风功率预测误差识别方法

    公开(公告)号:CN103366225B

    公开(公告)日:2016-03-30

    申请号:CN201310295998.8

    申请日:2013-07-15

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种风功率预测误差识别方法,包括步骤:S1.获取风电场的风速数据、风速预测误差和风功率实测数据;S2.将步骤S1获取到的所有数据进行预处理以剔除错误的数据;S3.根据步骤S2得到的预处理后的风速数据和风功率实测数据得到风功率与风速之间的映射关系;S4.根据步骤S2得到的预处理后的风速预测误差数据得到风速预测误差的分布特性;S5.根据步骤S3得到的风功率与风速之间的映射关系以及步骤S4得到的风速预测误差的分布特性得到风速预测值与风功率预测误差平均值的关系以及风速预测值与风功率预测误差最小似然值的关系。本发明能够减小日前发电计划误差。

    基于支持向量机的风功率预测校正方法及系统

    公开(公告)号:CN103345585A

    公开(公告)日:2013-10-09

    申请号:CN201310294095.8

    申请日:2013-07-12

    IPC分类号: G06F19/00 G06K9/66

    摘要: 本发明公开了一种风功率预测校正方法,包括步骤:S1.获取选定风电场总容量,获取该风电场最近一个自然年内全场风功率预测数据与风功率实测数据;S2.利用风电场总容量,对步骤S1获取的风电场风功率数据进行归一化处理;S3.根据步骤S2得到的预处理后的风功率预测数据和风功率实测数据,形成输入、输出数据集;S4.随机选取步骤S3得到输入、输出数据集的2/3作为训练集,剩下的1/3作为检验集;S5.选取支持向量机核函数和训练参数,利用步骤S4得到的训练集进行训练,并利用检验集进行检验;S6.利用网格搜索法,修正支持向量机的参数,并利用校正结果的平均绝对百分比误差和均方根相对误差作为评价标准,得到局部最优支持向量机训练模型,即局部最优风功率预测校正模型。

    风功率预测误差识别方法

    公开(公告)号:CN103366225A

    公开(公告)日:2013-10-23

    申请号:CN201310295998.8

    申请日:2013-07-15

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种风功率预测误差识别方法,包括步骤:S1.获取风电场的风速数据、风速预测误差和风功率实测数据;S2.将步骤S1获取到的所有数据进行预处理以剔除错误的数据;S3.根据步骤S2得到的预处理后的风速数据和风功率实测数据得到风功率与风速之间的映射关系;S4.根据步骤S2得到的预处理后的风速预测误差数据得到风速预测误差的分部特性;S5.根据步骤S3得到的风功率与风速之间的映射关系以及步骤S4得到的风速预测误差的分部特性得到风速预测值与风功率预测误差平均值的关系以及风速预测值与风功率预测误差最小似然值的关系。本发明能够减小日前发电计划误差。

    一种适用于更换电池模式的纯电动汽车电池箱

    公开(公告)号:CN102306710B

    公开(公告)日:2013-11-13

    申请号:CN201110205789.0

    申请日:2011-07-22

    摘要: 本发明涉及纯电动汽车的电池箱的技术领域,尤其涉及一种适用于采用更换电池模式的纯电动汽车电池箱。主动力电池箱是各侧板连接而成一体的,主动力电池箱上部连接有顶板;底板上设有滚轮,后侧板上连接有拉杆和电池供电插孔;在主动力电池箱内设有动力电池组,每个单个动力电池之间设有缓冲隔离绝缘环;主动力电池箱设置在电动汽车尾部的动力电池组密封支架内。在本发明主动力电池箱可以灵活装载和卸出;在电池箱四周设计了散热孔,方便热量及时排除。本发明规范了电动汽车的电池箱,电池箱与纯电动汽车之间的连接具有方便装卸,工作可靠,具有抗变形与防振能力,同时避免撞击、污染、爆晒、水浸泡,可以推动纯电动汽车规模化商业化发展。

    一种应对风功率波动的多风电场储能装置的容量配置方法

    公开(公告)号:CN103580044B

    公开(公告)日:2016-01-13

    申请号:CN201310487195.2

    申请日:2013-10-17

    IPC分类号: H02J3/28

    CPC分类号: Y02E10/766 Y02E70/30

    摘要: 本发明提供了一种应对风功率波动的多风电场储能装置的容量配置方法,包括S1以电力系统所有节点的储能功率需求最小为目标建立最小储能功率需求优化模型;S2根据最小储能功率需求优化模型并结合鲁棒线性优化方法获得最大风功率波动范围下的风电场储能最小容量值;S3当最小容量值为零时,则不需要配置储能装置;当最小容量值不为零时,则在不为零的节点处,根据风电场储能最小容量值配置储能装置。本发明考虑了多个风电场在电力系统中的布局和接入系统本身的网络拓扑结构,能够反映当前电力系统中多个风电场接入的客观事实;引入的基于随机变量分布信息的鲁棒线性优化方法,可以同时考虑多个风电场的出力波动,并将难以求解的随机规划模型转换为确定性线性规划模型。

    一种适合于含风电电力系统储能功率的优化配置方法

    公开(公告)号:CN103023066B

    公开(公告)日:2014-11-12

    申请号:CN201210475575.X

    申请日:2012-11-21

    IPC分类号: H02J3/38 H02J3/28

    摘要: 本发明公开了一种适合于含风电电力系统储能功率的优化配置方法,该方法包括S1获取含风电电力系统的风功率和负荷的样本数据;S2根据所述样本数据和储能功率配置模型获得正、负旋转备用容量;所述储能功率配置模型以调度周期内电力系统使用的储能功率最小为目标函数,以电力系统中火电机组的额定总出力上限与储能功率上限之和大于实际发生的净负荷值为正旋转备用机会约束,以电力系统中火电机组的额定出力总下限与储能功率下限之和小于实际发生的净负荷值为负旋转备用机会约束;S3根据正、负旋转备用容量获得含风电电力系统应对净负荷预测误差所需的最优储能功率配置。本发明能获得最小储能功率配置,保证安全运行,节约成本。

    一种应对风功率波动的多风电场储能装置的容量配置方法

    公开(公告)号:CN103580044A

    公开(公告)日:2014-02-12

    申请号:CN201310487195.2

    申请日:2013-10-17

    IPC分类号: H02J3/28

    CPC分类号: Y02E10/766 Y02E70/30

    摘要: 本发明提供了一种应对风功率波动的多风电场储能装置的容量配置方法,包括S1以电力系统所有节点的储能功率需求最小为目标建立最小储能功率需求优化模型;S2根据最小储能功率需求优化模型并结合鲁棒线性优化方法获得最大风功率波动范围下的风电场储能最小容量值;S3当最小容量值为零时,则不需要配置储能装置;当最小容量值不为零时,则在不为零的节点处,根据风电场储能最小容量值配置储能装置。本发明考虑了多个风电场在电力系统中的布局和接入系统本身的网络拓扑结构,能够反映当前电力系统中多个风电场接入的客观事实;引入的基于随机变量分布信息的鲁棒线性优化方法,可以同时考虑多个风电场的出力波动,并将难以求解的随机规划模型转换为确定性线性规划模型。