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公开(公告)号：CN117293791A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311107592.2
申请日：2023-08-30
Applicant: 南京理工大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/14 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F17/16 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于误差修正的负荷时序调节潜力预测方法，包括步骤如下：S10，获取原始负荷响应数据；S20，对原始负荷响应数据进行RF处理，得到完整的时间序列数据；S30，利用SSA分解完整的时间序列数据，提取时间序列分模态，并进行潜力预测，将各分模态叠加预测求和得出初步时序调节潜力预测结果；S40，将初步时序调节潜力和原始时序调节潜力做差，得到时序调节潜力误差，利用动态模态分解算法对初步时序调节潜力预测结果进行时序调节潜力误差修正，得到最终时序调节潜力预测结果。本发明解决了传统时序潜力预测复杂度过高、泛化能力有限等问题，能有效处理数据扰动量的影响，提高潜力分析精度。
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公开(公告)号：CN115224698B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202210849863.0
申请日：2022-07-20
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于数字孪生的新能源电力系统无功‑电压优化控制方法，基于数字孪生技术架构和SVG控制参数动态优化策略，构建了计及新能源发电的无功‑电压优化控制方法。通过传感网络和孪生数据动态处理方法，采集生成对系统电压特性具有较大影响权重的原始数据集，作为数字孪生体的感知接入；数字孪生体融合深度神经网络算法，对系统运行态势进行实时的推演分析，并在多场景多状态下生成动态优化指令，通过通信传输网络反馈到物理系统中，对SVG控制参数进行动态优化，以释放其在极端情况下的无功调节潜力，缓解新能源高渗透电网突发动态及故障工况下的不利影响，实现对电网电压的趋优控制，保障电网的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN115224698A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210849863.0
申请日：2022-07-20
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于数字孪生的新能源电力系统无功‑电压优化控制方法，基于数字孪生技术架构和SVG控制参数动态优化策略，构建了计及新能源发电的无功‑电压优化控制方法。通过传感网络和孪生数据动态处理方法，采集生成对系统电压特性具有较大影响权重的原始数据集，作为数字孪生体的感知接入；数字孪生体融合深度神经网络算法，对系统运行态势进行实时的推演分析，并在多场景多状态下生成动态优化指令，通过通信传输网络反馈到物理系统中，对SVG控制参数进行动态优化，以释放其在极端情况下的无功调节潜力，缓解新能源高渗透电网突发动态及故障工况下的不利影响，实现对电网电压的趋优控制，保障电网的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN115935210A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211500336.5
申请日：2022-11-28
Applicant: 南京理工大学 , 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司南京分院
IPC: G06F18/23213 , G06F18/214 , G06Q10/0639 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于数据模型双驱动的负荷时序调节潜力分析方法，包括：获取负荷数据；对负荷数据进行一次聚类处理，并将一次聚类结果和可调潜力指标输入至自组织竞争神经网络中进行二次聚类处理，得到二次聚类结果；将二次聚类结果作为所述一次聚类结果的中间变量，对一次聚类结果进行修正，得到考虑综合特征的聚类结果；基于考虑综合特征的聚类结果，计算初步的负荷时序调节潜力结果；将初步的负荷时序调节潜力结果分解为若干特征互异的子模态，并对各子模态分别进行潜力预测，将各子模态对应的潜力预测结果叠加输出作为最终的负荷潜力分析结果。本发明解决了数据结构复杂、存在噪声、端点效应和虚假分量等问题，提高潜力分析精度。
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