基于MIV-BP神经网络的光伏功率短期分类预测方法

    公开(公告)号:CN109376863A

    公开(公告)日:2019-02-22

    申请号:CN201811302459.1

    申请日:2018-11-02

    Abstract: 本发明实施例提供的基于MIV-BP神经网络的光伏功率短期分类预测方法,利用MIV算法筛选不同条件下对光伏功率影响程度较大的天气因素作为预测模型的输入,并根据天气信息中的降雨量数据与数据采样时刻建立分类预测模型进行预测。现有方法多以太阳辐射强度、温度和湿度等作为预测模型的必要输入,通过根据天气因素中的降雨量将原始数据序列分解为降雨时刻序列和非降雨时刻序列,并利用平均影响值算法筛选不同条件下对光伏功率的影响程度较大的天气因素作为预测模型的输入,根据数据的采样时刻进一步将非降雨时刻序列分解,分别对各序列建立子模型进行预测,降低了光伏功率的预测成本,同时提高了预测模型在突变天气下的预测精度,提高了模型的适应性。

    移动式无功补偿装置
    7.
    发明授权

    公开(公告)号:CN114566974B

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202210150427.4

    申请日:2022-02-18

    Abstract: 本发明提供了一种移动式无功补偿装置,包括无功补偿柜,无功补偿柜通过接线组件与配电变压器出线侧的低压母线可拆卸连接,低压母线上设置有电压监测组件,低压母线末端接入有用电终端;无功补偿柜内设置有若干组无功补偿电容器,无功补偿电容器配置有温度监测组件,无功补偿电容器分别通过控制电路与柜体母线相连接,柜体母线通过控制开关与接线组件相连接,柜体母线与无功补偿电容器之间的线路上分别设置有电流监测组件。通过接线组件可快速将无功补偿装置接入到低压母线,在运行过程中实时监测无功功率参数变化,实现根据设定无功功率参数自动调整无功补偿电容器投切数量,进而提高整体配电线路电能质量。

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