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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：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：CN117852722A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410087744.5
申请日：2024-01-22
申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 三峡大学 , 湖北方源东力电力科学研究有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/2321
摘要： 本发明涉及电动车辆技术领域，公开了一种电动汽车充电需求预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括获取预设区域内的车辆轨迹数据；基于密度的时空聚类算法处理车辆轨迹数据，以剔除漂移点获得常驻点；根据车辆轨迹数据中的充电状态和经纬度数据确定充电位置；根据常驻点和充电位置确定用户的充电距离集合；根据预设非参数估计算法分析充电距离集合获得充电距离容忍度的概率密度分布曲线，以进行电动汽车充电需求预测。本发明充分考虑到轨迹数据漂移导致分析结果不够精准的问题，通过密度的时空聚类算法剔除漂移点得到高精度的电动汽车用户充电距离容忍度的概率密度分布曲线，作为制定电动汽车引导策略时分析充电偏好的参考依据。
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公开(公告)号：CN115579944B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202211276061.1
申请日：2022-10-18
摘要： 本发明提供了一种具有自限流保护能力的构网型储能控制系统及方法，该系统包括电流测量模块、电压测量模块、实际功率计算模块、PLL锁相环模块、构网型控制策略及调制波生成模块、跟网型控制策略及调制波生成模块、电流比较模块、选择和调制模块。本发明能够使并网逆变器稳定工作在正常状态和三相故障状态，并且在正常状态和三相故障状态采取不同的控制策略，可以有效的防止线路上电流过大对系统稳定性的影响，且其具有的两种切换模式在切换过程中保证了系统始终保持稳定安全可靠运行。本发明应用于构网型储能控制技术领域，为系统的控制方式切换提供了技术支撑，且在切换过程中，整个逆变系统始终保持在稳定运行的状态。
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公开(公告)号：CN112531683A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011296727.0
申请日：2020-11-19
申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司黄石供电公司
发明人： 汪司珂 , 郭雨 , 明东岳 , 俞德华 , 郭玥 , 蔡文嘉 , 王尚鹏 , 庞博 , 夏天 , 郑欣 , 雷鸣 , 王信 , 王琪 , 李君 , 李玲华 , 鄢烈奇 , 姚红 , 邓桂平 , 项勇 , 潘志 , 邓琼 , 浦小玲
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明提供一种基于奥恩斯坦‑乌伦贝克(Ornstein‑Uhlenbeck)过程求解的配电线路的负荷预测方法，通过考虑天气条件的隐性因素对线路负荷的影响，对线路负荷值进行建模和预测。属于电力系统结合深度学习的技术领域。本方法包括下列步骤：数据采集与数据预处理；利用气象数据风速、温度确定奥恩斯坦‑乌伦贝克过程参数表达；对不同气候条件的数据样本进行分组训练；根据训练结果更新隐藏因子强度；利用ITO微分方程解奥恩斯坦‑乌伦贝克过程过程进行线路负荷预测。
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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：CN117807738A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311701771.9
申请日：2023-12-12
发明人： 唐泽洋 , 阮羚 , 姚尧 , 崔一铂 , 卢仰泽 , 阮庄 , 丁永盛 , 陈孝明 , 舒欣 , 饶玮 , 李逸文 , 王晋 , 刘畅 , 邓桂平 , 李紫宇 , 邱凌 , 李小双 , 孔巾娇 , 柯姗姗
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/27 , G06F18/10 , G06F18/23 , G06F113/04
摘要： 本发明提供一种用于多源直流分量监测的网格划分方法，包括以下步骤：A、收集网格划分所需的相关数据；B、基于步骤A收集的数据，进行预处理；C、根据步骤B预处理结果，对数据进行聚类，并完成网格的划分；本发明所提供的一种用于多源直流分量监测的网格划分方法，可用于多源直流分量的网格化监测，可以实现多源直流分量监测的有效性和精准投资。
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公开(公告)号：CN115600068A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211210749.X
申请日：2022-09-30
摘要： 本发明提供一种去除幅频变化干扰的乘子法宽频密集频率信号分析方法、系统及存储介质，该方法包括：S1、信号采样与变换：对功率信号x(t)以fs为采样频率进行采样，并对采样信号进行泰勒傅里叶变换，获得样本相量x；S2、定义幅频变化干扰：引入干扰算子τ；S3、量化幅频变化干扰：对样本相量x与干扰算子τ的复合映射进行关于τ的雅克比行列式的迭代计算；S4、去除幅频变化干扰：对干扰算子进行迭代计算；S5、乘子法迭代：通过乘子法迭代求解包含原始信号幅频特性的参数ε、p，从而完成对宽频密集频率信号的分析。本发明通过对功率信号幅频变化干扰的定量计算，抑制其对采样信号分析过程的干扰，实现对宽频密集频率信号的精确分析。
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