-
公开(公告)号：CN113675855A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110965193.4
申请日：2021-08-23
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 一种双层架构下动态电压模型预测分布式控制方法，属于电网电压控制技术领域，解决如何通过双层分布式控制实现暂态场景下电压的快速恢复与功率分配，以及如何通过多时步优化提高电网电压偏差的补偿精度的问题；采用自上而下的双层协调优化框架，加强了电压控制精度，不仅实现了微电网中电压的快速恢复与功率优化，灵活协调可控分布式电源，同时通过外层多时步滚动优化，有效抑制电压波动幅值，使电压预测偏差量最小，减轻了调压范围与次数；采用多时步数据输入对系统电压所需补偿值进行滚动优化、反复校正，减少了含高渗透、可调度分布式电源的交流微电网突发动态带来的不利影响，实现了电网电压的动态响应优化控制。
-
公开(公告)号：CN111092428A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911262243.1
申请日：2019-12-10
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的主动配电网动态虚拟集群划分方法，以滚动优化时间周期作为时间段划分依据，结合集群供电率约束和滚动优化目标函数，进行集群供电率约束校验、滚动优化，确定未来第一个滚动优化时间周期内的集群划分方案；以反馈校正时间周期作为时间段划分依据，结合反馈校正目标函数，在未来第一个滚动优化时间周期内对滚动优化得到的集群划分方案在每个反馈校正时间周期进行一次反馈校正，确定未来第一个滚动优化时间周期内每个反馈校正时间周期的集群划分方案；本发买明根据实时信息反馈构成动态的闭环集群划分优化，能有效跟踪系统实际工况变化，摆脱预测偏差与分布式能源波动对主动配电网分区控制的不利影响。
-
公开(公告)号：CN110829448A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201910976821.1
申请日：2019-10-15
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南京理工大学 , 南京软核科技有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC: H02J3/16
Abstract: 本发明涉及一种面向交直流混合配电网的分布式电压互动支撑控制方法及系统，方法包括一次控制和二次控制构成的双层控制结构，其中：一次控制采用下垂控制，使无功电压下垂控制自适应配电网负荷变化；二次控制采用分布式一致性控制，使配电网出现扰动时调节各分布式电源分配无功，恢复电压。本发明建立了双层控制结构，一次控制下垂控制实现交直流混合配电网的稳定，二次控制分布式一致性，实现交直流功率互动支撑，在恢复系统电压的同时，提高了下垂控制的无功功率均分精度，从而抑制系统无功环流，提高系统运行稳定性。
-
公开(公告)号：CN110766301A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910970200.2
申请日：2019-10-12
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于NARX神经网络的交直流电网自治能力评估方法，从源网荷储角度，提取训练交直流电网数据的分项评估指标；根据分项评估指标，确定原始评价矩阵及参考数列；使用熵值法，确定各分项评估指标的客观权重；根据原始评价矩阵、参考数列和客观权重，确定训练电网数据的综合灰关联度；根据分项评估指标和综合灰关联度，训练NARX神经网络的评估模型；基于训练的NARX神经网络的评估模型，评估交直流电网自治能力等级。本发明比传统方法选取的指标特征更具全局性，评估精度更高。
-
公开(公告)号：CN110707763A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910990050.1
申请日：2019-10-17
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的交直流配电网负荷预测方法，对原始负荷数据进行负荷数据填充和归一化，利用滑动时间窗口采样负荷样本输入向量和样本标签，构造训练数据集；建立梯度提升模型，设置弱学习器个数，建立多个浅层神经网络来拟合梯度提升算法的负梯度，得到组合预测模型；利用滑动时间窗口选取待预测时间点前的负荷向量作为输入向量，结合集成学习模型，确定负荷预测值。本发明通过融合多个模型的强学习器进行负荷预测，提高了负荷预测的精度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120016455A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510159638.8
