一种基于改进VMD算法的间谐波检测方法和系统

    公开(公告)号:CN117871948B

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202410270043.5

    申请日:2024-03-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进VMD算法的间谐波检测方法和系统,基于AR模型预测的数据延拓方法对谐波信号进行延拓处理,然后再对延拓后的谐波信号再进行VMD分解,得到带约束条件的变分模型,对带约束条件的变分模型求解最优解,得到各BLIMF信号分量,对各BLIMF信号分量进行截取处理,将截取处理后的各BLIMF信号分量进行快速傅里叶变换,计算出幅度参数和相位参数,得到各BLIMF信号分量对应的间谐波信号,避免了对于有限长时域信号,在求得BLIMF信号分量过程中会在时域端点产生端点效应的问题,在电力系统中针对间谐波的应用分析更为准确,解决了现有的基于VMD算法的间谐波检测方法谐波信号检测准确度不高的技术问题。

    V2G场景下的无功功率计量方法、装置和计算机设备

    公开(公告)号:CN117110701A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202311083037.0

    申请日:2023-08-25

    Abstract: 本申请提供了一种V2G场景下的无功功率计量方法、装置和计算机设备,该方法包括:在V2G双向充放电模型中确定被测点,并确定在计量时间段内的第k次畸变发生时,被测点与电网端之间的线路阻抗、被测点电流以及电网电压;根据线路阻抗、被测点电流以及电网电压,得到第k次畸变发生时的被测点电压;分别对被测点电流和被测点电压进行分解,将被测点电流分解为基波电流和畸变电流、被测点电压分解为基波电压和畸变电压;根据计量时间段内各次畸变对应的基波电流、畸变电流、基波电压和畸变电压得到充电无功功率和放电无功功率。该方法实现在V2G场景下的准确、快速无功功率计量。

    一种适用于不同类型需求响应资源的聚合方法及系统

    公开(公告)号:CN114925542A

    公开(公告)日:2022-08-19

    申请号:CN202210636978.1

    申请日:2022-06-07

    Abstract: 本发明公开了一种适用于不同类型需求响应资源的聚合方法及系统,具体方法包括:定义各类需求响应资源共用的参数集和变量集,构建反映需求响应资源不同响应特性的约束条件集,构建与聚合系统外部输入信息中的响应方向和响应时段相关联的目标函数集,建立可调节能力评估系统;根据单体需求响应资源输入信息以及对评估系统中的参数集、约束条件集进行筛选,根据外部输入信息对目标函数集进行筛选,得到可调节能力评估优化问题的约束条件和目标函数,求解得到单体需求响应资源的可调节能力。本发明适用于聚合不同种类需求响应资源的系统,系统简单且有效,能充分聚合电网各类需求响应资源,挖掘其可调节潜力,促进新能源的消纳,提升电网运行可靠性。

    一种电动汽车的有序充电控制方法和装置

    公开(公告)号:CN112348591A

    公开(公告)日:2021-02-09

    申请号:CN202011318121.2

    申请日:2020-11-23

    Abstract: 本发明公开了一种电动汽车的有序充电控制方法,包括:建立电网公司、充电站运营商和电动汽车用户参与有序充电的决策优化模型,以电网公司、充电站运营商和电动汽车用户的净收益比之和最大为目标函数;计算电动汽车用户在考虑时段电价差后的充电时段转移概率,以计算充电站运营商的充电负荷转移概率;根据所述充电站运营商的充电负荷转移概率,调整电网公司对充电站运营商的补贴策略;采用粒子群优化算法求解所述决策优化模型,确定充电站运营商的最优电价决策。本发明还公开了相应的控制装置,实施本发明,能有效考虑电网公司、充电站运营商和电动汽车用户参与有序充电的决策行为特性及其相互影响,满足电动汽车充电需求和提高电网运行稳定性。

    基于负载场景的谐波提取方法、装置和计算机设备

    公开(公告)号:CN117074778A

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202311330828.9

    申请日:2023-10-16

    Abstract: 本申请提供了一种基于负载场景的谐波提取方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括:识别电力系统所属的负载场景;负载场景包括负载不平衡度依次提高的第一负载场景、第二负载场景和第三负载场景;以识别出的负载场景为目标负载场景,根据目标负载场景,确定目标负载场景对应的目标谐波次数和目标谐波提取算法;第一负载场景对应的目标谐波次数为6t+1,第二负载场景对应的目标谐波次数为6t±1,第三负载场景对应的目标谐波次数为2t+1;利用目标谐波提取算法对待提取电信号进行谐波提取,以提取待提取电信号中的目标谐波次数的谐波分量。该方法具有很强的实时性和准确性。

    一种电动汽车充电负荷预测方法及装置

    公开(公告)号:CN111626514B

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202010475459.2

    申请日:2020-05-29

    Abstract: 本申请公开了一种电动汽车充电负荷预测方法及装置,方法包括:统计电动汽车单位里程耗电量的影响因素,影响因素包括基础属性、用户驾驶习惯和环境温度的影响因素;利用主成分法从影响因素中筛选出电动汽车单位里程耗电量的主要影响因素;将主要影响因素输入至训练好的神经网络模型中,得到对应的电动汽车单位里程耗电量;根据电动汽车日行驶里程以及起始充电时刻的概率分布,利用蒙特卡洛抽样并计算电动汽车充电负荷预测曲线。本申请通过筛选主要影响因素,自动学习主要因素对耗电情况的影响模式,实现电动汽车负荷的精准预测。

    一种电力用户负荷预测方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN113869601A

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:CN202111212174.0

    申请日:2021-10-18

    Abstract: 本申请涉及一种电力用户负荷预测方法、装置及设备,该电力用户负荷预测方法通过对待预测负荷电力用户的同一时间长度日负荷曲线进行负荷或者电量曲线聚类、归一化处理,得到该电力用户的典型负荷曲线,根据负荷特征曲线库中是否存在与典型负荷曲线相近的负荷特征曲线采用不同处理方式得到影响待预测负荷电力用户预测的影响因子,将得到负荷影响因子或有效影响因子输入负荷预测模型对待预测负荷电力用户进行负荷预测,提高对力用户负荷预测的效率,减少盲目负荷预测模型的训练,降低了电力用户负荷预测的难度。解决了现有对个体电力用户电力负荷的预测难度大且效率低的技术问题。

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