一种DIgSILENT/PowerFactory双向数据接口转换装置

    公开(公告)号:CN203909787U

    公开(公告)日:2014-10-29

    申请号:CN201420247835.2

    申请日:2014-05-15

    IPC分类号: G06F11/30 G08B21/00

    摘要: 本实用新型公开了一种DIgSILENT/PowerFactory双向数据接口转换装置,该装置在数据转换过程中若出现断点时会及时作出断点报警提示,便于工作人员监控和了解所转换数据的完整性。包括数据转换处理器、与非门电路和报警电路;报警电路包括蜂鸣器、限流电路、续流电感L和开关电路;蜂鸣器的一端接地,蜂鸣器的另一端连接在限流电路的一端上,限流电路的另一端连接在续流电感L的一端上,续流电感L的另一端连接在开关电路的一端上,开关电路的另一端连接在电源上,开关电源的控制端连接在与非门电路的输出端上,数据转换处理器的转换数据输入端与与非门电路的一个输入端连接,数据转换处理器的断点记录输出端与与非门电路的另一个输入端连接。

    一种电力系统的次同步振荡确定方法及系统

    公开(公告)号:CN115513973A

    公开(公告)日:2022-12-23

    申请号:CN202211308167.5

    申请日:2022-10-25

    申请人: 广西大学

    IPC分类号: H02J3/24 H02J3/38 H02J3/36

    摘要: 本发明公开了一种电力系统的次同步振荡确定方法及系统,涉及电力系统稳定技术领域,所述方法:将目标电力系统等效为IEEE次同步振荡第一标准模型;获取第一电压、第一电流、第二电压、第二电流和第一电路模块的阻抗;根据第一电压和第一电流确定第一阻抗;根据第二电压和第二电流确定第二阻抗;根据第一阻抗和第二阻抗,得到串补电容的阻抗;根据第一电路模块的阻抗和第二阻抗确定第二电路模块的等效电感;根据串补电容的阻抗确定串补电容的等效电容;根据第二电路模块的等效电感和串补电容的等效电容,判断目标电力系统是否存在次同步振荡;若存在,则调整当前频率,并返回“获取第一电压和第一电流”。本发明保证了电力系统的安稳运行。

    小水电群出力预测方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115270915A

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202210665366.5

    申请日:2022-06-13

    申请人: 广西大学

    IPC分类号: G06K9/62 G06N20/00 G06Q50/06

    摘要: 本发明实施例公开了一种小水电群出力预测方法、装置、计算机设备及存储介质,其中方法包括:从与目标流域类对应的目标径流预测模型集中查找与目标单流域对应的径流预测模型得到查找结果;若查找结果为成功则将目标单流域对应的目标数据输入与查找结果对应的径流预测模型得到单流域径流量预测结果;若查找结果为失败,则将目标单流域对应的目标数据分别输入目标径流预测模型集中的各个径流预测模型得到待分析径流量集合,将待分析径流量集合输入与目标单流域对应的径流量拟合模型进行拟合,得到单流域径流量预测结果;根据各个单流域径流量预测结果得到小水电群出力预测结果;从而得到了预测性能优异,准确率满足使用要求的预测结果。

    小水电发电量预测方法及装置
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115238948A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210559960.6

    申请日:2022-05-20

    申请人: 广西大学

    摘要: 本申请提供了一种小水电发电量预测方法及装置,通过获取历史发电功率数据和外部因素数据,对历史发电功率数据和外部因素数据进行标准化处理;利用聚类算法对日标幺化后的历史发电功率数据进行聚类分析,得到历史相似日集合;量化分析降雨量对小水电发电量的滞后效应和累积效应,得到滞后性降雨量序列和前N日累积降雨量;在历史相似日集合中选取与预测日对应的相似日样本集;利用人工智能预测算法构建小水电发电量预测模型,利用相似日样本集对小水电发电量预测模型进行训练;将前N日累积降雨量、滞后性降雨量序列、温度、露点温度、地区峰谷电价作为训练好的小水电发电量预测模型的输入,输出预测日小水电发电量预测值。能提高预测的精度。

    一种基于TCN与IPSO-LSSVM组合模型的短期负荷预测方法

    公开(公告)号:CN111860979B

    公开(公告)日:2022-08-12

    申请号:CN202010628266.6

    申请日:2020-07-01

    申请人: 广西大学

    摘要: 本发明提出一种基于TCN与IPSO‑LSSVM组合模型的短期负荷预测方法,包括以下步骤:通过通讯网络采集短期负荷预测所需地区电网历史负荷数据及温度、湿度、风速、降雨量等气象信息数据,计算综合气象指数,并进行数据预处理;基于加权灰色关联度构建混合日特征量和实时气象因素进行最佳相似日选取的混合特征量相似日选取模型;分别构建基于时域卷积网络TCN的短期负荷预测模型和基于改进粒子群法优化的最小二乘支持向量机IPSO‑LSSVM的短期负荷预测模型;基于优势矩阵法构建TCN与IPSO‑LSSVM组合预测模型,作日前负荷预测。本发明充分利用气象因素对负荷的影响,结合气象相似日法,通过建立考虑实时气象因素的短期负荷组合模型预测方法,为电网运行人员做好日前发电计划提供依据。