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公开(公告)号:CN119051176A
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202411032422.7
申请日:2024-07-30
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的风电电网综合无功优化方法及装置,该方法包括:步骤1、对接入风电电网的不同典型风电场景各自构建基于DBN的无功优化模型;步骤2、获取风电电网场景特征集和对应的综合无功优化策略集,根据风电电网场景特征集和对应的综合无功优化策略集训练无功优化模型;步骤3、任意选定测试场景,确定与测试场景相匹配的典型风电场景;步骤4、根据步骤3确定的典型风电场景,基于步骤2训练后的无功优化模型,得出实时的无功优化策略,根据实时的无功优化策略对风电电网进行综合无功优化。本发明能够加快无功优化问题的求解速度,降低决策时间与计算量,极大地提高优化效率。
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公开(公告)号:CN118971223A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202410945819.9
申请日:2024-07-15
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 中国长江电力股份有限公司 , 武汉大学
Abstract: 基于HVDC、DFIG和SVC控制参数协调优化的暂态过电压抑制方法,包括:基于动作时序以及双馈风力发电机DFIG和静态无功补偿装置SVC的动态无功控制响应特性,建立基于双馈风力发电机DFIG和静态无功补偿装置SVC的分层时序控制方法;建立抑制暂态过电压直流系统控制参数协调优化数学模型,通过改进遗传算法进行求解。相较于单一无功补偿设备参与控制,本发明有效地抑制了系统过电压,协调优化HVDC、DFIG和SVC的控制参数对抑制过电压的效果更好,且采用本发明提出的改进遗传算法SEGA对模型进行求解得到的最优控制参数能够将#imgabs0#很好的抑制,SEGA在风电直流送出系统控制参数协调优化方面具有很好的优化效果,能更大程度地抑制风机并网点母线的过电压。
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