一种含特高压电磁环网的区域间潮流传输网架等值方法

    公开(公告)号:CN104377698A

    公开(公告)日:2015-02-25

    申请号:CN201410751163.3

    申请日:2014-12-09

    IPC分类号: H02J3/00

    CPC分类号: H02J3/00

    摘要: 本发明公开了一种含特高压电磁环网的区域间潮流传输网架等值方法,本方法将实际含高低压电磁环网传输网架系统进行等值化简,通过求解边界节点的短路电流来得到注入电流源参数,逐一短路边界节点获得与边界节点数目相同的节点电压方程组,通过矩阵求逆求解出节点导纳矩阵;根据求解的导纳矩阵得到等值电网的等值电路,通过等值电路网络计算,得到等值后区域间潮流分布与电网阻抗特性关系。该方法能够得到电网阻抗特性与含特高压电磁环网的传输线路上潮流分配的关系,从而指导特高压线路运行后如何通过改善电网结构提高特高压传输效率。

    一种基于气象模式识别的风电功率预测误差建模方法

    公开(公告)号:CN111008504B

    公开(公告)日:2022-03-15

    申请号:CN201911309950.1

    申请日:2019-12-18

    摘要: 本发明涉及电网风电预测技术,具体涉及一种基于气象模式识别的风电功率预测误差建模方法,包括通过对历史气象数据进行k‑means聚类分析得到了相应的气象模式,根据各气象模式下气象数据特征,训练支持向量机分类器,并用其将历史风电功率预测误差数据划分为各个气象模式下的子数据集,分别对这些子数据集进行统计分析得到对应的概率密度曲线,进而基于通用分布模型,通过最小二乘拟合得到各气象模式下风电功率预测误差概率密度模型,完成风电功率预测误差建模。该方法考虑了气象因素对于风电功率预测精度的影响,使得风电功率预测误差建模结果更加准确;采用通用分布模型拟合效果更好,表达式的解析性更好;提供准确的风电功率预测误差概率密度模型。

    一种基于气象模式识别的风电功率预测误差建模方法

    公开(公告)号:CN111008504A

    公开(公告)日:2020-04-14

    申请号:CN201911309950.1

    申请日:2019-12-18

    摘要: 本发明涉及电网风电预测技术,具体涉及一种基于气象模式识别的风电功率预测误差建模方法,包括通过对历史气象数据进行k-means聚类分析得到了相应的气象模式,根据各气象模式下气象数据特征,训练支持向量机分类器,并用其将历史风电功率预测误差数据划分为各个气象模式下的子数据集,分别对这些子数据集进行统计分析得到对应的概率密度曲线,进而基于通用分布模型,通过最小二乘拟合得到各气象模式下风电功率预测误差概率密度模型,完成风电功率预测误差建模。该方法考虑了气象因素对于风电功率预测精度的影响,使得风电功率预测误差建模结果更加准确;采用通用分布模型拟合效果更好,表达式的解析性更好;提供准确的风电功率预测误差概率密度模型。

    一种基于电气距离的主动解列最优断面搜索方法

    公开(公告)号:CN104090985B

    公开(公告)日:2017-09-22

    申请号:CN201410361459.4

    申请日:2014-07-25

    IPC分类号: G06F17/30

    摘要: 本发明属于大电网严重故障下隔离地点的合理选择问题,具体涉及一种基于电气距离的主动解列最优断面搜索方法。该方法以Dijkstra算法求取节点间最短电气距离,依据各节点间的电气联系强弱程度,将节点划分为公共节点与一般节点;凭借解列断面与公共节点的联系,将解列断面的搜索转换为公共节点的处理问题;以解列后子系统中有功不平衡功率最小为目标函数,基于宽度优先算法完成对公共节点的搜索,得到最优解列断面。本发明的优点是:既满足了在线计算的快速性要求,又能适应系统的运行方式变化,可以实现主动解列最优断面准确、有效地捕捉。