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公开(公告)号：CN114595878A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210189334.2
申请日：2022-02-28
Applicant: 武汉大学 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖北省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及电网广义负荷预测技术，具体涉及一种基于广义负荷分离结果的负荷预测方法。本发明的目的是提供一种考虑广义负荷的分离辨识结果，对于分离得到的温度敏感性负荷序列构建单一影响因素的LSTM模型进行预测；针对负荷中的分布式光伏功率序列采用基于Kmeans聚类‑LSTM的光伏预测方法；对于常规负荷序列使用差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)进行针对时间序列的预测；最后将三者的预测结果叠加从而得到总的广义负荷预测结果。本发明使用的考虑广义负荷分离辨识的预测方法可以很好地把握各类影响因素的特征信息，与其他算法相比具有较高的预测精度。
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公开(公告)号：CN113312839B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202110571292.4
申请日：2021-05-25
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本申请涉及一种基于强化学习的电网紧急辅助切负荷决策方法及装置，包括步骤：根据环境因素对切负荷代价的影响建立切负荷辅助决策模型以定义最小切负荷代价的约束条件；基于强化学习算法对所述切负荷辅助决策模型中的参数进行优化，以使所述切负荷辅助决策模型在待切负荷节点存在重要负荷供电馈线时可根据当前环境因素自适应地输出切负荷策略以满足最小切负荷代价的约束条件。本发明在切负荷控制策略中考虑到环境因素的影响和存在少量重要负荷不能切除或无法切除等情况，能够在满足切除要求的可控负荷节点中自适应地决策出当前状态下切负荷代价最小的方案。
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公开(公告)号：CN113852091A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111144546.0
申请日：2021-09-28
Applicant: 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司华北分部 , 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种基于MPC的新能源并网无功电压调节方法，在新能源并入电网以后，检查各节点电压是否越限，求解节点电压对节点注入有功、无功的灵敏度矩阵，选择越限程度最严重的节点进行有功无功调节。首先根据历史运行状态信息预测未来输入功率的变化，通过灵敏度矩阵预测到扰动后的节点电压。然后以节点电压偏移量最小化和调节设备无功裕度最大化为目标，以功率平衡、节点电压上下限、分组电容器容量、SVC约束和DFIG约束为约束条件，得到满足约束的最优结果。最后分配得到风电机无功出力，并联电容器组投切数目和SVC无功出力。该策略在保证电压合格率的同时平滑了设备输出并降低了网损，提高了电压控制的经济性。
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公开(公告)号：CN113705103A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111012725.9
申请日：2021-08-31
Applicant: 武汉大学 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及电网广义负荷分离技术，具体涉及一种基于改进BP神经网络的分布式光伏功率分离方法。在区域内量测装置不足且无法通过传统的光伏预测方法获取区域内光伏出力的情况下，提出一种基于改进BP神经网络并且利用相关性条件分离出广义负荷中的分布式光伏功率的方法。包括在考虑辐照对分布式光伏的影响基础之上，且分布式电源功率与广义负荷功率的加和为常规负荷功率。利用区域内实际的常规负荷功率与辐照度之间零线性相关的前提，建立了辐照度到区域内光伏出力之间的映射关系，从而建立广义负荷中的光伏出力的分离辨识模型。使用辐照度与广义负荷功率历史序列进行训练，利用区域内实际的常规负荷功率与辐照度之间零线性相关的特点分离光伏功率。
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公开(公告)号：CN109390976B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201811110352.7
申请日：2018-09-21
