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公开(公告)号：CN110020680A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910234071.0
申请日：2019-03-26
Applicant: 武汉大学 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 国网青海省电力公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于随机矩阵理论和模糊C均值聚类算法的PMU数据分类方法。包括：步骤1)建立历史PMU数据随机矩阵模型，通过建立线性特征值统计量进行特征提取，得到特征数据集；步骤2)用模糊C均值聚类算法对特征数据集进行聚类，得到各类的聚类中心和隶属度矩阵；步骤3)将实时电网运行数据结合历史数据建立随机矩阵模型，通过建立线性特征值统计量进行特征提取，生成特征数据；步骤4)使用步骤2的结果进行初始化，对步骤3生成的特征数据进行模糊C均值聚类，判断实时数据的类别。本发明可实现数据驱动下的PMU数据实时分类。
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公开(公告)号：CN109934392A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910153480.8
申请日：2019-02-28
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的微电网短期负荷预测方法，以CNN和LSTM网络为基础，通过CNN深度学习方法对历史数据准确处理分类，通过LSTM深度学习方法构建LSTM网络群，并最终通过选择器将两种深度学习方法进行结合，得到了CNN-LSTM模型；基于CNN-LSTM模型，构建了基于深度学习的负荷预测模型，该模型不仅能够对微电网负荷内的用电负荷进行更高精度的预测，还能对微电网负荷内的分布式光伏发电负荷进行较高精度的预测，最终提升对微电网整体负荷的预测精度。
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公开(公告)号：CN109784480A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910044537.0
申请日：2019-01-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出一种基于卷积神经网络的电力系统状态估计方法，该方法以离线的电力系统潮流断面数据作为样本进行训练，将量测量作为输入数据，状态量作为期望输出，通过卷积神经网络的局部连接、权值共享、下采样等手段减少训练参数、降低网络复杂度，通过输入与输出之间误差的反向传播，通过Dropout手段防止过拟合，训练一个基于量测量的卷积神经网络状态估计模型。对于新的量测量数据通过已训练的卷积神经网络进行估计，得到系统在此时刻的状态量。该方法采用卷积神经网络进行状态估计，克服了传统迭代最小二乘状态估计方法计算时间过长和全连接神经网络状态估计方法梯度传递困难的缺陷，在减少计算时间的同时降低了网络的训练难度。
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公开(公告)号：CN108512238A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810394575.4
申请日：2018-04-27
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及基于需求侧响应的智能家居两阶段优化调度方法，针对含储能装置的智能家居系统，建立负荷控制模型以及储能控制模型，对智能家电进行两阶段优化调度。第一阶段以柔性负荷为控制对象，采用遗传算法求解；第二阶段以储能装置为控制对象，采用粒子群算法求解。第一阶段优化控制的最优解以基础负荷的形式参与到第二阶段优化控制。负荷控制阶段最优解的适应度值作为储能控制阶段的最小目标函数约束，从而进一步降低电网终端用户的用电成本。考虑基于市场电价的需求侧响应的削峰填谷特性，智能家居调度对于电网源荷形成一种良性的供需关系有着重要的意义。
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公开(公告)号：CN108512237A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810393781.3
申请日：2018-04-27
Applicant: 武汉大学
Abstract: 模糊逻辑控制(FLC,Fuzzy Logic Control)是一种应用广泛的工程控制方法，本发明涉及基于智能模糊决策的光储联合系统实时调度方法，将该方法应用于研究光储实时调度，通过在模型求解中引入模糊控制器，来控制光储联合系统的经济运行。考虑到传统的模糊控制器不具备学习能力，本发明通过改变隶属函数变比来对控制器进行优化。由于控制器的输入与预测无关，因此光储联合优化调度不完全依赖于预测信息的准确性。该方法既克服了早先研究在处理不确定性因素上的不足，同时具有实时调度要求的毫秒级响应速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104795833B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201510232344.X
申请日：2015-05-08
Applicant: 武汉大学
