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公开(公告)号：CN113541164B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110710371.9
申请日：2021-06-25
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 , 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种考虑开关站下支线重组的电动汽车充放电控制方法及系统。本发明采用的技术方案为：分析供电单元内各开关站的结构，获取所需优化开关站的所有间隔支线历史负荷数据，以及支线上电动汽车充电负荷数据；评估开关站母线总负荷水平，建立以开关站内两条母线负荷波动最小值为目标的支线重组优化模型；利用支线重组优化模型完成支线重组优化后，建立以含电动汽车的各间隔支线负荷波动最小值为目标的有序充放电双层优化模型，针对间隔支线下的电动汽车制定有序充放电控制方法。本发明可有效降低线路负荷峰值与波动性，明显提升配电网的供电能力。
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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：CN113541164A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110710371.9
申请日：2021-06-25
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 , 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种考虑开关站下支线重组的电动汽车充放电控制方法及系统。本发明采用的技术方案为：分析供电单元内各开关站的结构，获取所需优化开关站的所有间隔支线历史负荷数据，以及支线上电动汽车充电负荷数据；评估开关站母线总负荷水平，建立以开关站内两条母线负荷波动最小值为目标的支线重组优化模型；利用支线重组优化模型完成支线重组优化后，建立以含电动汽车的各间隔支线负荷波动最小值为目标的有序充放电双层优化模型，针对间隔支线下的电动汽车制定有序充放电控制方法。本发明可有效降低线路负荷峰值与波动性，明显提升配电网的供电能力。
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公开(公告)号：CN113541152A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110710361.5
申请日：2021-06-25
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 , 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于双环网多层拓扑优化的电动汽车有序充电方法及系统。本发明采用的技术方案为：分析中压配电网中双环网的拓扑结构，对配电网结构划分为馈线层、支线层和负荷层，获取含电动汽车的配电变压器以及开关站母线负荷数据；以开关站为研究对象，调整开关站之间的联络开关状态，在馈线层建立开关站群间动态重构模型；在属于同一开关站下的不同间隔支线之间以及在属于不同开关站的不同间隔支线之间安装柔性多状态开关，通过调整柔性多状态开关的状态，建立支线层动态拓扑重构模型；考虑含电动汽车的开关站内支线层负荷波动水平，制定电动汽车有序充电策略。本发明可以有效降低线路负荷峰值与波动性，明显提升配电网的供电能力。
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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：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：CN113541152B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110710361.5
申请日：2021-06-25
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 , 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于双环网多层拓扑优化的电动汽车有序充电方法及系统。本发明采用的技术方案为：分析中压配电网中双环网的拓扑结构，对配电网结构划分为馈线层、支线层和负荷层，获取含电动汽车的配电变压器以及开关站母线负荷数据；以开关站为研究对象，调整开关站之间的联络开关状态，在馈线层建立开关站群间动态重构模型；在属于同一开关站下的不同间隔支线之间以及在属于不同开关站的不同间隔支线之间安装柔性多状态开关，通过调整柔性多状态开关的状态，建立支线层动态拓扑重构模型；考虑含电动汽车的开关站内支线层负荷波动水平，制定电动汽车有序充电策略。本发明可以有效降低线路负荷峰值与波动性，明显提升配电网的供电能力。
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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：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：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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