一种基于时间编码和机器学习的光伏功率预测方法

    公开(公告)号:CN117313917A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311104269.X

    申请日:2023-08-29

    Applicant: 三峡大学

    Inventor: 魏业文 李威臻

    Abstract: 一种基于时间编码和机器学习的光伏功率预测方法,包括如下步骤:Step1、从光伏电站获取历史数据;Step2、对收集到的数据进行预处理和拆分,进行时间编码形成数据集,数据集的75%被分为训练集,25%被分为测试集;Step3、通过随机森林模型来预测LASSO回归模型的误差修正信号;利用随机森林模型的修正信号对初始预测值进行调整,代入测试集数据,从而得出最终的预测结果;Step4、采用四个评估指标对混合模型进行评估;Step5、利用SHAP值对混合预测模型输入数据特征进行了分析。通过上述方式,本发明利用时间编码的方式来预测光伏发电功率,提高了预测精度,并将线性Lasso回归模型和非线性随机森林模型进行组合预测,提高了模型预测的准确性和鲁棒性。

    基于行波时差的T型混合线路故障定位方法

    公开(公告)号:CN116699308A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310589487.0

    申请日:2023-05-21

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 基于行波时差的T型混合线路故障定位方法,包括如下步骤:Step1、确定故障支路;Step2、确定故障区段;Step3、故障距离判定;Step4、波速补偿;对Step3中得到的故障距离进行再定位。首先利用T型线路分布参数方程判断出故障支路;然后计算故障行波在混合线路的端点及中点到达两端母线的时间差作为故障区的整定值;最后利用故障距离方程获取结果;该距离算式适用n段架空线‑电缆混合线路故障定位,算式中波速经过牛顿插值法后与实际值更为接近。

    适用于三相隔离型AC-DC矩阵变换器的零电压开关SVPWM调制方法

    公开(公告)号:CN117277843A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311103027.9

    申请日:2023-08-29

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 适用于三相隔离型AC‑DC矩阵变换器的零电压开关SVPWM调制方法,零电压开关SVPWM调制方法包括:Step1、将输入电压划分为6个扇区,每个扇区划分为(a)和(b)两个部分;Step2、在扇区的(b)部分中,交换两个有效矢量作用序列,将单个零矢量作为终止矢量,确定各扇区部分作用的矢量组合;Step3、计算各矢量的作用时间,得到调制指数m和零矢量作用时间T0两个控制自由度;Step4、实现ZVS。本发明所述新的SVPWM方案通过三个有效矢量和一个零矢量合成目标电流矢量,在一个开关周期中,保证了变压器电流的波形对称,有效改善了变压器电流偏置现象;通过设计零矢量作为终止矢量,使包括扇区切换在内的任意时刻,保证了矢量切换时仅动作一个开关管,实现了ZVS,降低了系统损耗。

    基于DMD-TEO的高压输电线路故障定位方法

    公开(公告)号:CN115859082A

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202211523637.X

    申请日:2022-11-25

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 基于DMD‑TEO的高压输电线路故障定位方法,故障定位的步骤为:Step1、首先通过线路两端的录波装置获取行波信息,通过采集信息判断该段线路是否发生故障,采用比值导数法计算相对变化量,比较比值结果与预设阈值大小判断故障时间段;Step2、利用动态模式分解及Teager能量算子,识别具体行波到达时刻;Step3、利用双端行波法算式获取定位距离。本发明采用比值导数法对故障录波进行预处理,获取故障区段,比值算式相对于传统的差分表达式仅表示相对变化量的含义,其行波幅值变化并未干扰其结果,增加多个约束条件增加其抗干扰能力,能够提高定位效率、定位精度。

    基于STATCOM与换相开关相结合的三相不平衡治理方法

    公开(公告)号:CN113890067A

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN202111062620.4

    申请日:2021-09-10

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 基于STATCOM与换相开关相结合的三相不平衡治理方法,首先通过对线路中的电压电流进行检测,并实时计算线路中的不平衡度ε;当线路中出现三相不平衡的问题时,控制中心首先向换相开关输送控制指令,换相开关接收到控制指令时,根据最优换相策略进行换相操作,操作完之后再一次进行不平衡度的计算,并将治理后的三相电流不平衡度εx1与阈值εn和阈值ε1比较;若εn<εx1<ε1时,停止用换相开关进行治理,采用静止同步补偿器STATCOM进行治理,当治理后的不平衡度εx2<εn时,三相不平衡的治理结束。本发明在治理三相不平衡问题时可以将三相不平衡度尽可能的降低,对于保证电网安全稳定运行以及提高电网的经济效益都具有十分重要的意义。

    基于TVF-EMD-ELM的超短期光伏功率预测方法

    公开(公告)号:CN116992997A

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202310571566.9

    申请日:2023-05-21

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 基于TVF‑EMD‑ELM的超短期光伏功率预测方法,包括如下步骤:Step1、对光伏功率历史功率数据采用时变滤波经验模态分解方法TVF‑EMD分解为若干个不同的IMF分量,改善数据的非线性与非平稳性;Step2、建立极限学习机ELM模型;将Setp1所得数据分为两个部分,包括训练集和测试集,采用训练集对ELM模型进行搭建,测试集对其开展算例分析;Step3、分别对各IMF分量建立ELM预测模型,确定输入与输出节点个数,以及ELM模型的最优隐含层节点个数;Step4、对各分量进行模型预测,并对各模型的输出结果叠加重构得到最终功率的预测值。通过运用TVF‑EMD方法对历史数据分解,改善了传统方法应对具有强非平稳性和非线性数据时存在的模态混叠及端点效应问题,提高了数据分解的质量。

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