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公开(公告)号：CN116914835B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202310904888.0
申请日：2023-07-21
申请人： 国网湖北省电力有限公司随州供电公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 中南民族大学
摘要： 本发明属于电力技术领域，公开了一种基于电流跟踪控制的微储能偏远弱电网电压治理方法，包含变流器模块、控制模块、储能电池模块。当偏远弱电网用户用电量增大，配电网线路上电流增大导电线路压降增大时，用户端电压将减小，此时微储能变流器工作在逆变模式，电池放电，提高用户电压；当偏远弱电网用户用电量较小，电流较低时，微储能变流器可工作在整流模式对电池单元进行充电。最终，通过电流跟踪控制微储能单元充放电来解决偏远弱电网用户电压波动问题。本发明具有以下有益技术效果：采用微储能并联的形式进行偏远弱电网电压治理，不改变原有线路结构，储能变流装置的安装与维护对原有电网没有影响；不需要外界干预，能够自动进行电压治理与补偿。
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公开(公告)号：CN117436346A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311517496.5
申请日：2023-11-15
申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖北省电力有限公司随州供电公司 , 国网湖北省电力有限公司 , 中南民族大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06Q50/06 , G06F17/18 , G06F113/04
摘要： 本发明提供一种基于长短期记忆神经网络的偏远弱电网电压预测与控制方法，包括：根据储能放电量SOC与前端电压UL支撑的关系构建基于两者统计特性的相邻差值模型，确定ΔSOC与ΔUL之间的数据关系；采用相邻差值的方法，将历史电压数据用U0’预测出时间尺度为U0进行数据还原得到未经补偿的前端历史电压t小时的未经电池补偿前的前端电U0’；利压U1；根据U1是否位于储能放电区间确定是否将逆变模块投入。本发明针对偏远弱联电网长距离低压单户独立供电场景这一典型用电场景，通过长短期记忆神经网络预测电压，通过预测确定电压低的时段与正常电压时段，并根据此时段进行合理的充放电时间规划提高储能低电压补偿效率。
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公开(公告)号：CN116914835A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310904888.0
申请日：2023-07-21
申请人： 国网湖北省电力有限公司随州供电公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 中南民族大学
摘要： 本发明属于电力技术领域，公开了一种基于电流跟踪控制的微储能偏远弱电网电压治理方法，包含变流器模块、控制模块、储能电池模块。当偏远弱电网用户用电量增大，配电网线路上电流增大导电线路压降增大时，用户端电压将减小，此时微储能变流器工作在逆变模式，电池放电，提高用户电压；当偏远弱电网用户用电量较小，电流较低时，微储能变流器可工作在整流模式对电池单元进行充电。最终，通过电流跟踪控制微储能单元充放电来解决偏远弱电网用户电压波动问题。本发明具有以下有益技术效果：采用微储能并联的形式进行偏远弱电网电压治理，不改变原有线路结构，储能变流装置的安装与维护对原有电网没有影响；不需要外界干预，能够自动进行电压治理与补偿。
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公开(公告)号：CN116894744A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310898484.5
申请日：2023-07-21
申请人： 国网湖北省电力有限公司随州供电公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 中南民族大学
IPC分类号： G06Q50/06 , G06F18/23213
摘要： 本发明涉及电力客服数据分析领域，公开了一种基于改进k均值聚类算法的电网用户数据分析方法，包括：对客户电力数据进行预处理；构建K均值聚类算法模型；模型改进调优，采用K均值++方法使初始聚类中心之间的距离尽量远，用肘部图可视化不同k值下聚类模型的性能以确定最佳聚类数范围，计算分数值评估聚类效果，选定聚类数；利用调优后的聚类模型对数据集进行聚类分析，各类的聚类中心对应样本作为该类用户的代表。本发明利用客户用电数据，通过改进的k均值聚类算法对数据进行分类，进而实现了对用户行为的智能分析,可实现对电网用户用电行为的分类与预判，提高了电力客服工作效率，为电力问题的处置提供了数据支持。
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公开(公告)号：CN116826776A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310695556.6
申请日：2023-06-12
摘要： 一种基于麻雀搜索算法的系统电压偏差补偿优化方法，包括：分析基于在单无功功率补偿和单有功功率补偿的情况下负载电压的变化，确定无功电流和有功电流与负载电压之间的对应关系；当负载电压低于国标要求时，根据基于无功电流和有功电流与负载电压之间的对应关系，采用麻雀搜索算法对无功电流进行控制，不断改变无功电流输入，搜索电压的无功最大补偿点，补偿装置据此对系统进行无功功率补偿或无功有功同时补偿，使负载电压满足电压补偿需求；当负载电压高于国标要求时，系统对补偿装置进行有功输入，降低负载电压达使之到国标范围内。本发明在保证负载电压满足国标前提下尽量通过无功功率输出的方式进行电压补偿，实现经济效益最大化。