申请日：2025-02-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学 , 江苏省电力试验研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及电力系统优化运行技术领域，尤其涉及一种主配一体化多层级互动优化运行方法、装置、设备及介质，方法包括：搭建主配网多层级协同优化框架，多层级协同优化框架包括主网调度层和配网调度层；根据多层级协同优化框架构建上层主网调度模型及下层配网调度模型，并设计对应的目标函数和约束条件；通过同步型交替方向乘子法求解主配网协同优化问题，将整体问题拆解为若干局部子问题，对上层主网调度模型及下层配网调度模型进行求解，得到优化运行方法。本发明中提出了一种基于同步型交替方向乘子法的主配网多层级优化模型求解方法，在配电网控制层对各无功资源出力进行协调分配，在保证电压稳定的同时实现电力系统经济运行。
-
公开(公告)号：CN119051000A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411147387.3
申请日：2024-08-21
Applicant: 南京理工大学 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向新型配电系统的电力信息物理耦合建模方法，涉及配电系统建模仿真技术领域，该方法采用多元组和邻接矩阵的形式对物理层、信息层和耦合层进行矩阵化建模，提出了基于混成计算的统一矩阵化建模计算方法；针对不同的通信场景，研究各种场景下模型的通信效果；基于构建的配电系统的物理层、通信网络的信息层及耦合网络的耦合层模型和数据通信，提取同维邻接矩阵中的延时类和概率类关键数据，建立统一化模型，实现了新型配电系统电力流和信息流的统一建模。本发明有效改善了非理想通信工况下新型配电系统中各层级之间的交互效果，提高了新型配电系统电力信息物理耦合模型的实时性和可靠性。
-
公开(公告)号：CN117810980B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311855115.4
申请日：2023-12-28
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于储能系统自由交易的光储虚拟网格博弈优化方法，该方法为：首先建立光伏机组发电模型和储能系统充放电模型，并在储能系统安全范围内，将储能系统划分为五个储能充放电动作区间；然后将储能系统划分为自由储能系统和光伏后备储能系统两部分，计算自由储能系统的充放电概率，确定自由储能系统的充放电功率范围和光伏后备储能系统的充放电功率范围；接着建立多虚拟网格双层博弈模型，并确定博弈优化过程需要满足的约束条件；最后采用双层粒子群优化算法对上下层博弈模型进行求解，通过上下层不断迭代，得到模型均衡解。本发明减少分布式光伏系统与大电网的交互功率，提高了电网的安全性、稳定性和经济性。
-
公开(公告)号：CN117293792A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311107648.4
申请日：2023-08-30
Applicant: 南京理工大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/10 , G06F18/2321 , G06F18/22 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种基于动态近邻传播重构的负荷分解集成智能预测方法。该方法包括：采用SSA分解进行原始负荷序列的特征分量提取，该算法可简单高效地实现序列趋势性分量、周期性分量和噪声分量的提取，可有效剔除噪声分量对负荷预测结果的干扰，降噪后曲线更加平稳、光滑，通过对原始负荷序列的不同类型分量分别进行预测，可以提高预测精度；对降噪后剩余分量采用DAP聚类方法进行子序列重构，采用DTW距离作为相似度衡量指标，兼顾分量间的距离和形态相似性，子序列重构更细致，提高预测效率；采用TCN模型对子序列进行预测，叠加子序列预测结果得到最终预测结果。本申请能够在保证预测精度大幅提升的基础上，提高预测效率。
-
公开(公告)号：CN115935210A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211500336.5
申请日：2022-11-28
Applicant: 南京理工大学 , 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司南京分院
IPC: G06F18/23213 , G06F18/214 , G06Q10/0639 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于数据模型双驱动的负荷时序调节潜力分析方法，包括：获取负荷数据；对负荷数据进行一次聚类处理，并将一次聚类结果和可调潜力指标输入至自组织竞争神经网络中进行二次聚类处理，得到二次聚类结果；将二次聚类结果作为所述一次聚类结果的中间变量，对一次聚类结果进行修正，得到考虑综合特征的聚类结果；基于考虑综合特征的聚类结果，计算初步的负荷时序调节潜力结果；将初步的负荷时序调节潜力结果分解为若干特征互异的子模态，并对各子模态分别进行潜力预测，将各子模态对应的潜力预测结果叠加输出作为最终的负荷潜力分析结果。本发明解决了数据结构复杂、存在噪声、端点效应和虚假分量等问题，提高潜力分析精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
67
records
(took 0.025 seconds)
