一种电力系统最优潮流的求解方法

    公开(公告)号:CN109888788B

    公开(公告)日:2022-07-01

    申请号:CN201910119767.9

    申请日:2019-02-18

    IPC分类号: H02J3/06

    摘要: 本发明涉及一种电力系统最优潮流的求解方法,其包括以下步骤:步骤1:建立电力系统对应的优化模型,优化模型由电力系统的功率平衡约束条件、系统决策变量的约束条件、系统状态变量的概率约束条件进行约束;步骤2:基于配点法得到采用系统决策变量和系统随机变量描述的系统状态变量后,消去优化模型中涉及的系统状态变量以及功率平衡约束条件;步骤3:基于Cornish‑Fisher展开,确定系统状态变量的概率约束条件对应的分位点,从而将系统状态变量的概率约束条件转化为涉及分位点的确定性约束条件;步骤4:得到转化后的确定性优化模型,将确定性优化模型转化为目标函数,求取目标函数的最优解,从而得到电力系统的最优潮流。本发明提高了求解效率。

    一种基于雷电气候对负荷影响的短期负荷聚类方法

    公开(公告)号:CN109858667A

    公开(公告)日:2019-06-07

    申请号:CN201811574409.9

    申请日:2018-12-21

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06 G06K9/62

    摘要: 本发明属于智能用电技术领域,提供了一种基于雷电气候对负荷影响的短期负荷聚类方法,包括:依次进行短期负荷对于雷电信息的敏感性、负荷对于降雨量信息的敏感性、负荷对于气温信息的敏感性分析,计算相应的负荷敏感指数;基于密度聚类的聚类中心搜索算法,自适应地计算出不同类别短期负荷的聚类中心;在获取所述聚类中心初始点之后,利用K-means对短期负荷序列进行聚类计算。与现有技术相比,有效降低了聚类算法中的迭代过程,提升了聚类算法计算速度,并且增强了雷电气候下负荷预测的精度,为电力系统运行分析提供了有效工具。