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公开(公告)号：CN114759568B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202210261416.3
申请日：2022-03-16
摘要： 本发明提供一种电网长距离低压供电问题串联型治理装置及其控制方法，该装置包括整流模块、逆变模块、储能电池模块、控制系统专用模块、通讯模块及旁路开关；整流模块和逆变模块串联后接在交流配电网及用户侧之间；储能电池模块与整流模块、逆变模块之间的直流母线相连；控制系统专用模块与整流模块、逆变模块、储能电池模块及旁路开关的控制端相连；旁路开关接在交流配电网及用户侧之间。本发明针对偏远弱联电网长距离低压单户独立供电场景这一典型用电场景，以串联方式接入用户侧前端，实现用户侧与线路侧的隔离，通过最优能量控制策略，开展微网供电技术研究，降低供电成本，满足线路末端用户用电需求，解决目前农网中存在的缺电、限电问题。
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公开(公告)号：CN114759568A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210261416.3
申请日：2022-03-16
摘要： 本发明提供一种电网长距离低压供电问题串联型治理装置及其控制方法，该装置包括整流模块、逆变模块、储能电池模块、控制系统专用模块、通讯模块及旁路开关；整流模块和逆变模块串联后接在交流配电网及用户侧之间；储能电池模块与整流模块、逆变模块之间的直流母线相连；控制系统专用模块与整流模块、逆变模块、储能电池模块及旁路开关的控制端相连；旁路开关接在交流配电网及用户侧之间。本发明针对偏远弱联电网长距离低压单户独立供电场景这一典型用电场景，以串联方式接入用户侧前端，实现用户侧与线路侧的隔离，通过最优能量控制策略，开展微网供电技术研究，降低供电成本，满足线路末端用户用电需求，解决目前农网中存在的缺电、限电问题。
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公开(公告)号：CN115542056A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211295385.X
申请日：2022-10-21
IPC分类号： G01R31/00
摘要： 本发明提供一种储能型末端电网低电压治理装置性能测试系统及方法，其中测试系统包括隔离调压器、可调电阻器、可调电抗器、电量录波仪、开关。本发明将储能型低电压治理装置接入测试系统后，可根据装置的实际使用场景与控制逻辑，灵活调整测试系统参数，模拟电压变化情况，从而高效、便捷地对装置的低电压治理功能进行验证与评估。本发明能够真实模拟偏远弱联电网的运行环境，利用隔离调压器、可调电阻器、滑动电抗器等常见电气设备及元件，搭建测试系统，有效模拟末端电网在轻载、正常带载及重载条件下的不同电压情况，从而对储能型低电压治理装置的功能特性进行测试，极大地提升了测试效率。
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公开(公告)号：CN118645992A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410689561.0
申请日：2024-05-30
发明人： 黄亮 , 庹量禹 , 崔一铂 , 凌在汛 , 孙朝霞 , 顾一鸣 , 向慕超 , 吴笑民 , 刘曼佳 , 邓桂平 , 陈文 , 韩鸿凌 , 金晨 , 阮佳楠 , 田晨丞 , 宋杨 , 鲁金华 , 万冲
IPC分类号： H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q50/06 , G06Q50/40 , B60L3/12 , B60L53/00
摘要： 一种基于IACO‑Attention‑LSTM的电动汽车充电负荷预测方法，选择电价以及节假日作为输入变量；IACO算法采用精英蚂蚁系统和最小最大蚂蚁系统，使用IACO算法对LSTM神经网络进行优化时，IACO反馈LSTM神经网络的预测误差；进行IACO‑LSTM方法负荷预测前，IACO算法对LSTM进行训练，选择不同的超参数对数据集进行训练并预测输出结果，根据预测结果和真实负荷值的误差确定让蚂蚁最快遍历所有目标的超参数，在迭代次数完成之后输出最优解，赋值给LSTM神经网络，确定最终LSTM神经网络预测模型，运用Attention机制对所有预测结果进行整合，得到预测结果，以提升预测准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118569576A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410690369.3
申请日：2024-05-30
发明人： 凌在汛 , 向慕超 , 崔一铂 , 黄亮 , 庹量禹 , 刘曼佳 , 佟翾 , 张帅 , 成诚 , 吴笑民 , 刘鸣柳 , 易忱 , 韩鸿凌 , 金晨 , 阮佳楠 , 田晨丞 , 焦海文 , 阮庄
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/40 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06N3/006
摘要： 本发明提供了一种基于IGwo‑Attention‑LSTM的电动汽车充电负荷预测方法，其结合了GWO优化算法，提出了IGWO和IACO算法，用于改进LSTM模型的超参数设定，从而提高模型的性能和泛化能力；并引入了Attention机制，对LSTM多个时间步的预测结果进行整合，使得模型能够更好地捕捉时间序列数据的关联性和重要性；同时通过改进GWO算法的缺点，IGWO‑Attention‑LSTM算法在负荷预测中展现出更高的准确性和稳定性，准确的负荷预测可以帮助充电站在高峰期提前做好准备，避免能源浪费和高峰时段的能源成本增加，从而节约能源成本。
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