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公开(公告)号:CN112564098A
公开(公告)日:2021-03-26
申请号:CN202011387165.0
申请日:2020-12-02
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 , 南京理工大学
摘要: 本发明公开了基于时间卷积神经网络的高比例光伏配电网电压预测方法,包括:步骤1,对原始负荷数据进行数据预处理:基于多时间尺度,采用最大最小区间缩放法对电压时间序列数据进行归一化处理,得到完整的电压序列;步骤2,构造输入特征向量集:基于决策树的极度梯度提升树算法进行特征筛选,构造训练样本集,输出各特征权重,结合权重大小和电压预测模型情况筛选出不同的特征子集;步骤3,建立基于含高比例光伏配电网电压预测构架,训练时间卷积网络预测模型,得到电压预测结果。本发明通过将提取到的特征与时间结合,输入时间卷积神经网络模型的不同通道,得出预测结果,从而达到显著升高配电网电压预测的精度的目的。
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公开(公告)号:CN112564098B
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN202011387165.0
申请日:2020-12-02
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 , 南京理工大学
摘要: 本发明公开了基于时间卷积神经网络的高比例光伏配电网电压预测方法,包括:步骤1,对原始负荷数据进行数据预处理:基于多时间尺度,采用最大最小区间缩放法对电压时间序列数据进行归一化处理,得到完整的电压序列;步骤2,构造输入特征向量集:基于决策树的极度梯度提升树算法进行特征筛选,构造训练样本集,输出各特征权重,结合权重大小和电压预测模型情况筛选出不同的特征子集;步骤3,建立基于含高比例光伏配电网电压预测构架,训练时间卷积网络预测模型,得到电压预测结果。本发明通过将提取到的特征与时间结合,输入时间卷积神经网络模型的不同通道,得出预测结果,从而达到显著升高配电网电压预测的精度的目的。
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公开(公告)号:CN110956312B
公开(公告)日:2022-11-15
申请号:CN201911117638.2
申请日:2019-11-15
申请人: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 南京理工大学
摘要: 本发明公开了一种基于EMD‑CNN深度神经网络的光伏配电网电压预测方法。本发明的方法包括:步骤1,对原始电压时间序列数据进行最大最小归一化处理;步骤2,进行经验模态EMD分解,得到不同频率的固有模态分量以及一项残差分量;步骤3,构造输入数据矩阵:分别将固有模态分量按照二维数据矩阵排列置于不同通道中,利用卷积核实现各平稳分量中特征提取;步骤4,训练卷积神经网络CNN预测模型并进行预测。本发明从系统的角度出发,通过数据挖掘的手段来针对性地对含高比例光伏配电网的电压进行高精度预测,掌握电压变化趋势,为实现高比例光伏配电网的无功电压智能化高效运行提供有力的数据支撑。
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公开(公告)号:CN110956312A
公开(公告)日:2020-04-03
申请号:CN201911117638.2
申请日:2019-11-15
申请人: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 南京理工大学
摘要: 本发明公开了一种基于EMD-CNN深度神经网络的光伏配电网电压预测方法。本发明的方法包括:步骤1,对原始电压时间序列数据进行最大最小归一化处理;步骤2,进行经验模态EMD分解,得到不同频率的固有模态分量以及一项残差分量;步骤3,构造输入数据矩阵:分别将固有模态分量按照二维数据矩阵排列置于不同通道中,利用卷积核实现各平稳分量中特征提取;步骤4,训练卷积神经网络CNN预测模型并进行预测。本发明从系统的角度出发,通过数据挖掘的手段来针对性地对含高比例光伏配电网的电压进行高精度预测,掌握电压变化趋势,为实现高比例光伏配电网的无功电压智能化高效运行提供有力的数据支撑。
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公开(公告)号:CN111064214A
公开(公告)日:2020-04-24
申请号:CN201911421103.4
申请日:2019-12-31
IPC分类号: H02J3/32
摘要: 本发明公开了一种基于电动汽车两阶段滚动式策略的配电网优化调度方法。本发明对电动汽车充电需求进行建模,通过分群机制得到电动汽车实时调度策略,并在日前调度的基础上利用最新功率预测信息两阶段滚动更新预测值,制定电动汽车各子群充电策略并通过充放电优先级进行电动汽车的实时调度。本发明提出的两阶段滚动式策略调整实时充电优化方法,可以显著降低模型求解难度以及提高模型求解速度,可应用于实际电网的合理、可行调度,使电动汽车的调度真正的参与到电网实际调度中,实现削峰填谷和提高可再生能源在电网中的渗透率。
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公开(公告)号:CN109599263A
公开(公告)日:2019-04-09
申请号:CN201811209126.4
申请日:2018-10-17
申请人: 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 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 , 武汉大学
摘要: 本发明公开了一种非晶铁心快速放电线圈的设计方法,包含以下步骤:步骤1),根据DLT 653-2009《高压并联电容器用放电线圈使用技术条件》确定非晶铁心快速放电线圈的额定电压;步骤2),根据DLT 653-2009《高压并联电容器用放电线圈使用技术条件》确定非晶铁心快速放电线圈的额定工作磁密;步骤3),确定铁心有效截面和绕组匝数的乘积;步骤4),根据铁心有效截面和绕组匝数的乘积得到多组设计方案;步骤5),选择导线线径;步骤6),在Ansys Maxwell软件中建立场路耦合模型,通过改变外部电路和有限元模型的参数对不同设计方案的放电性能进行仿真分析;步骤7),得到多组符合性能要求的仿真结果,选择最优设计方案。本发明方法设计出的快速放电线圈,大大减小了断路器断口发生电弧重燃的概率。
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公开(公告)号:CN115065166A
公开(公告)日:2022-09-16
申请号:CN202210794085.X
申请日:2022-07-07
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
摘要: 本发明为一种低压配电网状态感知及异常告警方法,属于智能配电网领域,为了克服现有配电网状态感知方法的缺陷,一种低压配电网状态感知及异常告警方法,具体为:利用配电网中拓扑关联的运行数据构造图特征数据;学习物理潮流模型中功率与电压的映射函数关系,构建基于图特征传递网络的潮流拟合模型;通过在潮流拟合模型中输入配电网历史数据,完成潮流拟合感知学习;将低压配电网融合终端的实时数据作为模型输入,计算配电网全部运行节点电压幅值和相角,筛选出偏差值超过阈值的节点,发出异常告警信号。构建基于图特征传递网络的基于图特征传递模型,进行潮流映射计算,将异常节点筛选出来,为配电网安全稳定运行和协调管控提供保障。
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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: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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