-
公开(公告)号:CN116316871A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202211629267.8
申请日:2022-12-16
申请人: 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 南昌工程学院 , 国网江西省电力有限公司
摘要: 本发明涉及柔性负荷控制技术领域,具体涉及到一种计及多类型柔性负荷的分层协调控制方法,包括系统调度层、负荷控制层和设备控制层可将优化调度架构分为3部分:系统调度层为电网控制中心;负荷控制层为聚合商;设备控制层为柔性柔性负荷资源群。柔性负荷控制层有承上启下的作用,上面向电网控制中心,下对接柔性负荷资源。根据控制目标的不同,将柔性负荷聚合商作为分界线:上半部分根据电网控制中心与柔性负荷聚合商来制定相应的控制策略;下半部分负荷聚合商来控制柔性负荷资源群。在此基础上,建立以了以系统运行成本最小的经济最优日前优化调度模型,采用改进的海鸥优化算法求解,通过本发明,以实现大规模柔性负荷资源的协调优化运行。
-
公开(公告)号:CN113450031B
公开(公告)日:2021-11-16
申请号:CN202111009820.3
申请日:2021-08-31
申请人: 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 南昌工程学院
摘要: 本发明公开了居民智慧用能服务潜在台区选取方法及装置,包括:建立新型居民智慧用能服务潜在台区选取体系,包括4个一级指标、15个二级指标,并将二级指标作为特性指标;基于BWM法计算各特性指标主观权重;然后,利用动态公权集数据包络分析DEA模型计算指标客观权重;再利用切比雪夫不等式的界限将多周期决策矩阵转化为单一决策矩阵;进一步采用包括SAW‑G、VIKOR‑G、TOPSIS‑G、ARAS‑G和COPRAS‑G这五种多属性决策方法MADM综合选取潜力台区;最后,采用相关系数和标准偏差CCSD方法来确定最终的聚合秩,最终确定台区智慧用能服务潜力值和排序。本发明为居民智慧用能服务潜在台区选取过程中提供科学依据,精准、有效引导居民智慧用能。
-
公开(公告)号:CN113450031A
公开(公告)日:2021-09-28
申请号:CN202111009820.3
申请日:2021-08-31
申请人: 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 南昌工程学院
摘要: 本发明公开了居民智慧用能服务潜在台区选取方法及装置,包括:建立新型居民智慧用能服务潜在台区选取体系,包括4个一级指标、15个二级指标,并将二级指标作为特性指标;基于BWM法计算各特性指标主观权重;然后,利用动态公权集数据包络分析DEA模型计算指标客观权重;再利用切比雪夫不等式的界限将多周期决策矩阵转化为单一决策矩阵;进一步采用包括SAW‑G、VIKOR‑G、TOPSIS‑G、ARAS‑G和COPRAS‑G这五种多属性决策方法MADM综合选取潜力台区;最后,采用相关系数和标准偏差CCSD方法来确定最终的聚合秩,最终确定台区智慧用能服务潜力值和排序。本发明为居民智慧用能服务潜在台区选取过程中提供科学依据,精准、有效引导居民智慧用能。
-
公开(公告)号:CN113746101A
公开(公告)日:2021-12-03
申请号:CN202111303532.9
申请日:2021-11-05
申请人: 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 南昌工程学院 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种电力负荷聚合商鲁棒混合线性整数规划调度优化方法,步骤1:通过分析需求响应引起的负荷转移量、影响电力负荷聚合商的供电调度可靠性与经济性因素及相关约束条件,构造电力负荷聚合商标准混合线性整数规划(MILP)调度模型及加权参数,步骤2:通过定义一个与标准调度模型目标函数对电价不确定性的鲁棒程度密切相关的整数参数,推导出电力负荷聚合商调度鲁棒MILP模型(RMILP),本发明解决了电力市场环境下电价不确定性背景下电力负荷聚合商的调度模型鲁棒设计的问题,并给出了综合考虑调度可靠性与经济性的电力负荷聚合商优化调度的方法。
-
公开(公告)号:CN113746101B
公开(公告)日:2022-02-08
申请号:CN202111303532.9
申请日:2021-11-05
申请人: 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 南昌工程学院 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种电力负荷聚合商鲁棒混合整数线性规划调度优化方法,步骤1:通过分析需求响应引起的负荷转移量、影响电力负荷聚合商的供电调度可靠性与经济性因素及相关约束条件,构造电力负荷聚合商标准混合整数线性规划(MILP)调度模型及加权参数,步骤2:通过定义一个与标准调度模型目标函数对电价不确定性的鲁棒程度密切相关的整数参数,推导出电力负荷聚合商调度鲁棒MILP模型(RMILP),本发明解决了电力市场环境下电价不确定性背景下电力负荷聚合商的调度模型鲁棒设计的问题,并给出了综合考虑调度可靠性与经济性的电力负荷聚合商优化调度的方法。
-
公开(公告)号:CN113688960A
公开(公告)日:2021-11-23
申请号:CN202111251938.7
申请日:2021-10-27
申请人: 南昌工程学院 , 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心
