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公开(公告)号：CN105425894A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510862792.8
申请日：2015-12-01
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网公司 , 西安电子科技大学
IPC分类号： G05F1/67
摘要： 本发明提供了一种光伏系统最大功率点跟踪优化方法。首先，根据光伏电池等效电路得出光伏阵列数学模型，构建目标函数及约束函数；其次，根据目标函数和约束函数建立拉格朗日函数，然后对拉格朗日函数进行求解，确定其搜索方向dk及拉格朗日乘子λk；再次，由改进的Armijo准则进行搜索，确定最大功率点处电压的补偿因子，由此即可计算出新的迭代点；最后，若电压的收敛判别不满足终止条件则对Hessian矩阵进行更新，继续迭代，直到得出最大功率点处的最优电压解。本发明可弥补经典最大功率点跟踪方法忽略外部条件变化、在最大功率点处易振荡、且实现复杂等问题。本发明可减小外部环境变化引起的功率损耗，实现最大功率点处电压的快速、稳定地精确跟踪。
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公开(公告)号：CN105334901B
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201510812726.X
申请日：2015-11-20
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网公司 , 西安电子科技大学
IPC分类号： G05F1/67
CPC分类号： Y02E10/58
摘要： 本发明公开了一种光伏发电系统最大功率点智能化跟踪方法，首先，根据光伏发电系统中光伏电池阵列数学模型构建了目标函数；其次，通过从多个电压区间进行智能搜索的方式，快速获得多个最优解；最后，通过在速度函数中引入全局比较因子ξ，实现了局部寻优及全局寻优的兼顾。本发明避免传统跟踪方法跟踪精度不高、容易在最大功率点附近振荡的缺点，可实现外界环境变化时光伏发电系统最大功率点的精确跟踪，动态响应速度快，不易陷入局部最优解，减少了系统在最大功率点振荡时的能量损失，提高光伏发电系统输出效率。
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公开(公告)号：CN105334901A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510812726.X
申请日：2015-11-20
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网公司 , 西安电子科技大学
IPC分类号： G05F1/67
CPC分类号： Y02E10/58
摘要： 本发明公开了一种光伏发电系统最大功率点智能化跟踪方法，首先，根据光伏发电系统中光伏电池阵列数学模型构建了目标函数；其次，通过从多个电压区间进行智能搜索的方式，快速获得多个最优解；最后，通过在速度函数中引入全局比较因子ξ，实现了局部寻优及全局寻优的兼顾。本发明避免传统跟踪方法跟踪精度不高、容易在最大功率点附近振荡的缺点，可实现外界环境变化时光伏发电系统最大功率点的精确跟踪，动态响应速度快，不易陷入局部最优解，减少了系统在最大功率点振荡时的能量损失，提高光伏发电系统输出效率。
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公开(公告)号：CN111047345B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201910964961.7
申请日：2019-10-11
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司酒泉供电公司 , 西安电子科技大学
摘要： 本发明属于数据处理技术领域，公开了一种计及新能源消纳率和用户满意度的电价数据调整方法，基于新能源出力预测数据和用户负荷预测数据，在考虑新能源消纳率和用户满意度的基础上，进行电价的灵活调整；电价的调整过程包括：基于深度学习的新能源出力数据和用户负荷数据预测过程和基于改进粒子群算法考虑新能源消纳率和用户满意度的电价灵活调整过程。本发明的灵活电价调整机制首次综合考虑了新能源消纳率和用户满意度的要求，调动了源网荷多方面对象的积极性，基于发电出力和用户负荷预测数据，采用改进粒子群算法进行电价优化，提高了新能源消纳率并降低了发电用电成本；能够保证粒子群算法寻优的快速性和准确性。
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公开(公告)号：CN111047345A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201910964961.7
申请日：2019-10-11
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司酒泉供电公司 , 西安电子科技大学
摘要： 本发明属于数据处理技术领域，公开了一种计及新能源消纳率和用户满意度的电价数据调整方法，基于新能源出力预测数据和用户负荷预测数据，在考虑新能源消纳率和用户满意度的基础上，进行电价的灵活调整；电价的调整过程包括：基于深度学习的新能源出力数据和用户负荷数据预测过程和基于改进粒子群算法考虑新能源消纳率和用户满意度的电价灵活调整过程。本发明的灵活电价调整机制首次综合考虑了新能源消纳率和用户满意度的要求，调动了源网荷多方面对象的积极性，基于发电出力和用户负荷预测数据，采用改进粒子群算法进行电价优化，提高了新能源消纳率并降低了发电用电成本；能够保证粒子群算法寻优的快速性和准确性。
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公开(公告)号：CN109901389A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910157651.4
申请日：2019-03-01
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 西安电子科技大学
发明人： 行舟 , 韩自奋 , 傅铮 , 景乾明 , 拜润卿 , 张彦凯 , 郝如海 , 陈仕彬 , 杜瑞凤 , 乾维江 , 高磊 , 邢延东 , 史玉杰 , 祁莹 , 刘文飞 , 张海龙 , 张大兴 , 章云