CPC classification number: Y02E10/566 , Y02E10/766 , Y02E40/10 , Y02E40/76 , Y02E70/30 , Y04S10/545
Abstract: 本发明公开了一种独立微电网蓄电池储能系统容量优化配置方法，首先确定微电网中风力发电和光伏发电的装机容量以及接入微电网系统的负荷大小，输入计算所用的各项资源数据；根据微电网实际情况确定有无作后备电源的柴油发电机以及柴油发电的容量大小；确定选用储能蓄电池的相关约束条件及各项数据以及对于微电网负荷供电缺电率的指标制定；根据详细资源数据计算风、光发出的总功率及同一时段负荷功率需求，得到功率差额；根据每个时段的功率差额计算所需的储能容量，并得到每个时段可能产生的蓄电池无法补偿的功率缺额；计算系统所要求时段内总的缺电率，得到能够满足要求的蓄电池总容量。本发明得到一个可以满足系统运行要求的合理储能容量。
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公开(公告)号：CN104767221B
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201510190937.4
申请日：2015-04-21
Applicant: 国家电网公司 , 囯网湖北省电力公司随州供电公司 , 囯网湖北省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
CPC classification number: Y02E10/563 , Y02E40/34
Abstract: 本发明公开了一种基于逆变器功率协调控制的电压调节方法，在一个采样周期内，采用约束优化数学模型对光伏逆变器进行功率协调控制；约束优化数学模型的目标函数为各光伏电源输出无功功率之和最小，即约束条件为逆变器容量约束、节点潮流约束、节点电压约束和逆变器功率调整权重约束；在满足所提出的约束条件下，通过优化算法求出使得各光伏电源输出无功功率之和最小的一组无功功率调整量，将作为协调控制每个光伏逆变器的无功功率参考值，实现对区域内并网点的电压调节，本方法在不缩减光伏输出有功功率的前提下，既可以充分利用每个逆变器的电压调节能力，又可以避免输出多余的无功功率，造成不必要的线路功率损耗。
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公开(公告)号：CN103744291B
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201410013347.X
申请日：2014-01-13
Applicant: 武汉大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明具体涉及一种基于CPS的AGC逻辑控制系统及方法，其实现涵盖以下环节：1）对区域控制偏差ACE、频率偏差Δf等原始数据进行时间序列实时滚动线性滤波处理。基于CPS1并引入不同控制门槛值n对ACE信号进行调整，结合Δf幅值控制的进一步修正，形成面向CPS1标准的逻辑控制模块。2）基于CPS2设定不同控制门槛值m对ACE信号进行校核，并选取动态校正法达成ACE信号与Δf之间的动态配合，实现面向CPS2标准的逻辑控制模块。3）采用优先协调控制机理，对CPS1、CPS2逻辑控制模块进行协调处理，完成AGC信号的整体优化控制。本发明可明显提高AGC控制器的运行效率，增强系统频率控制性能和运行经济性。
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公开(公告)号：CN106529814A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611024358.3
申请日：2016-11-21
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及分布式光伏发电系统技术领域，具体涉及基于Adaboost聚类和马尔科夫链的分布式光伏超短期预测方法，包括以下步骤：1、采用滑动平均法提取光照强度序列的确定性分量，统计分析得到不同天气类型的光照强度衰减因子；2、采用Adaboost改进的KNN方法对历史数据聚类分析，建立分类模型；3、采用多阶加权马尔科夫链方法预测地表太阳辐照度；4、建立光电转换模型，完成光伏功率超短期预测。本发明提出对输入数据进行特征提取及数据挖掘的组合预测方法，将历史光伏出力数据按典型天气类型归类后，通过引入天气类型衰减因子对预测过程中的状态进行细化，不仅在晴朗天气下能取得较好的预测效果，还提高了非晴朗天气下的预测精度及准确度。
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公开(公告)号：CN104765400B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201510059649.5
申请日：2015-02-05
Applicant: 武汉大学
IPC: G05F1/66
Abstract: 本发明公开了一种光伏发电系统环境自适应式MPPT方法，本发明的方法引进电压修正参数ΔU，PI控制环节，实时调节直流斩波器占空比D，加快最大功率点电压Um寻优速度，减小功率损耗，并使最大功率点电压Um实时跟随环境条件变化，减小增量电导法(I&C)寻优步长，快速、准确实现光伏电池MPPT，既改善传统MPPT算法易受环境影响，鲁棒性差，功率损耗较大的缺点，又避免智能型MPPT算法复杂，易陷入局部最优的劣势。
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