基于复合虚拟阻抗的模式自适应改进下垂控制方法

    公开(公告)号:CN110212572A

    公开(公告)日:2019-09-06

    申请号:CN201910412308.X

    申请日:2019-05-17

    Abstract: 本发明涉及基于复合虚拟阻抗的模式自适应改进下垂控制方法,所述控制方法包括孤岛状态下的改进下垂控制方法、双模式平滑切换控制方法和联网状态下的改进下垂控制方法,在微电网孤岛运行时通过改变下垂控制策略对输出功率进行快速调整,使微电网频率在允许的范围内,电压波动几乎无波动,维持了微电网孤岛模式的稳定性;并在并网运行时采用PQ控制,孤岛运行时采用下垂控制,可以有效的降低系统在运行过程中电压和频率变化产生的影响,同时能够使微电网在并网转孤岛的过程中电压以及频率平稳过度;本发明具有一种运行稳定、孤岛与并网状态平滑切换的优点。

    一种新能源电网稳定性提高方法

    公开(公告)号:CN110165684A

    公开(公告)日:2019-08-23

    申请号:CN201910380044.4

    申请日:2019-05-08

    Abstract: 本发明涉及配电网系统技术领域,且公开了一种新能源电网稳定性提高方法,包括新能源机组、同步电动机、同步发电机,所述新能源机组与同步电动机、同步发电机串联并网于配电网系统,所述同步发电机的输出端串联一组整流器,所述整流器的输出端串联有超导储能器,所述整流器用于将同步发电机发出的交流电转换成直流电存储与超导储能器内,所述超导储能器的输出端串接于所述同步电动机的两端。本发明通过在同步发电机输出端增设并联的超导储能器,在新能源机组电压跌落时,及时由超导储能器补偿同步电动机输出电压,以保障同步发电机的正常运转,向配电网提供无功功率,保持新能源机组不脱网连续运行。

    基于神经网络的短期电力负荷预测方法

    公开(公告)号:CN110991750A

    公开(公告)日:2020-04-10

    申请号:CN201911241104.0

    申请日:2019-12-06

    Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的短期电力负荷预测方法,获取气象历史数据,所述气象历史数据包括历史所有日的天气类型、最高温度和天气类别;基于第一神经网络模型,根据夏季历史气象数据生成每一个夏季日的类型,所述类型包括发生降温负荷日;获取所述降温负荷日在多个预设时刻的基础负荷值,得到基础负荷曲线;根据所述基础负荷曲线、所述降温负荷日中的第一实际负荷曲线,得到每一个降温负荷日的预测降温负荷曲线;基于第二神经网络模型,根据所述基础负荷曲线生成每一个降温负荷日的预测基础负荷曲线;根据所述预测降温负荷曲线和所述预测基础负荷曲线,对所述电力负荷进行预测。该预测方法预测精度高,提高了使用范围。

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