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公开(公告)号：CN111080000A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911239921.2
申请日：2019-12-06
摘要： 本发明公开了一种基于PSR-DBN的超短期母线负荷预测方法，包括步骤：(1)采集母线负荷历史数据，对负荷时间序列进行极差归一化处理；(2)对负荷时间序列进行相空间重构，并采用C-C方法求解负荷时间序列的最优嵌入维数和最优延时；(3)构建深度信念网络，采用重构的负荷时间序列相空间矩阵作为训练集对深度信念网络进行训练，并采用交叉验证优化深度信念网络的超参数；(4)利用训练完成的深度信念网络预测未来时刻的负荷值；(5)利用负荷时间序列的最大最小值对深度信念网络返回的负荷预测值进行反归一化处理，得到实际的负荷预测值。本发明预测方法在分布式电源渗透率较高且母线负荷波动较大的情况下依旧能保持相对较高的预测精度。
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公开(公告)号：CN110263984A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910481374.2
申请日：2019-06-04
摘要： 本发明公开了一种基于相空间重构和深度神经网络的超短期净负荷预测方法，首先采用C-C法对净负荷的时间序列进行相空间重构，然后利用深度神经网络对重构后的数据进行拟合并得出负荷的预测值。采用实测数据建模的结果表明，本发明所提出的基于相空间重构和深度神经网络的超短期净负荷预测模型在光伏系统大量接入配电网母线，以及不同天气情况下均有较好的性能，与传统方法相比具有更高的预测精度。
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公开(公告)号：CN111612244B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202010418956.9
申请日：2020-05-18
摘要： 本发明公开了基于QRA‑LSTM的日前光伏功率非参数概率预测方法，采用光伏历史数据和数值天气预报数据(NSW)训练了一组相互独立的长短期记忆网络(LSTM)确定性预测模型，并通过分位数回归平均算法(QRA)集成各独立LSTM预测模型生成了光伏出力的非参数概率预测模型。非参数概率预测能够描述单纯的确定性预测难以反映的不确定性问题，其结果具有更高的可信度。本发明能够有效避免确定性预测和概率预测分别孤立看待等问题，为调度人员的决策调度提供重要依据，应用价值和前景巨大。
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公开(公告)号：CN111987729A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010794809.1
申请日：2020-08-10
摘要： 本发明公开了一种含P2G微网的储电储气容量配置与调度优化方法，根据含P2G单元的微网运行模型构建储电储气配置模型和调度模型，储电储气配置模型采用粒子群优化算法对储电装置和储气装置的额定容量进行配置，调度模型采用差分进化算法以微网每日运行成本最低为目标函数对储电装置的充放电功率，储气装置的充放气功率，售电功率，购电功率，负荷转移功率和P2G设备的输入功率进行调整，并将目标函数值作为适应值返回给储电储气配置模型，再根据适应值对储电储气装置进行优化配置。本发明适用于含有P2G的微网运行多场景下的储电储气配置策略和微网优化调度，在降低不合理的储电储气配置成本的同时提高了能源的利用效率。
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公开(公告)号：CN111987729B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202010794809.1
申请日：2020-08-10
摘要： 本发明公开了一种含P2G微网的储电储气容量配置与调度优化方法，根据含P2G单元的微网运行模型构建储电储气配置模型和调度模型，储电储气配置模型采用粒子群优化算法对储电装置和储气装置的额定容量进行配置，调度模型采用差分进化算法以微网每日运行成本最低为目标函数对储电装置的充放电功率，储气装置的充放气功率，售电功率，购电功率，负荷转移功率和P2G设备的输入功率进行调整，并将目标函数值作为适应值返回给储电储气配置模型，再根据适应值对储电储气装置进行优化配置。本发明适用于含有P2G的微网运行多场景下的储电储气配置策略和微网优化调度，在降低不合理的储电储气配置成本的同时提高了能源的利用效率。
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公开(公告)号：CN111612244A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010418956.9