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种低压台区分布式光伏发电功率辨识方法。本发明通过在某些关键节点装设量测装置或者从状态估计结果中获取台区下网功率，结合光照强度数据，利用神经网络强大的非线性拟合能力，使之能够有效拟合出光照强度与光伏功率之间的非线性关系；随后将神经网络的输出结果与下网功率相加，求出低压台区实际的负荷功率；以光照强度与负荷功率之间的零线性相关性作为评价函数，根据评价函数判断辨识结果的准确性并对神经网络进行修正，直至输出满足要求的辨识结果。本发明提出的低压台区分布式光伏发电功率辨识方法无须大量增加电网量测装置、可通过台区下网功率结合气象信息辨识出台区分布式光伏电源总功率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112993984A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110220676.1
申请日：2021-02-26
Abstract: 本发明涉及分布式光伏动态聚合领域，具体涉及一种分布式光伏电站在有电气连接情况下的大扰动聚合方法。本发明据光伏低电压穿越的国家标准和实测的逆变器穿越特性，建立单个光伏的pscad电磁暂态模型；根据光伏电站在系统中的电气位置和故障时各分布式光伏电站的电压跌落特性对光伏分群；对同群的光伏和线路进行分群聚合得到最终的聚合模型：光伏按容量聚合，线路阻抗按等值前后功率和电压不变的原则聚合。有如下优点：将多个光伏电站聚合成为少量的光伏电站，大大减少了仿真时间和系统规模；线路聚合同时考虑了电压损耗和功率损耗，大大提高了准确性；聚合前后光伏电站的外特性不变，可为后续的保护方案和控制策略提供理论依据。
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公开(公告)号：CN111552923B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202010322604.3
申请日：2020-04-22
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 武汉大学
Abstract: 一种基于通用分布的负荷预测方法及预测系统，以实现电力系统短期负荷功率预测。该方法将历史气象信息数据和电气数据相结合，针对不同的温度增量水平分别构建相应的统计分析模型。首先采用直方图模型来近似表征实际分布，然后选取适当的模型对实际分布进行拟合，本文采用通用分布函数模型进行拟合，并且依据通用分布CDF函数的逆函数的闭合解析表达式，得出一定置信水平下预测功率的置信区间。
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公开(公告)号：CN109829572B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201910031565.9
申请日：2019-01-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种雷电气候下的光伏发电功率预测方法，为：建立输入为与辐照度相关的气象因素、输出为辐照度的机器学习模型，利用雷电天气时与辐照度相关的气象因素数据和辐照度数据训练机器学习模型，得到机器学习预测模型，从而在雷雨天气条件下利用机器学习预测模型预测辐照度，并将预测得到辐照度结合辐照度与光伏发电功率的转换公式来预测雷电天气条件下的光伏发电功率。机器学习模型优选为BP神经网络。本发明降低了预测的复杂程度，还能够提高预测准确度、可靠性和有效性。
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公开(公告)号：CN111552923A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010322604.3
申请日：2020-04-22
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 武汉大学
Abstract: 一种基于通用分布的负荷预测方法及预测系统，以实现电力系统短期负荷功率预测。该方法将历史气象信息数据和电气数据相结合，针对不同的温度增量水平分别构建相应的统计分析模型。首先采用直方图模型来近似表征实际分布，然后选取适当的模型对实际分布进行拟合，本文采用通用分布函数模型进行拟合，并且依据通用分布CDF函数的逆函数的闭合解析表达式，得出一定置信水平下预测功率的置信区间。
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公开(公告)号：CN111507565A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010174182.X
申请日：2020-03-13
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
Abstract: 本发明提供了一种储能电站在调频应用场景下的性能评价方法，包括：获取储能电站的监测数据和参与调频的电量数据；基于所述储能电站的监测数据和参与调频的电量数据与预先构建的评价指标体系进行相关性分析和归一化处理得到正指标、逆指标和区间型指标；基于数据驱动的权重优化方法，对所述正指标、逆指标和区间型指标设置权重得到综合评分；基于所述综合评分评价所述储能电站在调频应用场景下的性能；其中，所述监测数据，包括：调频响应情况和PCS故障情况；充分考虑储能电站在调频应用中的速度快、精确控制、双向调节能力的特性优势，更加精准地评价储能电站的调频性能，促进储能电站为系统带来优质的调频服务。
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