摘要: 本发明公开了一种基于灰狼优化GHFCM的居民电力数据聚类方法及装置,该方法包括:步骤1:根据居民用户的用电特性,利用相关特性指标对用户的电量数据进行降维处理;步骤2:首先采用灰狼优化算法(GWO)选择初始聚类点,然后利用广义层次模糊C均值算法(GHFCM)对居民电力数据进行聚类。本发明采用考虑层次距离函数和空间约束的模糊目标函数,有助于提高聚类算法的质量。并将聚合理论方法用于参与需求响应的居民用户分类中,为电网侧针对不同用户定制异质性电力套餐的过程提供科学的依据。
-
公开(公告)号:CN118655946A
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202410969663.8
申请日:2024-07-19
申请人: 南昌工程学院 , 江西变压器科技股份有限公司
IPC分类号: G05F1/56
摘要: 本发明公开了一种改进光伏最大功率点追踪方法及装置,该方法获取光伏发电系统的当前开路电压和短路电流作为鹦鹉优化算法输入参数,初始化鹦鹉种群参数,引入改进的反向学习策略跳出当前位置,扩大鹦鹉种群的搜索范围,设计鹦鹉种群不同的行为作为鹦鹉优化算法更新规则,对鹦鹉种群初始化参数进行寻优,引入基于莱维增量和高斯游走的优化策略对鹦鹉种群的停留行为进行改进,帮助算法跳出局部最优;迭代直到最大迭代次数,迭代结束将最大输出电压定为全局最优值,当输出功率变化率大于输出功率变化率阈值时,重新迭代。本发明解决了传统的最大功率点跟踪算法在光照突变的环境下求解精度低以及可能陷入局部最优的问题。
-
公开(公告)号:CN117807896B
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN202410228085.2
申请日:2024-02-29
申请人: 南昌工程学院 , 江西变压器科技股份有限公司
IPC分类号: G06F30/27 , G06N3/006 , G01R19/00 , G06F111/04
摘要: 本发明公开了一种电解水制氢系统电磁暂态电压信号分解方法及系统,该方法通过电压传感器实时采集整流变压器一次侧的电压信号;使用变模态分解法对所得电压信号进行变模态分解;在变模态分解过程中,使用改进金豺优化算法优化变模态分解方法的模态数和惩罚因子,得到变模态分解法的最优模态数和最优惩罚因子,输出在最优模态数和最优惩罚因子条件下变模态分解所得模态分量;最后根据分解所得模态分量判断光伏发电系统是否发生能量跌落从而引起电磁暂态冲击。本发明使用改进金豺优化算法优化变模态分解方法,并对整流变压器一次侧的电压信号进行分析,可判断能量跌落引起的电磁暂态冲击。
-
公开(公告)号:CN117709010A
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202311633043.9
申请日:2023-11-29
申请人: 国网湖北省电力有限公司超高压公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 南昌工程学院
发明人: 邓华璞 , 罗浪 , 杨丰帆 , 张子熙 , 武晓蕊 , 赵泽予 , 李佳 , 况静 , 胡晶 , 马雯君 , 贺佳慧 , 童歆 , 张露 , 韩煦 , 侯成 , 吕嘉威 , 许志浩 , 康兵 , 丁贵立 , 王宗耀
IPC分类号: G06F30/17 , G06F30/27 , G16C20/70 , G06N3/084 , G06F119/08 , G06F119/02
摘要: 本发明公开了一种基于OCSSA‑BP的变压器绝缘油溶解气体分析方法,构建变压器油中溶解气体成分以及含量数据组成的油中溶解气体监测数据集,油中溶解气体监测数据集作为BP神经网络输入量,变压器故障类型为输出量;通过麻雀优化算法优化BP神经网络的权重和阈值,返回最优权值和最优阈值;构建基于OCSSA‑BP的变压器绝缘油溶解气体分析模型,实现对于溶解气体成分及浓度的分析,从而得到变压器故障诊断结果。本发明采用融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)作为BP神经网络的优化算法,对BP神经网络的权值及阈值进行优化,高了分析效率及故障识别准确率。
-
公开(公告)号:CN117708697A
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202311633019.5
申请日:2023-11-29
申请人: 国网湖北省电力有限公司超高压公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 南昌工程学院
发明人: 邓华璞 , 罗浪 , 杨丰帆 , 张子熙 , 武晓蕊 , 赵泽予 , 李佳 , 况静 , 胡晶 , 马雯君 , 贺佳慧 , 童歆 , 张露 , 李旭东 , 袁军 , 侯成 , 吕嘉威 , 许志浩 , 康兵 , 丁贵立 , 王宗耀
IPC分类号: G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/213 , G06N3/084 , G06N3/047 , G06N3/006
摘要: 本发明属于电力设备监测技术领域,涉及一种基于PNN网络的变压器DGA故障诊断方法,选取变压器油中溶解气体成分及含量的监测数据组成DGA数据集,将DGA数据集进行最小‑最大值归一化处理,对PNN网络的平滑参数进行初始化,根据初始化参数搭建PNN网络,并将训练集输入PNN网络;将PNN网络的平滑参数作为寻优参数,并以PNN网络的故障诊断准确率作为适应度;采用改进的蛇优化算法的得到最优适应度及对应的平滑参数;基于最优平滑参数构建基于PNN网络的变压器DGA故障诊断模型,输入待诊断数据,获取变压器故障诊断结果。本发明通过改进的蛇优化算法优化PNN网络,提供了故障识别准确率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-