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公开(公告)号：CN114118552A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111353368.2
申请日：2021-11-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了基于变分模态分解和长短期记忆网络的母线负荷预测方法。将原始母线负荷序列通过变分模态分解得到分解后母线负荷序列，分解后母线负荷序列由固有模态函数与余项构成，将分解后母线负荷序列去除余项后得到降噪后母线负荷序列，将降噪预处理后母线负荷序列均匀划分为多组负荷样本序列，通过多组负荷样本序列构建长短期记忆网络的训练集，将长短期记忆网络训练集引入长短期记忆网络进行训练，选择平方和误差函数作为损失函数，利用梯度下降法对训练集进行迭代预测得到短期日内负荷预测集；本发明对新型电力系统下的母线负荷噪声特性进行降噪优化，对降噪后负荷利用长短期记忆网络进行训练，母线负荷预测的精确度得到有效提升。
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公开(公告)号：CN119482698A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411262693.1
申请日：2024-09-09
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请涉及电力系统技术领域，特别涉及一种考虑源荷不确定性的两阶段风储协调规划方法及装置，其中，包括：获取分布式风电规划数据和分布式储能规划数据；基于分布式风电规划数据和分布式储能规划数据，建立考虑源荷不确定性的两阶段风储协调规划方案；将两阶段风储协调规划方案输入目标模型，目标模型输出风电场和储能设备各自的目标接入位置和目标容量，其中，目标模型基于目标蚁狮算法建立得到，目标蚁狮算法的位置更新中引入自适应莱维飞行机制和黄金正弦算法。由此，解决了相关技术中分布式电源出力不确定性、电压越限、电网损耗增大和运行成本增加等问题。
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公开(公告)号：CN116014801A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310099355.X
申请日：2023-01-31
Applicant: 武汉大学
IPC: H02J3/38 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/06 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明提出了一种黑启动电源优化布点的供电方法及计算机可读介质。本发明以非黑启动电源节点的黑启动恢复时间最短作为目标函数，在多个黑启动电源节点中优化选择多个作为恢复供电的黑启动电源节点、恢复供电的黑启动电源节点的容量作为决策变量，构建以黑启动恢复时间最短为目标的多黑启动电源布点优化模型；基于郊狼优化算法求解多黑启动电源布点优化模型，通过改善郊狼成长模式、引入自适应莱维飞行和混沌扰动机制改进郊狼优化算法，得到最优布点位置容量，用于配电网的供电恢复。本发明具有更强的全局寻优能力，算法精度高，稳定性强，能较均衡地将多个黑启动电源分布于拓扑网络上，缩短电力系统恢复时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116014794A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310013759.2
申请日：2023-01-05
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及电力系统运行控制技术，具体涉及一种考虑分区恢复的多黑启动电源布点规划方法，该方法将分区恢复模型引入黑启动电源布点优化中，考虑多个黑启动电源的配置，计及黑启动机组位置、黑启动机组容量、机组启动时间、机组启动功率、路径充电时间等方面约束，构建以黑启动恢复时间最短为目标的多黑启动电源布点优化模型；然后基于智能优化算法求解多黑启动电源布点优化模型，得到最优黑启动电源布点规划方案。该方法充分发挥了多黑启动电源并行恢复的优势，提高了电力系统恢复效率，有效缩短了恢复时间。
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公开(公告)号：CN115986818A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211695279.0
申请日：2022-12-28
Applicant: 武汉大学
IPC: H02J3/38 , G06F30/27 , G06F30/18 , G06F113/04
Abstract: 本发明提供一种考虑子区结构及规模的电力系统恢复分区方法及装置，包括抽象待分区的电网拓扑，构建电网加权拓扑图并获取邻接矩阵，基于标签传播算法原理建立电力系统分区模型，计算标签传播概率矩阵，根据黑启动电源节点位置初始化标签分类矩阵，在标签传播算法的传播策略中引入子区规模矩阵和历史影响因子，节点标签按照改进后的标签传播策略进行传播，得到标签影响矩阵，对标签分类矩阵进行更新，同时还原黑启动电源节点的标签信息，重复节点标签传播过程，直至标签分类矩阵收敛，输出电力系统分区结果，本发明求取得到的电力系统分区社区结构特性强、规模接近，减小电力系统分区互联的等待时间，提高电力系统并行恢复的效率。
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公开(公告)号：CN115395516B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202211129710.5
申请日：2022-09-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及电力系统恢复技术，具体涉及一种考虑恢复时间及成功率综合指标的机组启动方法，包括抽象待恢复的电网拓扑，建立黑启动机组和非黑启动机组的出力数学模型，依据线路充电时间、变压器操作时间和线路电容值，构建电网加权拓扑图；基于Dijkstra最短路径算法，搜索电网内所有待启动的非黑启动机组的最优恢复路径；结合机组容量、爬坡速率、启动功率等自身特性，构建机组启动顺序综合指标，根据指标值大小决策非黑启动机组的启动顺序；依次经最优恢复路径启动各台非黑启动机组。该方法考虑了机组启动次序和恢复路径耦合关系，在电力系统恢复初期能快速为停电系统提供发电功率，同时提高了机组恢复的成功率。
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公开(公告)号：CN115395516A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211129710.5
申请日：2022-09-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及电力系统恢复技术，具体涉及一种考虑恢复时间及成功率综合指标的机组启动方法，包括抽象待恢复的电网拓扑，建立黑启动机组和非黑启动机组的出力数学模型，依据线路充电时间、变压器操作时间和线路电容值，构建电网加权拓扑图；基于Dijkstra最短路径算法，搜索电网内所有待启动的非黑启动机组的最优恢复路径；结合机组容量、爬坡速率、启动功率等自身特性，构建机组启动顺序综合指标，根据指标值大小决策非黑启动机组的启动顺序；依次经最优恢复路径启动各台非黑启动机组。该方法考虑了机组启动次序和恢复路径耦合关系，在电力系统恢复初期能快速为停电系统提供发电功率，同时提高了机组恢复的成功率。
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公开(公告)号：CN113836823A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111268308.0
申请日：2021-10-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/17 , G06K9/62 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出一种基于负荷分解与优化双向长短期记忆网络的负荷组合预测方法。该方法利用变分模态分解将负荷序列分解为一组相对平稳的子序列分量，以减少不同趋势信息间的相互影响，针对各子序列分别构建基于双向长短期记忆神经网络的时序预测模型，利用贝叶斯理论对网络相关超参数进行优化并判断该序列是否使用长短期记忆网络，以提高单个模型的预测精度；最后，叠加各子序列预测结果得到负荷预测值。该方法利用变分模态分解对负荷进行平稳化分解处理后进行预测使得预测结果更加稳定，贝叶斯优化理论解决了不同时序序列对双向长短期记忆网络的适用性和初始参数设置不当导致预测结果精度不高的问题，具有精确的预测结果，可应用于电力系统短期负荷预测。
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