一种光伏电站配电网的电能变量检测方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN115276107A

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202211186294.2

    申请日:2022-09-28

    Abstract: 本发明提供了一种光伏电站配电网的电能变量检测方法、装置及设备,具体涉及电能检测技术领域,解决了并网时缺少对电流频率以及相位检测是否满足并网要求的技术问题,采用电流频率计测量光伏电站由逆变器将直流电转换为交流电的电流频率,其中电流频率计的采样时间为任意一时间范围T内的若干电流频率数据,若干电流频率数据共同构成电流频率数据集M,该电能变量检测方法包括以下步骤:S1、获取任意一时间范围T内的光伏电站配电网在并网前的电流频率数据集M。本发明不仅提高了并网的成功率,而且能够在并网不成功后做出相应的电流频率以及相位调制,从而保证了并网的可靠性,提高光伏电网在并网后的安全稳定运行。

    分布式光伏电站的故障调控方法、系统及计算机设备

    公开(公告)号:CN115514021B

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202211414932.1

    申请日:2022-11-11

    Abstract: 本发明涉及分布式光伏电站技术领域,解决了在光伏设备出现故障时无法及时退出系统并自动切断隔离的技术问题,尤其涉及一种分布式光伏电站的故障调控方法、系统及计算机设备,其中,故障调控方法包括以下步骤:S1、获取光伏电站在时间段T内的若干汇流箱组串电流的平均值D;S2、根据平均值D计算时间段T内光伏电站组串电流离散率的加权平均值M;S3、根据标准离散率阈值P判断光伏电站是否处于稳定运行状态。本发明通过循环监测光伏设备运行的稳定状态进行判断,强制存在故障的光伏设备停止运行,能够在某一组串出现故障时迅速切断并隔离至整个系统之外,从而保证了其他设备的正常运行,避免对整个光伏系统造成不良影响。

    分布式光伏电站的故障调控方法、系统及计算机设备

    公开(公告)号:CN115514021A

    公开(公告)日:2022-12-23

    申请号:CN202211414932.1

    申请日:2022-11-11

    Abstract: 本发明涉及分布式光伏电站技术领域,解决了在光伏设备出现故障时无法及时退出系统并自动切断隔离的技术问题,尤其涉及一种分布式光伏电站的故障调控方法、系统及计算机设备,其中,故障调控方法包括以下步骤:S1、获取光伏电站在时间段T内的若干汇流箱组串电流的平均值D;S2、根据平均值D计算时间段T内光伏电站组串电流离散率的加权平均值M;S3、根据标准离散率阈值P判断光伏电站是否处于稳定运行状态。本发明通过循环监测光伏设备运行的稳定状态进行判断,强制存在故障的光伏设备停止运行,能够在某一组串出现故障时迅速切断并隔离至整个系统之外,从而保证了其他设备的正常运行,避免对整个光伏系统造成不良影响。

    一种电网配用电大数据的数据挖掘方法

    公开(公告)号:CN116662412B

    公开(公告)日:2023-10-03

    申请号:CN202310906278.4

    申请日:2023-07-24

    Abstract: 本发明涉及能源数据分析技术领域,解决了针对配用电大数据进行数据挖掘过程中,所存在数据挖掘速率以及性能较低,同时易产生大量的结构连接数目的技术问题,尤其涉及一种电网配用电大数据的数据挖掘方法,该方法包括以下步骤:S1、基于电网大数据获取当地电网的配用电数据;S2、对配用电数据进行筛选并剔除其中与决策属性关联性小的数据集合得到决策数据集。本发明解决数据挖掘在决策数据集R中数据量较大情况下的挖掘速率以及性能下降的问题,并快速生成相对应的挖掘目标,从而不仅减少了单个处理器需要处理的数据量,而且多个处理器同时运算,大大缩短了数据挖掘的耗时。

    一种电网配用电大数据的数据挖掘方法

    公开(公告)号:CN116662412A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310906278.4

    申请日:2023-07-24

    Abstract: 本发明涉及能源数据分析技术领域,解决了针对配用电大数据进行数据挖掘过程中,所存在数据挖掘速率以及性能较低,同时易产生大量的结构连接数目的技术问题,尤其涉及一种电网配用电大数据的数据挖掘方法,该方法包括以下步骤:S1、基于电网大数据获取当地电网的配用电数据;S2、对配用电数据进行筛选并剔除其中与决策属性关联性小的数据集合得到决策数据集。本发明解决数据挖掘在决策数据集R中数据量较大情况下的挖掘速率以及性能下降的问题,并快速生成相对应的挖掘目标,从而不仅减少了单个处理器需要处理的数据量,而且多个处理器同时运算,大大缩短了数据挖掘的耗时。

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