一种用于分布式电源并网检测的多功能模拟电源

    公开(公告)号:CN103746548A

    公开(公告)日:2014-04-23

    申请号:CN201410026168.X

    申请日:2014-01-21

    Abstract: 本发明公开了一种用于分布式电源并网检测的多功能模拟电源,其特征在于,包括光伏阵列发电特性模拟模块和风机/微燃机发电特性模拟模块;光伏阵列发电特性模拟模块包括与市电相连接的整流电路、与整流电路输出端相连接且为直流检测设备供电的第一DC-DC变换器、第一DSP控制电路和与第一DSP控制电路相连接的第一人机界面;风机/微燃机发电特性模拟模块包括与第一DC-DC变换器输出端相连接且为交流检测设备供电的DC-AC逆变电路、第二DSP控制电路和与第二DSP控制电路相连接的第二人机界面。本发明的模拟电源可以模拟光伏阵列发电特性、风机发电特性、微燃机发电特性且具备交流和直流输出特性。

    基于LSSVM带ARMA修正的超短期光伏预测方法

    公开(公告)号:CN104601104B

    公开(公告)日:2017-04-12

    申请号:CN201410811061.6

    申请日:2014-12-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于LSSVM带ARMA修正的超短期光伏预测方法,由LSSVM根据训练样本得到最佳的预测模型,并由ARMA误差修正模型提供的误差预测值对光伏功率预测值进行修正,从而保证所得到的超短期光伏电站发电功率预测误差达到最小,提高预测精度,由于LSSVM自身的小样本预测的优势,计算简单,预测模型训练与预测耗费的时间短,耗用的资源较少;以天气类型为条件,对预测模型进行筛选,使用预测模型更有针对性,并提高了气象条件不稳定情况下的光伏功率预测值;通过ARMA模型对预测发电功率进行修正,提高了预测精度,保证电力系统运行的安全性和稳定性。

    一种用于分布式电源并网检测的多功能模拟电源

    公开(公告)号:CN103746548B

    公开(公告)日:2016-05-04

    申请号:CN201410026168.X

    申请日:2014-01-21

    Abstract: 本发明公开了一种用于分布式电源并网检测的多功能模拟电源,其特征在于,包括光伏阵列发电特性模拟模块和风机/微燃机发电特性模拟模块;光伏阵列发电特性模拟模块包括与市电相连接的整流电路、与整流电路输出端相连接且为直流检测设备供电的第一DC-DC变换器、第一DSP控制电路和与第一DSP控制电路相连接的第一人机界面;风机/微燃机发电特性模拟模块包括与第一DC-DC变换器输出端相连接且为交流检测设备供电的DC-AC逆变电路、第二DSP控制电路和与第二DSP控制电路相连接的第二人机界面。本发明的模拟电源可以模拟光伏阵列发电特性、风机发电特性、微燃机发电特性且具备交流和直流输出特性。

    一种低压用户侧分布式电源并网全过程通用检测平台及方法

    公开(公告)号:CN103777097A

    公开(公告)日:2014-05-07

    申请号:CN201410028128.9

    申请日:2014-01-21

    Abstract: 本发明公开了一种低压用户侧分布式电源并网全过程通用检测平台及方法,检测平台包括用于模拟分布式发电输出特性且与EUT输入端连接的分布式发电模拟模块、用于模拟多种电网运行工况且与EUT输出端连接的电网工况发生模块、用于控制检测流程及收集数据分析检测结果的测量分析模块和用于提供检测设备用电的隔离配电模块。本发明检测平台的全过程检测方法应用,包括EUT的型式试验、出厂试验、动模试验和现场试验。本发明的检测平台采用模块化组合设计并方便集成于移动车箱内,模块设备之间可根据检测对象和检测模式自由组合,以满足不同场合环境下的检测需求,实现了低压分布式光伏、风电、燃气发电机的并网全过程检测。

    基于LSSVM带ARMA修正的超短期光伏预测方法

    公开(公告)号:CN104601104A

    公开(公告)日:2015-05-06

    申请号:CN201410811061.6

    申请日:2014-12-22

    CPC classification number: H02S50/00

    Abstract: 本发明公开了一种基于LSSVM带ARMA修正的超短期光伏预测方法,由LSSVM根据训练样本得到最佳的预测模型,并由ARMA误差修正模型提供的误差预测值对光伏功率预测值进行修正,从而保证所得到的超短期光伏电站发电功率预测误差达到最小,提高预测精度,由于LSSVM自身的小样本预测的优势,计算简单,预测模型训练与预测耗费的时间短,耗用的资源较少;以天气类型为条件,对预测模型进行筛选,使用预测模型更有针对性,并提高了气象条件不稳定情况下的光伏功率预测值;通过ARMA模型对预测发电功率进行修正,提高了预测精度,保证电力系统运行的安全性和稳定性。

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