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公开(公告)号:CN109993361A
公开(公告)日:2019-07-09
申请号:CN201910251522.1
申请日:2019-03-29
Abstract: 本发明涉及一种基于PMU的配电网运行趋势预测方法,包括下列步骤:S1:获取包括PMU量测数据、SCADA数据和营销数据在内的配电网的量测数据,建立配电网运行量测数据库,并对不良量测数据进行预处理;S2:建立多维灰色‑神经网络混合协调预测模型,将配电网量测数据作为输入数据,对下一时刻系统各节点的出力情况进行预测;S3:建立融合PMU的支路电流的前推回代潮流算法,利用该算法对步骤S2的预测结果计算各个预测时刻的电压,获取潮流结果;S4:获取每个预测时刻的潮流结果,实现基于PMU的配电网运行趋势预测。与现有技术相比,本发明具有反映配电网的运行趋势更加准确、预测精度高、收敛速度快等优点。
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公开(公告)号:CN109961227A
公开(公告)日:2019-07-02
申请号:CN201910222205.7
申请日:2019-03-22
Abstract: 本发明涉及一种三级协调的预想故障筛选与排序方法,包括步骤:1)获取配电网故障时的各种运行量测数据、故障数据,建立故障历史量测数据库;2)根据步骤1)提供的故障数据,分别建立支路参数筛选与排序指标、基于灵敏度的负荷裕度筛选与排序指标、基于同步相量的电压稳定筛选与排序指标,并通过协调递进的筛选方式依次进行支路参数筛选与排序、负荷裕度筛选与排序以及电压稳定筛选与排序,实现预想故障快速准确筛选;3)输出影响系统安全稳定运行的严重预想故障。与现有技术相比,本发明实现了相互协调、快速的系统故障集筛选与排序。
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公开(公告)号:CN109993361B
公开(公告)日:2023-06-13
申请号:CN201910251522.1
申请日:2019-03-29
Abstract: 本发明涉及一种基于PMU的配电网运行趋势预测方法,包括下列步骤:S1:获取包括PMU量测数据、SCADA数据和营销数据在内的配电网的量测数据,建立配电网运行量测数据库,并对不良量测数据进行预处理;S2:建立多维灰色‑神经网络混合协调预测模型,将配电网量测数据作为输入数据,对下一时刻系统各节点的出力情况进行预测;S3:建立融合PMU的支路电流的前推回代潮流算法,利用该算法对步骤S2的预测结果计算各个预测时刻的电压,获取潮流结果;S4:获取每个预测时刻的潮流结果,实现基于PMU的配电网运行趋势预测。与现有技术相比,本发明具有反映配电网的运行趋势更加准确、预测精度高、收敛速度快等优点。
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公开(公告)号:CN109961227B
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN201910222205.7
申请日:2019-03-22
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种三级协调的预想故障筛选与排序方法,包括步骤:1)获取配电网故障时的各种运行量测数据、故障数据,建立故障历史量测数据库;2)根据步骤1)提供的故障数据,分别建立支路参数筛选与排序指标、基于灵敏度的负荷裕度筛选与排序指标、基于同步相量的电压稳定筛选与排序指标,并通过协调递进的筛选方式依次进行支路参数筛选与排序、负荷裕度筛选与排序以及电压稳定筛选与排序,实现预想故障快速准确筛选;3)输出影响系统安全稳定运行的严重预想故障。与现有技术相比,本发明实现了相互协调、快速的系统故障集筛选与排序。
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