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公开(公告)号：CN111478335B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202010376957.1
申请日：2020-05-07
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种计及分布式光伏的配电网潮流计算方法及系统，包括：根据逆变器控制方式，计算光伏发电的最大出力；设定节点S潮流计算所需的初值，进行配电网交流部分的潮流计算，得到节点S数据；将得到的节点S数据传递给逆变器的直流部分，进行逆变器直流部分的前推回代法潮流计算，得到直流系统传递给节点S的有功功率和无功功率；判断所述有功功率和无功功率是否收敛；根据最终得到的潮流计算结果，优化分布式光伏并网位置，并对配电网进行潮流分配。本发明既完善了分布式光伏并网的配电网潮流模型，提高了计算的精确性，又极大缩短了潮流计算时间，实现了计算的快速性，提高对多变的分布式光伏出力的应对能力。
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公开(公告)号：CN111478335A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010376957.1
申请日：2020-05-07
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种计及分布式光伏的配电网潮流计算方法及系统，包括：根据逆变器控制方式，计算光伏发电的最大出力；设定节点S潮流计算所需的初值，进行配电网交流部分的潮流计算，得到节点S数据；将得到的节点S数据传递给逆变器的直流部分，进行逆变器直流部分的前推回代法潮流计算，得到直流系统传递给节点S的有功功率和无功功率；判断所述有功功率和无功功率是否收敛；根据最终得到的潮流计算结果，优化分布式光伏并网位置，并对配电网进行潮流分配。本发明既完善了分布式光伏并网的配电网潮流模型，提高了计算的精确性，又极大缩短了潮流计算时间，实现了计算的快速性，提高对多变的分布式光伏出力的应对能力。
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公开(公告)号：CN110570030A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910779807.2
申请日：2019-08-22
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 山东大学
Inventor： 孙东磊 , 李雪亮 , 于一潇 , 韩学山 , 赵龙 , 杨思 , 杨金洪 , 刘晓明 , 王明强 , 杨明 , 马逸然 , 赵斌成 , 闫芳晴 , 朱文立 , 王男 , 王轶群 , 张博颐 , 杨斌 , 张丽娜 , 刘冬 , 孙毅
Abstract: 本公开提供了一种基于深度学习的风电集群功率区间预测的方法及系统，获取各个风电场站的数值天气预报和历史风电功率作为原始输入数据，通过计算解释变量的互信息来提取区域内解释变量与目标变量之间的互信息来提取关联信息，选择符合相关度的解释变量，利用主成分分析方法进行数据重构和降维，构建区间约束条件，使用深度学习构建预测模型，将重构和降维的数据输入模型进行训练，结合粒子群优化方法进行模型优化，确定最终的预测模型，利用最终的预测模型进行功率区间预测，具有较高的准确性。
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公开(公告)号：CN112488442B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202011183389.X
申请日：2020-10-29
Applicant: 国网河南省电力公司郑州供电公司 , 山东大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习算法及源荷不确定性的配电网重构方法，根据在分布式能源大规模并网的背景下，配电网重构过程中，受环境因素和人为因素等的影响，分布式能源的可用性及配电系统负荷可能与预测不符，若仍按照预想的离线优化方案进行配电网重构，则在实际的重构过程中，可能会出现电压越限的可靠性问题和网损增大的经济性问题，因此事前制定的重构方案虽然可以给调度运行人员一定的指导，但可能无法直接用于实际重构过程，因此，本发明提出的深度强化学习求解配电网重构的方法，基于配电网中分布式能源出力、网络负荷的不确定性问题，可通过日前神经网络的训练，实现针对含分布式能源的配电网重构在线算法，实现配电网重构的秒级求解。
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公开(公告)号：CN112488442A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011183389.X
申请日：2020-10-29
Applicant: 国网河南省电力公司郑州供电公司 , 山东大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习算法及源荷不确定性的配电网重构方法，根据在分布式能源大规模并网的背景下，配电网重构过程中，受环境因素和人为因素等的影响，分布式能源的可用性及配电系统负荷可能与预测不符，若仍按照预想的离线优化方案进行配电网重构，则在实际的重构过程中，可能会出现电压越限的可靠性问题和网损增大的经济性问题，因此事前制定的重构方案虽然可以给调度运行人员一定的指导，但可能无法直接用于实际重构过程，因此，本发明提出的深度强化学习求解配电网重构的方法，基于配电网中分布式能源出力、网络负荷的不确定性问题，可通过日前神经网络的训练，实现针对含分布式能源的配电网重构在线算法，实现配电网重构的秒级求解。
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