伏功率准确预测。本发明的一种基于多算法优化的双层混合光伏预测方法,对获取的数据信息进行分类和筛选,并将其划分为:时序特征量、随机特征量;并将光伏历史输出功率数据分成时序分量和随机分量,并根据时序特征量形成时序层、随机层;然后叠加时序层和随机层,得到光伏出力预测模型,对光伏出力进行准确预测。本发明能够综合考虑随机因素和时序因素对模型的影响,有效提高模型预测的准确度,实现光伏出力的短期准确预测,以增强电力系统整体稳定性。
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公开(公告)号:CN113722375A
公开(公告)日:2021-11-30
申请号:CN202110913414.3
申请日:2021-08-10
申请人: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 上海电力大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 华中科技大学
IPC分类号: G06F16/2458 , G06N3/04 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种基于多算法优化的双层混合光伏预测方法及计算机设备,属于光伏预测技术领域。现有的光伏出力预测方案,准确度不高,无法实现短期光伏功率准确预测。本发明的一种基于多算法优化的双层混合光伏预测方法,对获取的数据信息进行分类和筛选,并将其划分为:时序特征量、随机特征量;并将光伏历史输出功率数据分成时序分量和随机分量,并根据时序特征量形成时序层、随机层;然后叠加时序层和随机层,得到光伏出力预测模型,对光伏出力进行准确预测。本发明能够综合考虑随机因素和时序因素对模型的影响,有效提高模型预测的准确度,实现光伏出力的短期准确预测,以增强电力系统整体稳定性。
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公开(公告)号:CN115566985A
公开(公告)日:2023-01-03
申请号:CN202211101403.6
申请日:2022-09-09
申请人: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 上海电力大学
IPC分类号: H02S20/32
摘要: 本发明属于光伏发电技术领域,具体涉及一种单轴轨道跟踪式光伏发电系统及运行控制方法。针对现有单轴跟踪光伏发电系统的太阳能利用率较低的不足,本发明采用如下技术方案:一种单轴轨道跟踪式光伏发电系统,包括:旋转轴,竖立设置;光伏组件;支撑轨道,具有平滑的支撑面;第一连接组件,连接所述光伏组件和所述支撑轨道;第二连接组件,连接所述光伏组件和所述旋转轴;其中,所述第一连接组件被配置为使得所述光伏组件下端能够沿着所述支撑面活动;其中,所述第二连接组件被配置为使得所述光伏组件能够随所述旋转轴转动的同时相对所述旋转轴上下活动。本发明的有益效果是:通过一根旋转轴基本达到双轴跟踪的效果。
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公开(公告)号:CN111654392A
公开(公告)日:2020-09-11
申请号:CN202010393387.7
申请日:2020-05-11
申请人: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 上海电力大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC分类号: H04L12/24
摘要: 本发明公开了一种基于互信息的低压配电网拓扑识别方法及系统。本发明的低压配电网拓扑识别方法采用的技术方案为:首先输入配电台区用户智能电表时间序列电压幅值信息数据,其次对数据进行预处理,然后使用互信息计算公式,依次计算用户之间的互信息存入用户互信息集合,最后使用最大加权生成树算法完成对低压配电台区的拓扑识别。本发明可以有效应对由高比例可再生能源大规模并网引起的网络拓扑频繁改变而显著增加拓扑辨识难度问题,减少对电力系统物理模型的依赖,进一步进行电力系统计算和优化,从而提升电力系统的稳定性。
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公开(公告)号:CN111628494A
公开(公告)日:2020-09-04
申请号:CN202010393380.5
申请日:2020-05-11
申请人: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 上海电力大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于逻辑回归法的低压配电网拓扑识别方法及系统。随着分布式能源的渗透,电力能源系统对快速、准确的在线数据分析工具提出了更高的要求。本发明的低压配电网拓扑识别方法采用的技术方案为:首先,采集低压配电台区用户的时间序列电压幅值信息,其次,对历史数据进行训练,得到拓扑的分类模型,然后通过最近邻算法获取一组最为相似的历史数据,最后将其放入训练好的回归模型中进行预测完成对低压配电台区的拓扑识别。本发明可以更好应对电力工业模式由基于传统物理模型的监控体系结构向基于数据驱动资源管理模式的转变,打破现有基于监控架构的模型既需要大型复杂建模又耗费大量时间的现状。