申请日：2020-05-18
摘要： 本发明公开了基于QRA-LSTM的日前光伏功率非参数概率预测方法，采用光伏历史数据和数值天气预报数据(NSW)训练了一组相互独立的长短期记忆网络(LSTM)确定性预测模型，并通过分位数回归平均算法(QRA)集成各独立LSTM预测模型生成了光伏出力的非参数概率预测模型。非参数概率预测能够描述单纯的确定性预测难以反映的不确定性问题，其结果具有更高的可信度。本发明能够有效避免确定性预测和概率预测分别孤立看待等问题，为调度人员的决策调度提供重要依据，应用价值和前景巨大。
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公开(公告)号：CN116054233A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211381836.1
申请日：2022-11-04
申请人： 南瑞集团有限公司 , 东南大学 , 国电南瑞科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了具有故障下相位支撑能力的构网型逆变器切换控制方法，构网型逆变器正常工作于电压源控制模式，当检测到故障下电流越限时，投入基于电网相位变化的角速度补偿控制环节，减小逆变器输出内电势相位与电网实际相位差，同时提供相位支撑能力。在电流限幅控制模块中引入PI控制环节，改善故障下内电势幅值因电流限幅而剧烈变化的情况。通过故障下内电势相位和幅值控制实现电压源控制模式和电流源控制模式的平滑切换，克服构网型并网逆变器故障期间同步支撑能力不足以及故障后再同步过程冲击大、易暂态失稳的难题，提高了构网型新能源发电设备的稳定性，具有较好的应用价值。
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公开(公告)号：CN109687509A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811493559.7
申请日：2018-12-07
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 河海大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种配电网分布式电源优化配置方法。该法包括：将配电网分布式电源的行业统计数据、运行数据和配电网负荷数据带入预先建立的分布式电源优化配置模型；基于遗传-蚁群算法计算确定所述配电网最优化的分布式电源选址定容方案，并对配电网建设规划进行优化配置。本发明提供的技术方案考虑不同类型分布式电源和负荷的时序特性，确定配电系统年费用最小的目标函数，采用遗传-蚁群复合算法求解得到配电网中分布式电源优化配置方案。
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公开(公告)号：CN113128396A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110414078.8
申请日：2021-04-16
摘要： 本发明公开了一种电能质量复合扰动分类方法，属于电力系统自动化领域。该方法首先对传统经验小波变换进行改进，采用MEWT对电能质量复合扰动信号进行分析处理；其次从扰动信号的MEWT分析结果中提取能够有效刻画不同扰动特性的12维特征向量；然后基于问题转化策略构造以XGBoost为子分类器的多标签复合扰动分类模型；最后将特征向量输入训练好的分类模型从而获取电能质量扰动的辨识结果。该方法可有效识别正常信号、电压暂升、电压中断、电压暂降、谐波、暂态振荡、暂态脉冲、电压闪变以及由上述扰动构成的复合扰动，在分类精度和噪声鲁棒性方面表现优越，具有良好的应用前景与推广价值。
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公开(公告)号：CN118940102A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410950303.3
申请日：2024-07-16
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于改进V‑I轨迹的非侵入式负荷辨识方法，包括：提取单一负荷电流数据；将单一负荷电流数据分解成无功电流数据和有功电流数据；利用有功电流、无功电流、电压和功率数据构建彩色融合特征；利用深度可分离卷积DSC和混合空洞卷积HDC构建轻量化负荷辨识模型DSHDNet；将彩色融合特征划分为训练集和测试集，将训练集输入到DSHDNet模型中进行训练，使用测试集对DSHDNet模型进行测试验证，得到训练好的轻量化负荷辨识模型DSHDNet；通过训练好的轻量化负荷辨识模型DSHDNet输出获得负荷辨识结果。本发明可以准确辨识出用电设备的种类，实现对各种负荷使用情况的监测。
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