一种基于优化方法的不确定潮流支路功率分析方法

    公开(公告)号:CN104092213A

    公开(公告)日:2014-10-08

    申请号:CN201410371616.X

    申请日:2014-07-30

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提供一种基于优化方法的不确定潮流支路功率分析方法,其步骤包括:遍历整个网络,统计网络中节点数量与类型,并为节点编号;将每个节点的负荷波动表示为包含上限与下限信息的区间形式;分别建立基于潮流方程、节点参数及电力系统运行限制的约束条件;分别以每条支路上流过的有功功率及无功功率作为目标函数,结合已构建的约束条件,建立支路有功功率优化模型和支路无功功率优化模型;使用优化算法求解优化模型,得到各条支路上流过功率的波动范围。根据本发明所述的方法,可以完全规避保守性问题对支路功率波动范围的影响。此外,本发明所述的方法中,不同的优化模型具有相同的约束条件,可以使用并行计算技术,提高计算效率。

    一种基于优化方法的非迭代不确定潮流分析方法

    公开(公告)号:CN104104081B

    公开(公告)日:2016-03-16

    申请号:CN201410370695.2

    申请日:2014-07-30

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提供一种基于优化方法的非迭代不确定潮流分析方法,其步骤包括:遍历整个网络,统计网络中节点数量与类型,并为节点编号;将每个节点的负荷波动表示为包含上限与下限信息的区间形式;分别建立基于潮流方程、节点参数及电力系统运行限制的约束条件;分别以每个节点的电压实部与虚部的平方和及电压虚部作为目标函数,结合已构建的约束条件,建立优化模型;使用优化算法求解优化模型,得到不确定潮流的解。根据本发明的不确定潮流分析方法,可以有效地缓解前人方法的保守性,能够得到更加小的电压波动范围并使其包含所有的电压可能解。此外,本发明所述的方法中,不同的优化模型具有相同的约束条件,可以使用并行计算技术,提高计算效率。

    一种基于时间序列分析的电力系统异常数据辨识与修正方法

    公开(公告)号:CN104766175A

    公开(公告)日:2015-07-08

    申请号:CN201510182225.8

    申请日:2015-04-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列分析的电力系统异常数据辨识与修正方法,包括数据预处理,时间序列建模,异常数据辨识和异常数据修正四个部分。数据预处理包括辨识和修正待检测数据中的缺失数据以及突变为零值的数据。时间序列建模包括对预处理后的待检测的数据进行时间序列分析,根据时间序列建立模型的步骤,采用差分自回归移动平均模型对待检测的数据进行建模。异常数据辨识通过对建立的差分自回归移动平均模型的拟合残差序列的分析,设定误差置信区间,辨识异常数据。异常数据修正采用神经网络法建立对异常数据修正的预测模型,通过对异常数据所在时刻的数据值进行预测,实现对异常数据的修正。本发明方法简单易行,准确度高。

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