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公开(公告)号:CN111628494B
公开(公告)日:2021-12-10
申请号:CN202010393380.5
申请日:2020-05-11
申请人: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 上海电力大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于逻辑回归法的低压配电网拓扑识别方法及系统。随着分布式能源的渗透,电力能源系统对快速、准确的在线数据分析工具提出了更高的要求。本发明的低压配电网拓扑识别方法采用的技术方案为:首先,采集低压配电台区用户的时间序列电压幅值信息,其次,对历史数据进行训练,得到拓扑的分类模型,然后通过最近邻算法获取一组最为相似的历史数据,最后将其放入训练好的回归模型中进行预测完成对低压配电台区的拓扑识别。本发明可以更好应对电力工业模式由基于传统物理模型的监控体系结构向基于数据驱动资源管理模式的转变,打破现有基于监控架构的模型既需要大型复杂建模又耗费大量时间的现状。
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公开(公告)号:CN112510707A
公开(公告)日:2021-03-16
申请号:CN202011430462.9
申请日:2020-12-09
申请人: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 华中科技大学 , 武汉森木磊石科技有限公司
摘要: 本发明公开了一种配电台区电力阻抗拓扑图生成方法及系统,属于配电台区技术领域。目前的线路阻抗辨识,计算量较大,所需时间较长。本发明一种配电台区电力阻抗拓扑图生成方法及系统,首先获取配电变压器侧A/B/C三相及各用户负荷节点的时序电压数据,利用K‑means聚类方法确定每个负荷节点相位关系,之后对划分出的A/B/C三相构建特征系数矩阵,对特征系数矩阵采用prim算法生成单相的拓扑邻接矩阵,最后将得到的台区三相邻接矩阵与线路阻抗信息、地理信息坐标融合形成整个配电台区的电力信息地图;能够解决传统的拓扑生成及参数辨识方法中硬件成本太高、无法确定节点负荷相位、计算时间长的问题。
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公开(公告)号:CN113708390B
公开(公告)日:2022-11-29
申请号:CN202110918946.6
申请日:2021-08-11
申请人: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 华中科技大学 , 武汉森木磊石科技有限公司
摘要: 本发明公开了一种配电台区三相不平衡治理的智能设备实时控制方法及系统。本发明的方法为:将台区内的负荷分布作为输入,利用改进后的粒子群算法生成台区内智能设备在不同负荷分布下的最优控制策略作为训练集;之后根据各类智能设备是否能够进行连续调节将其划分为两类,对于各台能够连续调节的设备,将负荷作为输入,设备发出的无功功率作为输出,使用Lasso回归生成单台连续设备的控制模型;其他无法连续调节的设备,则利用卷积神经网络挖掘台区负荷与设备动作状态间的非线性关系,形成相应控制模型,两者结合可在台区负荷变化时控制各类设备实时响应消除可能出现的三相不平衡、线损上升等问题,保障台区安全稳定运行。
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公开(公告)号:CN113708390A
公开(公告)日:2021-11-26
申请号:CN202110918946.6
申请日:2021-08-11
申请人: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 华中科技大学 , 武汉森木磊石科技有限公司
摘要: 本发明公开了一种配电台区三相不平衡治理的智能设备实时控制方法及系统。本发明的方法为:将台区内的负荷分布作为输入,利用改进后的粒子群算法生成台区内智能设备在不同负荷分布下的最优控制策略作为训练集;之后根据各类智能设备是否能够进行连续调节将其划分为两类,对于各台能够连续调节的设备,将负荷作为输入,设备发出的无功功率作为输出,使用Lasso回归生成单台连续设备的控制模型;其他无法连续调节的设备,则利用卷积神经网络挖掘台区负荷与设备动作状态间的非线性关系,形成相应控制模型,两者结合可在台区负荷变化时控制各类设备实时响应消除可能出现的三相不平衡、线损上升等问题,保障台区安全稳定运行。
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