海上风电机组机械-电气联合硬件在环高精度仿真方法

    公开(公告)号:CN115202238A

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202211125280.X

    申请日:2022-09-15

    Abstract: 本发明提供一种海上风电机组机械‑电气联合硬件在环高精度仿真方法,具体包括:建立基于人工智能算法的海上风机台风期间风、雨、浪一体化数字仿真模型;建立包含变桨系统和偏航系统实物模拟装置、主控系统、变流器控制器、变桨控制器及偏航控制器实物装置、现有GH Bladed仿真模块和RT‑LAB半实物仿真平台的海上风机硬件在环高精度仿真系统;基于现有的环境模拟箱技术,建立海上风电机组运行环境模拟箱,对海上风电机组关键物理装置的实际运行环境进行模拟。所述方法可以实现海上风电机组的硬件在环的高精度仿真,并可以对台风期间风、雨、浪共同作用条件下的海上风电机组运行状况进行仿真分析。

    基于模仿学习的微电网控制策略推荐模型训练系统

    公开(公告)号:CN113872186A

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:CN202111038224.8

    申请日:2021-09-06

    Abstract: 本发明提供一种基于模仿学习的微电网控制策略推荐模型训练系统,包括:数据获取单元,用于获取微电网实际运行的n个数据条;缺失值处理单元,对数据获取单元获取的每个数据条中的缺失值进行处理;异常值处理单元,用于对n个数据条中的特征做异常值处理;数据增殖单元,基于n个数据条的基本数据进行增殖;微电网控制策略推荐模型,其中存储有目标函数;模型训练单元,利用数据增殖单元增殖后的数据,对微电网控制策略推荐模型进行训练。本发明兼顾数据的数量和质量,形成了相对稳妥、精确的特征描述数据集,解决微电网运行控制场景下数据量庞大、数据质量差、不满足运行控制需求的问题,提高微电网运行控制的智能化运行控制和能量管理水平。

    一种混合驱动的微电网能量管理方法、系统及装置

    公开(公告)号:CN112491094A

    公开(公告)日:2021-03-12

    申请号:CN202011301037.X

    申请日:2020-11-19

    Abstract: 本发明公开一种混合驱动的微电网能量管理方法、系统及装置,所述混合驱动的微电网能量管理方法包括:获取历史运行数据和决策信息,得到样本数据;根据所述样本数据对门控循环单元GRU神经网络进行训练,得到运行‑决策映射模型;基于所述运行‑决策映射模型,根据日前24时段的运行数据,得到初始决策信息;根据微电网能量管理物理模型及日前24时段的运行数据,采用粒子群算法对所述初始决策信息进行迭代处理,得到最终决策结果。本发明结合模型驱动方法在因果关系处理中的优势和数据驱动方法计算效率的优势,有效提升了决策结果的准确性及高效性并提高了微电网优化运行的鲁棒性。

    一种基于深度学习的微电网全自动导航方法、系统与装置

    公开(公告)号:CN112134304A

    公开(公告)日:2020-12-25

    申请号:CN202011000664.X

    申请日:2020-09-22

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的微电网全自动导航方法、系统与装置。该方法包括:获取微电网系统日前24时段的系统净负荷;将系统净负荷输入微电网日前优化调度模型,输出微电网系统的日前优化调度策略;微电网日前优化调度模型为双层Bi‑LSTM神经网络模型;根据可控机组的最小技术出力、出力上限值、爬坡约束和运行时间约束,对微电网系统的日前优化调度策略的可控机组出力进行调整;根据储能充放电功率上限值、容量约束和调度周期内储能平衡约束,对储能充放电功率进行调整;根据微电网与大电网联络线交换功率上限值和系统功率平衡约束对微电网与大电网联络线交换功率进行调整。本发明可以提高微电网日前优化调度的准确度和效率。

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