-
公开(公告)号：CN112270084B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202011153290.5
申请日：2020-10-26
Applicant: 清华大学 , 国网青海省电力公司经济技术研究院
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G06F113/04 , G06F113/06
Abstract: 本发明提出一种数据驱动的高比例可再生能源电力系统运行场景辨识方法,属于电力系统运行技术领域。该方法首先对待辨识的电力系统精细化运行模拟，获取该系统对应的日运行方式向量；利用主成分分析方法对所有日运行方式向量进行预处理，得到预处理后的电力系统运行方式矩阵；通过Kmeans++算法及电力系统运行方式紧密度指标确定电力系统典型运行场景；利用t‑SNE算法实现运行特征的可视化获取极端运行场景。在本发明中，利用数据驱动方法能够有效确定规划和运行中的典型场景并快速辨识保护和稳定分析中的极端运行方式，能够为电力系统的规划和运行人员提供重要的参考，提升对高比例可再生能源电力系统的分析能力。
-
公开(公告)号：CN112270084A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011153290.5
申请日：2020-10-26
Applicant: 清华大学 , 国网青海省电力公司经济技术研究院
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G06F113/04 , G06F113/06
Abstract: 本发明提出一种数据驱动的高比例可再生能源电力系统运行场景辨识方法,属于电力系统运行技术领域。该方法首先对待辨识的电力系统精细化运行模拟，获取该系统对应的日运行方式向量；利用主成分分析方法对所有日运行方式向量进行预处理，得到预处理后的电力系统运行方式矩阵；通过Kmeans++算法及电力系统运行方式紧密度指标确定电力系统典型运行场景；利用t‑SNE算法实现运行特征的可视化获取极端运行场景。在本发明中，利用数据驱动方法能够有效确定规划和运行中的典型场景并快速辨识保护和稳定分析中的极端运行方式，能够为电力系统的规划和运行人员提供重要的参考，提升对高比例可再生能源电力系统的分析能力。
-
公开(公告)号：CN110492531A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910721094.4
申请日：2019-08-06
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种考虑同步旋转惯量水平的电力系统调度运行方法及系统，属于电力系统运行技术领域。该方法首先建立考虑同步旋转惯量水平的电力系统调度运行模型，然后采用分段线性化算法线性化频率响应特性函数，得到模型中频率安全约束的线性化系数；对模型求解，得到电力系统的最优调度运行结果。本发明能够缓解高比例可再生并网所引起的电力系统频率稳定问题，维持电力系统的同步旋转惯量水平，降低可再生能源大量接入所引起的频率失稳的风险，提升电力系统在大扰动下的安全性与可靠性。
-
公开(公告)号：CN110492531B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201910721094.4
申请日：2019-08-06
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种考虑同步旋转惯量水平的电力系统调度运行方法及系统，属于电力系统运行技术领域。该方法首先建立考虑同步旋转惯量水平的电力系统调度运行模型，然后采用分段线性化算法线性化频率响应特性函数，得到模型中频率安全约束的线性化系数；对模型求解，得到电力系统的最优调度运行结果。本发明能够缓解高比例可再生并网所引起的电力系统频率稳定问题，维持电力系统的同步旋转惯量水平，降低可再生能源大量接入所引起的频率失稳的风险，提升电力系统在大扰动下的安全性与可靠性。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.057 seconds)
