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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105005825B
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201510391859.4
申请日：2015-07-03
Applicant: 深圳供电局有限公司 , 东方电子股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于动态神经网络预测光伏功率的方法，包括获取预测日各天气特征参数分别对应所设时间段内各时段上的值；划分天气类型，并基于上述预测日得到的值，通过加权欧氏距离计算识别出预测日的天气类型，且根据识别的天气类型在气象历史数据中构建预测日的相似日样本集；统计相似日样本集总天数并对每一天求解出其与预测日的切比雪夫距离值，并构建满足预定条件的样本子集；将样本子集归一化处理并在一动态神经网络预测模型中训练；训练完成后，导入上述预测日得到的值并反归一化处理，得到预测日在所设时间段内各时段分别对应的光伏功率预测值。实施本发明实施例，能够同时提高预测准确度及预测速度。
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公开(公告)号：CN103166236A
公开(公告)日：2013-06-19
申请号：CN201310132314.2
申请日：2013-04-17
Applicant: 东方电子股份有限公司
CPC classification number: Y02E40/12
Abstract: 本发明是一种基于静止无功发生装置的AVC联调方法，通过在AVC系统中接入变电站内SVG，实现了对站内SVG和原有离散无功补偿装置的协调控制，大大降低了无功设备的调节次数，提高了设备使用寿命，降低了维修成本。进而实现了用户侧电压和无功的连续平滑调节，降低了电压波动范围，提高了供电电压稳定性。并实现了对无功的连续就地补偿，降低了厂站间无功的流动性，提高了输电线路功率因素，进一步降低了系统网损。
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公开(公告)号：CN106530135A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611032191.5
申请日：2016-11-22
Applicant: 深圳供电局有限公司 , 东方电子股份有限公司
IPC: G06Q50/06
CPC classification number: G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种对配电网设备故障概率修正的方法，包括确定配电网中每一个设备的老化年限及其对应的运行年限，并分别将每一个设备从投入使用至其对应老化年限划分为第一统计阶段，将每一个设备从其对应老化年限至其对应运行年限划分为第二统计阶段；从历史数据中，统计出每一个设备在其对应的第一统计阶段和第二统计阶段中分别出现故障的次数；确定当前配电网故障概率评估年份，并根据每一个设备第一统计阶段和第二统计阶段分别出现故障的次数、老化年限及运行年限，以及当前配电网故障概率评估年份，计算出每一个设备的故障概率。实施本发明，能够对设备实时故障概率进行修正，提高准确度，并降低电网预想事故发生概率出现的误差。
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公开(公告)号：CN103166236B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310132314.2
申请日：2013-04-17
Applicant: 东方电子股份有限公司
CPC classification number: Y02E40/12
Abstract: 本发明是一种基于静止无功发生装置的AVC联调方法，通过在AVC系统中接入变电站内SVG，实现了对站内SVG和原有离散无功补偿装置的协调控制，大大降低了无功设备的调节次数，提高了设备使用寿命，降低了维修成本。进而实现了用户侧电压和无功的连续平滑调节，降低了电压波动范围，提高了供电电压稳定性。并实现了对无功的连续就地补偿，降低了厂站间无功的流动性，提高了输电线路功率因素，进一步降低了系统网损。
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公开(公告)号：CN105005825A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510391859.4
申请日：2015-07-03
Applicant: 深圳供电局有限公司 , 东方电子股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于动态神经网络预测光伏功率的方法，包括获取预测日各天气特征参数分别对应所设时间段内各时段上的值；划分天气类型，并基于上述预测日得到的值，通过加权欧氏距离计算识别出预测日的天气类型，且根据识别的天气类型在气象历史数据中构建预测日的相似日样本集；统计相似日样本集总天数并对每一天求解出其与预测日的切比雪夫距离值，并构建满足预定条件的样本子集；将样本子集归一化处理并在一动态神经网络预测模型中训练；训练完成后，导入上述预测日得到的值并反归一化处理，得到预测日在所设时间段内各时段分别对应的光伏功率预测值。实施本发明实施例，能够同时提高预测准确度及预测速度。
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