基于神经网络的光伏储能并网控制方法

    公开(公告)号:CN113326658B

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202110618890.2

    申请日:2021-06-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的光伏储能并网控制方法,包括步骤:采集光伏发电单元的实时最大光伏发电功率;神经网络预测系统根据光伏发电单元的实时最大光伏输出功率和历史数据进行预测计算得到预测光伏发电功率;根据预测光伏发电功率和实际误差来生成储能单元的输出功率参考值,并根据该输出功率参考值计算光伏分布式电源主电路中低通滤波器的时间常数,该储能单元通过DC/DC转换器与光伏分布式电源的主电路连接;电池储能单元根据输出功率参考值控制DC/DC变换器进行充放电,低通滤波器根据时间常数调整,最终将波动性在一定范围内的功率送入并网系统。本发明可以解决现有的光伏储能分布式电源并网导致的电能波动问题。

    一种基于综合法的日风电出力序列场景生成方法

    公开(公告)号:CN116579120A

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202310221041.2

    申请日:2023-03-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于综合法的日风电出力序列场景生成方法,涉及风电出力场景生成技术领域,解决了日风电出力序列场景生成的准确性较低、且其分布特性和自相关特性不能同时满足要求的技术问题,其技术方案要点是把1年历史日风电出力序列数据更为合理地划分为不同季度集合,基于k‑means聚类方法和日特性指标把各个季度数据划分为不同日类型集合;基于日类型状态转移矩阵、日特性指标联合分布函数及多重蒙特卡洛抽样的未来一段时期日特性指标场景生成;基于日特性指标及优化技术的96点日风电出力序列场景生成。实现在分布特性和自相关特性上与实际数据保持一致,同时综合考虑因素较为完善且工程实施方便,相应具有较好的工程推广价值。

    一种基于变分自编码器的地区负荷序列场景生成方法

    公开(公告)号:CN117034062A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202311028310.X

    申请日:2023-08-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于变分自编码器的地区负荷序列场景生成方法,涉及负荷序列场景生成技术领域,解决了气象日类型序列场景以及地区负荷序列场景生成精度不高的技术问题,其技术方案要点是将马尔科夫链状态转移矩阵和变分自编码器相结合,以日为单位生成未来气象日类型序列,降低了单纯基于马尔科夫链场景生成因滚动次数多时导致的误差累积,提升了所生成气象日类型序列的精度。同时本申请根据负荷的地理分区,分别建立每个区域的气象‑负荷多元回归模型,并通过分区负荷的叠加而得到了地区总负荷序列场景,该方法因充分利用了不同分区负荷与气象的关系特性不同的特点,分区建模使得模型更为准确,相应提升了地区总负荷序列场景的精度。

    基于神经网络的光伏储能并网控制方法

    公开(公告)号:CN113326658A

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN202110618890.2

    申请日:2021-06-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的光伏储能并网控制方法,包括步骤:采集光伏发电单元的实时最大光伏发电功率;神经网络预测系统根据光伏发电单元的实时最大光伏输出功率和历史数据进行预测计算得到预测光伏发电功率;根据预测光伏发电功率和实际误差来生成储能单元的输出功率参考值,并根据该输出功率参考值计算光伏分布式电源主电路中低通滤波器的时间常数,该储能单元通过DC/DC转换器与光伏分布式电源的主电路连接;电池储能单元根据输出功率参考值控制DC/DC变换器进行充放电,低通滤波器根据时间常数调整,最终将波动性在一定范围内的功率送入并网系统。本发明可以解决现有的光伏储能分布式电源并网导致的电能波动问题。

    一种基于横纵向融合光伏日出力序列场景生成方法

    公开(公告)号:CN116227206A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202310221029.1

    申请日:2023-03-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于横纵向融合光伏日出力序列场景生成方法,涉及新能源系统生产模拟技术领域,解决了不能生成准确合理的新能源出力序列场景的技术问题,其技术方案要点是以日为单位而不是以记录周期(15分钟)为单位构建状态转移矩阵,可以大幅减少马尔科夫链滚动的次数而减少误差的累积;从横纵两个维度生成辐照度指标系列及相应出力场景,并通过信息融合、优化技术及回归分析,获得未来一个月的每天96点日出力序列场景,更加充分地利用了历史数据中所蕴含的随机特性,使得所生成场景的随机特征也更加符合历史数据的统计规律,可广泛应用于新能出力序列的场景生成。

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