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公开(公告)号:CN118841974A
公开(公告)日:2024-10-25
申请号:CN202410970399.X
申请日:2024-07-19
Applicant: 武汉大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种用于综合无功优化的风电‑负荷场景匹配方法及装置,考虑了待匹配样本的负荷数据、风电数据与典型风电‑负荷场景间的相关性,计算并比较待匹配样本与各典型风电‑负荷场景的相关程度,相关程度越大则场景近似程度就越高,匹配性就越高。本发明可以提高随机选取数据与各典型场景的相关性准确度和匹配程度。
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公开(公告)号:CN116090615A
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202211689037.0
申请日:2022-12-27
Applicant: 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于序列分解的母线负荷降噪预测方法,包括以下步骤:步骤一:采用变分模态分解方法对母线负荷噪声序列进行分解处理,得到分解后子的序列与余项;步骤二:利用局部加权回归方法对分解后的余项进行平滑处理;步骤三:将平滑处理后的余项与分解后的子序列进行重构,得到母线负荷降噪序列;步骤四:利用循环神经网络对母线负荷降噪序列进行训练,并对时间维度上的母线负荷值进行预测。采用该方案去除了母线负荷序列噪声的同时,可以保证序列趋于光滑且不失去原始母线负荷序列的特征,保障了优良的预测曲线和精确的预测结果。
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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:CN116014801A
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN202310099355.X
申请日:2023-01-31
Applicant: 武汉大学
IPC: H02J3/38 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/06 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明提出了一种黑启动电源优化布点的供电方法及计算机可读介质。本发明以非黑启动电源节点的黑启动恢复时间最短作为目标函数,在多个黑启动电源节点中优化选择多个作为恢复供电的黑启动电源节点、恢复供电的黑启动电源节点的容量作为决策变量,构建以黑启动恢复时间最短为目标的多黑启动电源布点优化模型;基于郊狼优化算法求解多黑启动电源布点优化模型,通过改善郊狼成长模式、引入自适应莱维飞行和混沌扰动机制改进郊狼优化算法,得到最优布点位置容量,用于配电网的供电恢复。本发明具有更强的全局寻优能力,算法精度高,稳定性强,能较均衡地将多个黑启动电源分布于拓扑网络上,缩短电力系统恢复时间。
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公开(公告)号:CN116014794A
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN202310013759.2
申请日:2023-01-05
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及电力系统运行控制技术,具体涉及一种考虑分区恢复的多黑启动电源布点规划方法,该方法将分区恢复模型引入黑启动电源布点优化中,考虑多个黑启动电源的配置,计及黑启动机组位置、黑启动机组容量、机组启动时间、机组启动功率、路径充电时间等方面约束,构建以黑启动恢复时间最短为目标的多黑启动电源布点优化模型;然后基于智能优化算法求解多黑启动电源布点优化模型,得到最优黑启动电源布点规划方案。该方法充分发挥了多黑启动电源并行恢复的优势,提高了电力系统恢复效率,有效缩短了恢复时间。
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公开(公告)号:CN115986818A
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202211695279.0
申请日:2022-12-28
Applicant: 武汉大学
IPC: H02J3/38 , G06F30/27 , G06F30/18 , G06F113/04
Abstract: 本发明提供一种考虑子区结构及规模的电力系统恢复分区方法及装置,包括抽象待分区的电网拓扑,构建电网加权拓扑图并获取邻接矩阵,基于标签传播算法原理建立电力系统分区模型,计算标签传播概率矩阵,根据黑启动电源节点位置初始化标签分类矩阵,在标签传播算法的传播策略中引入子区规模矩阵和历史影响因子,节点标签按照改进后的标签传播策略进行传播,得到标签影响矩阵,对标签分类矩阵进行更新,同时还原黑启动电源节点的标签信息,重复节点标签传播过程,直至标签分类矩阵收敛,输出电力系统分区结果,本发明求取得到的电力系统分区社区结构特性强、规模接近,减小电力系统分区互联的等待时间,提高电力系统并行恢复的效率。
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公开(公告)号:CN118916720A
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202410970394.7
申请日:2024-07-19
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F18/23 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/2321 , G06F18/23213 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种基于时序相关聚类融合的风电‑负荷场景构建方法及装置,基于时间序列的风速‑风功率转换函数构建风电‑负荷初始数据集,对风电‑负荷初始数据集进行降噪预处理,再进行一阶有序聚类,由典型负荷场景的时序分段结果对风电数据进行划分,对划分后的风电数据进行二阶聚类,最终完成典型风电‑负荷场景的构建。本发明挖掘了风电接入的电网源荷出力特性的典型场景特征,降低风功率计算误差的同时,提高场景构建的典型性;并且可以为后续求解不同典型风电‑负荷场景下综合无功优化策略集,构建各场景无功优化模型,以提高模型收敛性、准确性以及场景泛化能力奠定了基础。
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