面向全PMU量测的抗差状态估计方法

    公开(公告)号:CN103020726B

    公开(公告)日:2016-03-23

    申请号:CN201210422621.X

    申请日:2012-10-29

    Abstract: 本发明提出了一种面向全PMU量测的抗差状态估计方法,包括如下步骤:对电力系统的网络拓扑模型和网络参数进行初始化,更新开关量测值和PMU量测值;进行拓扑收缩和量测匹配;识别可观测节点的范围;进行等效量测变换;建立状态估计模型并求解。本发明的面向全PMU量测的抗差状态估计方法显著提升状态估计系统的收敛率、合格率、计算频率,极大减轻状态估计系统维护工作量,为实现电网的快速感知、全面感知与准确感知奠定了基础。本发明的抗差状态估计方法在计算精度、计算速度以及收敛率方面较已有方法均有显著提升。

    基于功效系数线性加权法的多目标无功优化方法

    公开(公告)号:CN104915533A

    公开(公告)日:2015-09-16

    申请号:CN201410571706.3

    申请日:2014-10-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于功效系数线性加权法的多目标无功优化方法,本发明在多目标无功优化的过程中,不直接对多个目标函数进行加权来构造一个单目标函数进行优化,而是先算出每个目标函数的功效系数,再在此基础上构造一个衡量各个目标函数功效系数的单目标函数进行优化,避免了各个目标函数在数量级上不一致而导致优化结果不公平的问题,同时能够直观地判断当前各个单目标接近最优值的情况;本发明的优点是:在无功优化过程中综合考虑了多个目标的最优,为各个目标函数提供了良性、公平的竞争环境;能够定量地知道各个目标函数接近最优解的情况,在程序实际运行时,只需通过设置各个目标函数对应的权系数便能够协调对每个目标函数偏爱程度。

    求解Pareto最优解集的多目标无功优化方法

    公开(公告)号:CN104901318A

    公开(公告)日:2015-09-09

    申请号:CN201410572616.6

    申请日:2014-10-23

    CPC classification number: Y02E40/30

    Abstract: 本发明公开了一种求解Pareto最优解集多目标无功优化方法,本发明将问题转化为求解含两个目标函数的无功优化问题,能够直接通过切线法分别求得两个目标函数的边界点,再采用加不等式约束的方法来求得两个目标函数构成的Pareto前沿,在计算过程中,求解单目标无功优化模型的算法采用原对偶内点法,初值的给点采用潮流计算的结果;本发明的优点是:在无功优化过程中综合考虑了多个目标的最优,有效地避免了其他算法通过构造单目标无功优化模型时产生的主观性,能够直观地从Pareto前沿面中看出各个目标函数分布的情况,方便决策者做出满足系统运行需要、合理、可靠的决策。

    一种基于Copula函数获取多风电场容量可信度的方法

    公开(公告)号:CN104319807A

    公开(公告)日:2015-01-28

    申请号:CN201410554742.9

    申请日:2014-10-17

    CPC classification number: Y02E10/763 H02J3/386

    Abstract: 本发明公开了一种基于Copula函数获取多风电场容量可信度的方法,包括:考虑风电场尾流效应,将风速时间序列转换为风电场出力时间序列,依据数值大小对该序列进行状态归并,再进行非线性拟合得到单个风电场的出力的边缘分布;选取用于描述下厚尾特性的Clayton Copula函数描述各风电场出力间的相关关系,根据风电场历史出力数据,采用两阶段极大似然估计法对已选择的Copula函数进行参数估计,得到多风电场出力联合概率分布的相关参数;将基于Clayton Copula函数的多风电场出力联合概率分布等效为多状态机组并入发电系统,基于等可靠性准则,采用截弦法迭代获得风电场容量可信度。本发明快速、准确、可以更好地评估风力发电对系统可靠性、经济性及减少环境污染等方面的意义。

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