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明属于新能源发电消纳技术领域，公开了一种基于深度学习的新能源消纳方法，所述基于深度学习的新能源消纳方法采用多层感知神经网络的反向传播算法实现，采用改进的动态递归神经网络方法进行训练；优化过程包括：深度学习模型的线下训练过程，另一部分是深度学习优化控制器的在线优化过程。本发明基于深度学习的消纳优化算法能够根据不同优化目标的内容和数量，不同约束条件的内容和数量在线确定优化控制器参数，无需人为调整，对于应用场合具有普遍的适应性；本发明采用基于自适应更新系数的动态递归神经网络模型训练方法能够克服常规动态递归神经网络收敛速度慢和容易陷入局部极小值的缺点，保证精度前提下缩短了优化控制器模型的训练时间。
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公开(公告)号：CN110516840A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910637311.1
申请日：2019-07-15
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 西安电子科技大学
摘要： 本发明属于新能源发电出力预测技术领域，公开了一种基于改进随机森林方法的风光发电出力的短期预测方法，采用遗传算法获取随机森林方法最优的初始参数，基于风光发电和天气历史数据，采用随机森林方法进行短期风光发电出力的预测；预测过程包括：随机森林方法的线下训练过程和改进随机森林方法的在线预测；线下训练过程包括生成训练集，采用遗传算法获得随机森林最优特性参数，采用随机森林方法进行模型训练。本发明不需要对训练数据做额外修正，对异常数据和系统噪声有较高的容忍度。本发明采用遗传算法对随机森林决策树的参数值进行最优设置，保证随机森林算法达到最优的分类精度和识别速率。
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公开(公告)号：CN106099942A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610506446.0
申请日：2016-06-30
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司嘉峪关供电公司 , 国家电网公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南京南瑞集团公司
发明人： 景乾明 , 智勇 , 拜润卿 , 梁福波 , 陈仕彬 , 李养俊 , 邢延东 , 祁莹 , 郝如海 , 梁琛 , 杜培东 , 李晓虎 , 康毅 , 刘克权 , 邵冲 , 刘宇伟 , 陈勇 , 杨海
CPC分类号： Y02E10/563 , Y02E40/30 , H02J3/18 , H02J3/46
摘要： 本发明公开了一种考虑无功电压灵敏度和无功损耗灵敏度的光伏电站无功电压控制方法，属于电力系统自动化技术领域。本发明根据光伏电站运行实时监控平台获取并网点电压信息，利用集电系统参数计算光伏电站内无功功率需求，结合光伏并网逆变器安全稳定运行指标计算其无功输出调节范围，根据无功偏差信号和并网点电压偏差信号计算无功电压灵敏度和无功损耗灵敏度等指标信息，并根据无功需求量、无功电压灵敏度和无功损耗灵敏度，确定各并网逆变器的无功输出量，必要时启动并网点变压器低压侧动态无功补偿装置SVG。本发明方法可有效改善并网点电压水平和降低光伏电站集电系统网络损耗，为大型光伏电站无功电压控制策略提供了理论指导。
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公开(公告)号：CN108270235B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN201711421462.0
申请日：2017-12-25
申请人： 华北电力大学 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网公司
发明人： 王贤 , 刘文颖 , 王维洲 , 夏鹏 , 拜润卿 , 朱丹丹 , 梁琛 , 王方雨 , 刘福潮 , 张雨薇 , 郑晶晶 , 郭虎 , 史玉杰 , 华夏 , 吕良 , 智勇 , 姚春晓 , 彭晶 , 曾文伟 , 聂雅楠 , 张尧翔 , 许春蕾 , 李宛齐 , 荣俊杰 , 冉忠 , 禄启龙 , 韩永军
摘要： 发明公开了一种基于风电场无功裕度最大的DFIG有功调度方法，包括：获取风电场内各台DFIG机组参数、预测数据以及调度指令PD；结合风力机的动力学模型，计算各台DFIG的有功出力预测值；结合DFIG的无功出力特性，计算各台DFIG的无功出力上下限；当风电场有功出力预测值PF_Σ小于调度指令PD时，各台DFIG按照最大风能追踪原理进行发电；当风电场有功出力预测值PD大于调度指令PD时，则以风电场无功裕度最大为控制目标，采取逐次分配的控制策略，对各台DFIG的有功出力进行统一的调度分配。
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公开(公告)号：CN108448645A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810040191.2
申请日：2018-01-16
申请人： 华北电力大学 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国网山西省电力公司太原供电公司 , 国家电网公司
发明人： 曾文伟 , 刘文颖 , 王维洲 , 朱丹丹 , 刘福潮 , 夏鹏 , 梁琛 , 王方雨 , 拜润卿 , 张雨薇 , 郑晶晶 , 冉忠 , 郭虎 , 华夏 , 吕良 , 药炜 , 韩永军 , 史玉杰 , 王贤 , 智勇 , 姚春晓 , 彭晶 , 聂雅楠 , 张尧翔 , 许春蕾 , 李宛齐 , 荣俊杰 , 禄启龙
IPC分类号： H02J3/46
CPC分类号： H02J3/46 , H02J2003/003 , H02J2003/007
摘要： 本发明提供的一种基于两层规划模型的多形态广域需求侧负荷响应方法，通过：获取区域电网内高载能负荷、电动汽车负荷、蓄热电锅炉负荷的调节特性参数和调节成本参数；以获得最大的负荷调节电量为目标构建上层规划模型；以电网交易中心支付负荷的补偿成本最小为目标构建下层规划模型；利用遗传算法求解基于两层规划模型的多形态广域需求侧负荷响应方法。本发明充分考虑各类多形态广域需求侧负荷的运行特性和响应特点,深入挖掘高载能负荷的调节潜力,在确保电网安全的前提下尽可能获得最大的负荷调节电量，进一步提升新能源的消纳。
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