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公开(公告)号:CN117791741A
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202410181839.3
申请日:2024-02-18
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
IPC: H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/28 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/2321
Abstract: 本申请提供了一种风光储能的优化调度方法、装置和风光储优化调度系统,该方法包括:获取有效风电出力数据和有效光伏出力数据;对有效风电出力数据和有效光伏出力数据分别进行拟合,得到风电出力概率密度函数和光伏出力概率密度函数;对风电出力概率密度函数和光伏出力概率密度函数构建风光联合分布函数,基于联合分布函数得到联合分布情况;根据联合分布情况采用二阶锥规划法构建风光储优化调度模型;获取风力发电机的当前风电出力数据和光伏电池板的当前光伏出力数据输入至风光储优化调度模型,输出得到风光储优化调度策略,并根据风光储优化调度策略对配电网进行优化。该方法解决了配电网因风电和光伏的波动性导致的供电不稳定的问题。
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公开(公告)号:CN118549750A
公开(公告)日:2024-08-27
申请号:CN202410620629.X
申请日:2024-05-20
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
Abstract: 本申请提供了一种电力系统的线变关系故障确定方法和确定装置,电力系统包括依次电连接的变电站、配电线路、配电变压器以及用户侧用电设备,一个配电线路与多个配电变压器电连接,该方法包括:获取电力系统的档案数据和电力系统的量测数据;根据档案数据和量测数据,构建初始线变关联矩阵;获取多个线变关系辨识指标,并至少根据初始线变关联矩阵和多个线变关系辨识指标,构建目标函数;求解目标函数,并确定目标函数的最小值对应的初始线变关联矩阵为目标线变关联矩阵,在目标线变关联矩阵与初始线变关联矩阵不同的情况下,确定电力系统发生线变关系故障。解决了现有技术中线变关系故障确定不准确的问题。
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公开(公告)号:CN118713163A
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202410287851.2
申请日:2024-03-13
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
IPC: H02J3/38 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种配电网中拓扑结构的确定方法、装置、存储介质和处理器。该方法包括:获取配电网中各节点处的电压数据,并将电压数据作为初始测试样本;基于训练样本与初始测试样本之间的映射关系,向初始测试样本添加目标电压数据,得到添加后的初始测试样本,其中,训练样本用于训练预测模型,目标电压数据为初始测试样本相对于训练样本所缺失的数据;将添加后的初始测试样本输入至预测模型中进行预测,得到初始测试样本属于预设拓扑结构的概率;基于概率,确定预设拓扑结构的类型。本发明解决了配电网拓扑信息辨识的精准性低的技术问题。
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公开(公告)号:CN119359482A
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202411495184.3
申请日:2024-10-24
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
IPC: G06Q50/06 , G06F18/2113 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种线损计算的代表日的选取方法及装置、电子设备。其中,该方法包括:获取电力系统在不同时间段的多个运行数据;对多个运行数据进行分析,得到多个线损影响因子,其中,线损影因子用于表征会对电力系统的线损计算结果产生影响的运行数据的数据类型;基于多个运行数据,引导因子评估模型从多个线损影响因子中选取多个关键影响因子;基于多个关键影响因子和多个运行数据,从多个时间段中确定代表日,其中,代表日用于对电力系统进行线损计算。本发明解决了相关技术中选取的代表日反映台区线损率的准确度较低的技术问题。
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公开(公告)号:CN118964895A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411144011.7
申请日:2024-08-19
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06N3/047 , G06N3/044 , G06N3/0475
Abstract: 本发明公开了一种基于深度置信网络的配电网理论线损确定方法及装置。其中,该方法包括:获取配电网的线损特征参数集;将经过标准化处理后的线损特征参数集输入至线损确定模型中,以利用线损确定模型对线损特征参数进行处理,得到配电网的理论线损,其中,线损确定模型是使用多组训练数据通过深度置信网络的方式进行训练得到的,多组训练数据中的每一组均包括:样本线损特征参数集、与样本线损特征参数集对应的样本理论线损。本发明解决了相关技术中在使用传统的方法计算电网理论线损时,难以快速高效地准确计算出理论线损的技术问题。
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