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公开(公告)号：CN111709454A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010440044.1
申请日：2020-05-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最优copula模型的多风电场出力聚类评估方法，该方法包括以下步骤：(1)对采样的两风电场有功出力历史数据构建单一copula、混合copula模型；(2)对采样的两风电场有功出力历史数据进行变结构点诊断并构建变结构copula模型；(3)基于构建的单一copula、混合copula、变结构copula模型，评估模型精度并选择最优相关性拟合模型；(4)基于最优相关性拟合模型，利用模糊C均值聚类法对两风电场概率分布值组成的数据集聚类；(5)评估基于最优相关性拟合模型的聚类精度。本发明可准确描述两风电场出力的相关性，实现可靠的聚类分析，对电力系统规划具有重要意义，同时本专利提出的变结构点诊断方法和聚类精度评估方法也广泛适用于各种具有相关性的时间序列。
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公开(公告)号：CN111709454B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010440044.1
申请日：2020-05-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最优copula模型的多风电场出力聚类评估方法，该方法包括以下步骤：(1)对采样的两风电场有功出力历史数据构建单一copula、混合copula模型；(2)对采样的两风电场有功出力历史数据进行变结构点诊断并构建变结构copula模型；(3)基于构建的单一copula、混合copula、变结构copula模型，评估模型精度并选择最优相关性拟合模型；(4)基于最优相关性拟合模型，利用模糊C均值聚类法对两风电场概率分布值组成的数据集聚类；(5)评估基于最优相关性拟合模型的聚类精度。本发明可准确描述两风电场出力的相关性，实现可靠的聚类分析，对电力系统规划具有重要意义，同时本专利提出的变结构点诊断方法和聚类精度评估方法也广泛适用于各种具有相关性的时间序列。
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公开(公告)号：CN114580969A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210357276.X
申请日：2022-04-06
Applicant: 东南大学溧阳研究院
Abstract: 本发明公开了一种规划年电网运行体检分析方法及其系统，步骤1，进行新能源场站容量、新建火电厂容量初步规划；步骤2，获取地区电网风电出力、光伏出力、本地负荷标幺值形式的历史数据、模拟数据及规划年典型日集，计算历史数据、模拟数据及规划年典型日集的有名值，得到规划年典型日集的风电场出力、光伏电站出力、本地负荷的实际模拟有名值；步骤3，建立规划年电网体检模型，对现地区电网进行最优概率潮流计算，分析规划年地区电网线路阻塞概率及阻塞线路分布，得出待规划重点线路。本发明可实现对规划年地区电网线路阻塞概率及阻塞线路分布的全面模拟，避免规划过于保守导致的产能过剩、投资浪费现象。
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公开(公告)号：CN114925975B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210389321.X
申请日：2022-04-13
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/23213 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑时序曲线特征的源荷功率典型日集生成方法，该方法包括以下步骤：(1)获取历史数据，包括采样间隔1小时的全年风电场出力、光伏电站出力、新能源场站出力、本地负荷时间序列；(2)基于采样间隔1小时的全年风电场出力、光伏电站出力、新能源场站出力、本地负荷时间序列，构建源荷曲线特征指标体系，包括源荷锁步度量指标、源荷弹性度量指标、源源互补特性指标，计算各日源荷曲线特征指标；(3)基于源荷曲线特征指标，线性归一化后得到源荷时序特征矩阵，选择聚类数s，利用模糊C均值聚类法对各日源荷时序特征指标进行聚类；根据聚类有效性指标，确定最佳聚类数，得到源荷功率典型日集，并构建场景极端性指标对该典型日集评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110380444A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910561217.2
申请日：2019-06-26
Applicant: 东南大学
