一种基于雷击概率的风储联合系统功率两层调控方法与系统

    公开(公告)号:CN115276062B

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202210865096.2

    申请日:2022-07-22

    Abstract: 一种基于雷击概率的风储联合系统功率两层调控方法,包括如下步骤:分别计算响应层机组的雷击概率,以及最大出力,其中机组包括:运行机组与静止机组;根据响应层运行机组与静止机组的雷击概率,调度层计算风电场整体平均雷击概率;若风电场整体平均雷击概率小于等于预设值P1,结束步骤;根据响应层运行机组与静止机组的雷击概率,以及最大出力,计算调控后发生雷击带来的总可能损失的总成本函数;基于预设的约束条件,求取当总成本函数的值最小时需要停运的机组编号及所满足的#imgabs0#值;计算k台机组脱网并静止后需要储能系统立即补偿的功率P;储能系统依据补偿的功率P立即增加出力,并返回步骤S1。

    基于FORL强化学习的中压配电网线路参数辨识方法和系统

    公开(公告)号:CN117559423A

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202311539025.4

    申请日:2023-11-17

    Abstract: 一种基于FORL强化学习的中压配电网线路参数辨识方法和系统。该方法包括,以中压配电网中总线为节点,连接线路为边,构建中压配电网拓扑图模型,并采集历史量测数据并进行预处理,生成线路参数辨识训练样本;根据连接线路的待辨识参数,构建FORL强化学习智能体和FORL强化学习模型;利用线路参数辨识训练样本对FORL强化学习模型进行训练,将待辨识参数作为当前状态,通过潮流计算迭代更新目标函数和状态,并得到最优参数;采集中压配电网实时量测数据,输入FORL强化学习模型,获得线路参数辨识结果。本发明的方案改善了传统数学优化方法在计算效率以及精度方面存在的不足,在减少耗费时间的前提也能保证参数预测结果的准确度,提高了辨识效率。

    一种基于动态贝叶斯网络的中压配电网参数区间辨识方法和系统

    公开(公告)号:CN117520869A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202410011378.5

    申请日:2024-01-04

    Abstract: 一种基于动态贝叶斯网络的中压配电网参数区间辨识方法和系统。该方法包括,采集量测装置量测的历史物理量和历史气象数据,计算历史配电参数组成历史量测数据,包括特征向量集和标签向量集;将历史数据进行离散化处理和区间划分,计算聚类中心与区间边界值;根据各个特征与配电参数之间的影响关系构建静态贝叶斯网络,学习静态贝叶斯网络的条件概率;将静态贝叶斯网络扩展为动态贝叶斯网络,学习历史配电参数的时间转移概率;采集中压配电网实时量测数据,输入动态贝叶斯网络模型,以估计配电参数的区间边界值。本发明不仅考虑配电网物理信息同时也考虑了环境因素的影响,提高了配电网参数辨识的可信度。

    一种基于雷击概率的风储联合系统功率两层调控方法与系统

    公开(公告)号:CN115276062A

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202210865096.2

    申请日:2022-07-22

    Abstract: 一种基于雷击概率的风储联合系统功率两层调控方法,包括如下步骤:分别计算响应层机组的雷击概率,以及最大出力,其中机组包括:运行机组与静止机组;根据响应层运行机组与静止机组的雷击概率,调度层计算风电场整体平均雷击概率;若风电场整体平均雷击概率小于等于预设值P1,结束步骤;根据响应层运行机组与静止机组的雷击概率,以及最大出力,计算调控后发生雷击带来的总可能损失的总成本函数;基于预设的约束条件,求取当总成本函数的值最小时需要停运的机组编号及所满足的值;计算k台机组脱网并静止后需要储能系统立即补偿的功率P;储能系统依据补偿的功率P立即增加出力,并返回步骤S1。

    一种雷电气候下电力负荷区域协调预测方法

    公开(公告)号:CN109858668B

    公开(公告)日:2021-06-08

    申请号:CN201811574439.X

    申请日:2018-12-21

    Abstract: 一种雷电气候下电力负荷区域协调预测方法,包括对区域用户历史日期中的用电行为进行统计形成历史数据库,决策出待预测日区域用户的用电模式,根据待预测日的用电模式,预测得到待预测日该区域用户的负荷;对每一个区域用户的负荷进行汇总形成系统负荷,并对于系统负荷进行负荷预测;基于每个区域用户的历史负荷数据,得到每个区域用户在协调预测模型中的配比权重对于系统负荷的预测结果和单个区域的用户负荷进行协调修正。本发明能够提高雷电气候下的短期负荷预测精度,从而提升发电计划安排的效率,并促进电力系统安全、稳定、经济地运行。

    一种基于概率分布函数的光伏发电功率预测方法

    公开(公告)号:CN109767353B

    公开(公告)日:2020-12-18

    申请号:CN201910031330.X

    申请日:2019-01-14

    Abstract: 本发明涉及一种基于概率分布函数的光伏发电功率预测方法,包括以下步骤:步骤1:收集待预测的光伏发电系统的辐照度数据以及对应的发电功率数据;步骤2:将辐照度的取值范围划分为M个区间;在每个区间中,采用通用分布拟合方法拟合得到该区间对应的光伏发电功率概率密度函数和累计分布函数;步骤3:对于任意已知辐照度,找到其所对应的区间以及光伏发电功率概率分布密度函数,得到已知辐照度对应的若干个光伏发电功率值,各光伏发电功率值构成光伏出力场景集;步骤4:对光伏出力场景集中的各光伏发电功率值求取平均值作为已知辐照度对应的光伏发电功率预测值。本发明可以快速且高精度的对光伏发电功率进行预测,具有较高的实际应用价值。

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