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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106230026A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610764269.6
申请日：2016-08-30
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种基于时序特性分析的含DG的配电网双层协调规划方法，涉及配电网规划领域。其特征在于：其包括如下步骤：时序特性分析；确定规划内容；建立双层协调规划模型；确定步下层DG配置中DG的年投资及运行维护费用、并网带来的年降损、年发电量最大节点电压与额定电压偏差率期望值；确定系统年投资及运行维护费用、系统年有功网损费用、配电网年购电费用、年故障停电损失费用、年故障停电损失费用、系统节点电压与额定电压偏差量期望值；在约束下去规划含DG的配电网。本发明分析了相应的时序特性，考虑到DG与配电网架的相互影响，分别以整体综合决策最优和DG并网效益最大化为目标构建上下双层多目标协调规划模型。
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公开(公告)号：CN106408223A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201611079983.8
申请日：2016-11-30
Applicant: 华北电力大学(保定)
CPC classification number: G06Q10/06375 , G06Q10/06313 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于气象相似日及误差校正的短期负荷预测方法，涉及电力系统调度、运行和规划领域。本发明首先运用SPSS软件进行气象因素回归分析，选出各季节中影响负荷最显著的气象因素，确定各因素的权重并以此作为选择气象相似日的依据。建立历史预测误差数据样本集，针对某一预测日，提取其相似日的误差数据样本建立集合，并建立其概率密度分布拟合模型。对预测点的误差波动情况进行分析，得到预测误差的补偿值，选取最接近误差补偿值的误差抽样值作为该时刻的误差拟合值，并叠加到预测值上，以提高预测精度。
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公开(公告)号：CN106230026B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201610764269.6
申请日：2016-08-30
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种基于时序特性分析的含DG的配电网双层协调规划方法，涉及配电网规划领域。其特征在于：其包括如下步骤：时序特性分析；确定规划内容；建立双层协调规划模型；确定步下层DG配置中DG的年投资及运行维护费用、并网带来的年降损、年发电量最大节点电压与额定电压偏差率期望值；确定系统年投资及运行维护费用、系统年有功网损费用、配电网年购电费用、年故障停电损失费用、年故障停电损失费用、系统节点电压与额定电压偏差量期望值；在约束下去规划含DG的配电网。本发明分析了相应的时序特性，考虑到DG与配电网架的相互影响，分别以整体综合决策最优和DG并网效益最大化为目标构建上下双层多目标协调规划模型。
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公开(公告)号：CN107657266B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201710655501.7
申请日：2017-08-03
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种基于改进谱多流形聚类的负荷曲线聚类方法，本发明包括典型日负荷曲线提取、负荷曲线聚类和聚类效果评价三步。首先提取用户负荷特性指标，结合非参数核密度估计方法计算提取用户典型日负荷曲线。在改进谱多流形聚类算法中，引入时间翘曲距离度量曲线相似性，并用高斯核函数计算局部相似性，基于此计算相似性矩阵。聚类后采用多种聚类有效性指标对聚类结果和算法性能进行评价。本发明采用保定地区若干用户的负荷数据作为算例样本进行聚类分析，验证了文中提出的典型日负荷曲线提取方法和改进谱多流形聚类方法的合理性和优越性。
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公开(公告)号：CN107657266A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710655501.7
申请日：2017-08-03
Applicant: 华北电力大学(保定)
CPC classification number: G06K9/6218 , G06K9/6215 , G06K9/6223 , G06K9/6226 , G06Q10/06393 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于改进谱多流形聚类的负荷曲线聚类方法，本发明包括典型日负荷曲线提取、负荷曲线聚类和聚类效果评价三步。首先提取用户负荷特性指标，结合非参数核密度估计方法计算提取用户典型日负荷曲线。在改进谱多流形聚类算法中，引入时间翘曲距离度量曲线相似性，并用高斯核函数计算局部相似性，基于此计算相似性矩阵。聚类后采用多种聚类有效性指标对聚类结果和算法性能进行评价。本发明采用保定地区若干用户的负荷数据作为算例样本进行聚类分析，验证了文中提出的典型日负荷曲线提取方法和改进谱多流形聚类方法的合理性和优越性。
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