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公开(公告)号：CN116799856A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310694135.1
申请日：2023-06-12
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多微网系统的能量控制方法、控制器及系统，基于多微网系统模型及多微网系统模型的目标函数，采用神经网络算法输出能量控制策略。所述的多微网系统模型的目标函数为多微网系统运行成本最低，所述多微网系统运行成本包括分布式发电机运行成本、储能设备损耗成本以及主电网协助消纳多微网系统多余可再生能源发电所产生的成本；所述神经网络算法的评价函数结合可再生能源发电和子区域负荷之间的总功率的匹配情况以及子区域中发电机容量、储能和负荷的适合度，用于评价多微网系统模型不同分区的缺陷情况。本发明以多微网系统运行成本最低为目标，针对多微网系统设计微电网边界最优控制器，使得系统中有限的资源可以被最合理地使用。
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公开(公告)号：CN118801400A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410769277.4
申请日：2024-06-14
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明属于新能源电网无功化优化领域，特别是一种基于强化学习的分布式光伏并网电压二次控制方法。现有分布式光伏并网后会发生电压越界造成电压波动大，为此本发明提供了一种基于强化学习的分布式光伏并网电压二次控制方法稳定电压，包括依序进行的以下步骤：先建立分布式光伏并网模型，其包括以调整分布式光伏系统的无功功率进行电压控制的一次电压控制模型和使用一次模型引起的电压偏差作输入的二次电压控制模型；在二次模型中，用Q学习训练减小电压偏差，通过训练Q表找出减小电压偏差的优化调整策略；建立基于Q学习的配电网电压控制方式。本发明用通过电压控制模型结合Q学习修正无功功率计划值，为一级电压控制提供无功参考值稳定电压。
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公开(公告)号：CN115618725A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211230745.8
申请日：2022-10-09
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的综合能源系统多元负荷预测方法，包括：对历史负荷数据可能出现的残缺或异常进行处理，利用拉依达准则完成异常数据的剔除，使用加权顺序填补法完成数据补齐，再用皮尔逊相关系数去确定预测负荷过程中的其相关影响因素，确定影响因素后，对数据进行归一化处理，然后基于相似日理论筛选数据，将处理后的数据分为训练集和测试集，然后构建改进智能水滴算法优化深度置信网络模型，将训练集送到深度置信网络，得到负荷预测模型，将测试集输到负荷预测模型，得到该模型的预测结果。采用本发明的方法，尤其在训练样本较大且负荷影响因素复杂的情况下，可以提高综合能源系统多元负荷的预测精度，提升计算效率。
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公开(公告)号：CN117439199A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311310745.3
申请日：2023-10-10
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高比例分布式光伏频率电压组合支撑的方法和系统，所述方法通过分布式光伏并网变流器的有功无功输出特性，构建变流器的功率输出模型；通过系统功频特性分析有功‑频率之间的关系，对分布式光伏频率支撑进行分析以及建模；通过DistFlow法分析系统有功、无功与电压之间的关系，构建电压支撑模型；根据实际拓扑情况以及变流器实际容量来确定相应的约束条件；通过二阶锥的方法对最小网损目标函数进行优化求解。本发明在光伏减载运行的基础上，充分利用分布式光伏备用容量来进行功率补偿，在频率电压都合格的基础上，还能够进行系统优化，使得系统网损最小，提高了系统的稳定性和经济性，对保障新能源并网系统安全稳定运行具有重要意义。
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公开(公告)号：CN115456287A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211154773.6
申请日：2022-09-21
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于长短时记忆网络的综合能源系统多元负荷预测方法，包括以下步骤：(1)获取综合能源系统负荷历史数据；(2)使用多层RBM网络对样本数据进行特征提取；(3)将特征提取后的数据输入LSTM网络进行网络模型训练，保存网络模型权值，得到负荷预测模型；(4)对负荷预测模型的预测误差建立LSTM误差补偿模型，使用误差补偿对预测数据进行重构，得到最终负荷预测值；(5)采用模糊综合评价法对综合能源系统的多元负荷预测结果进行评价。本发明考虑了多元负荷预测的影响因素，有利于综合能源系统的优化运行，提高了能源利用效率。
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公开(公告)号：CN117477544A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311439064.7
申请日：2023-10-31
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种融合时间模式特征的LSTM超短期光伏功率预测方法及系统，包括：采用双分支输入预处理后的光伏功率实测数据和数值天气预报数据，分别采用改进型LSTM模型进行特征学习得到特征序列，再融合光伏功率实测数据的特征序列和数值天气预报数据的特征序列，通过全连接层输出超短期光伏功率预测结果。本发明对光伏功率实测数据和数值天气预报数据进行双通道特征学习，通过改进传统LSTM方法，增加当前输入与前一训练状态的率先交互环节，增强输入量信息收益，并采用融合TPA机制的改进型LSTM模型充分挖掘输入特征量及状态间的潜在信息增益，实现双输入分支与输入量提前集成，增强特征信息表现力，提升模型的预测精度。
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