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种基于变结构Copula的多场景下分散式风电有序接入电网的容量规划方法，该方法包括以下步骤：(1)预测地区负荷及分散式风电出力；(2)根据预测值做变量间相关性分析，建立最优的变结构Copula模型；(3)利用K-means聚类划分得到典型场景，并得到各场景分位点；(4)建立含分散式风电的系统优化调度模型进行容量规划。本发明建立的变结构Copula模型描述变量间复杂相关性的准确性高，可以单独分析各随机变量的边缘分布和变量间的相关结构；能够将变量间尾部相关性准确描述；且可以根据变量不同的结构特征为不同阶段相关性的描述提供最合适的Copula模型；本发明可以准确描述负荷与分散式风电的相关性，实现可靠的分散式风电容量规划。
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公开(公告)号：CN114580969B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202210357276.X
申请日：2022-04-06
Applicant: 东南大学溧阳研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种规划年电网运行体检分析方法及其系统，步骤1，进行新能源场站容量、新建火电厂容量初步规划；步骤2，获取地区电网风电出力、光伏出力、本地负荷标幺值形式的历史数据、模拟数据及规划年典型日集，计算历史数据、模拟数据及规划年典型日集的有名值，得到规划年典型日集的风电场出力、光伏电站出力、本地负荷的实际模拟有名值；步骤3，建立规划年电网体检模型，对现地区电网进行最优概率潮流计算，分析规划年地区电网线路阻塞概率及阻塞线路分布，得出待规划重点线路。本发明可实现对规划年地区电网线路阻塞概率及阻塞线路分布的全面模拟，避免规划过于保守导致的产能过剩、投资浪费现象。
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公开(公告)号：CN114925975A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210389321.X
申请日：2022-04-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑时序曲线特征的源荷功率典型日集生成方法，该方法包括以下步骤：(1)获取历史数据，包括采样间隔1小时的全年风电场出力、光伏电站出力、新能源场站出力、本地负荷时间序列；(2)基于采样间隔1小时的全年风电场出力、光伏电站出力、新能源场站出力、本地负荷时间序列，构建源荷曲线特征指标体系，包括源荷锁步度量指标、源荷弹性度量指标、源源互补特性指标，计算各日源荷曲线特征指标；(3)基于源荷曲线特征指标，线性归一化后得到源荷时序特征矩阵，选择聚类数s，利用模糊C均值聚类法对各日源荷时序特征指标进行聚类；根据聚类有效性指标，确定最佳聚类数，得到源荷功率典型日集，并构建场景极端性指标对该典型日集评估。
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公开(公告)号：CN114782213A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210356704.7
申请日：2022-04-06
Applicant: 东南大学溧阳研究院
IPC: G06Q50/06 , G06F17/13 , G06F16/9537 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了考虑时空相关性的两风电场出力场景生成方法及其系统，方法具体步骤为：(1)采用变结构copula模型对两风电场出力空间相关性建模，得到两风电场空间相关性有功出力序列；(2)采用剥离季节成分的改进随机微分方程对中心风电场有功出力时间相关性建模，得到中心风电场时间相关性有功出力序列及中心风电场有功出力波动序列；(3)对两风电场空间相关性有功出力序列进行序列重构，计算重构序列子序列与实际出力各个子序列之间均方根误差，对重构序列子序列重新排序，得到具有时间连续性的两风电场在时间、空间2个维度上的相关性有功出力序列。本发明不仅准确描述多风电场出力时间序列的空间相关性，还还原了原始多风电场有功出力序列的时空相关性。
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公开(公告)号：CN110380444B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201910561217.2
申请日：2019-06-26
Applicant: 东南大学
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种基于变结构Copula的多场景下分散式风电有序接入电网的容量规划方法，该方法包括以下步骤：(1)预测地区负荷及分散式风电出力；(2)根据预测值做变量间相关性分析，建立最优的变结构Copula模型；(3)利用K‑means聚类划分得到典型场景，并得到各场景分位点；(4)建立含分散式风电的系统优化调度模型进行容量规划。本发明建立的变结构Copula模型描述变量间复杂相关性的准确性高，可以单独分析各随机变量的边缘分布和变量间的相关结构；能够将变量间尾部相关性准确描述；且可以根据变量不同的结构特征为不同阶段相关性的描述提供最合适的Copula模型；本发明可以准确描述负荷与分散式风电的相关性，实现可靠的分散式风电容量规划。
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