公开(公告)号：CN118826050A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410795668.3

申请日：2024-06-19

Applicant: 广东电网有限责任公司 ,  广东电网有限责任公司珠海供电局

Inventor： 毛植坚 ,  曹安瑛 ,  丘冠新 ,  甘德树 ,  林桂辉 ,  徐春华 ,  凌华保 ,  韦伯鲁 ,  冯佲倩 ,  曹凯

IPC: H02J3/18 ,  H02J3/38 ,  G06F18/23213 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种主动配电网的优化方法、装置、存储介质及电子设备。涉及供电技术领域。其中，该方法包括：确定主动配电网的初始分区结果以及初始控制节点，其中，初始分区结果包括：对主动配电网进行分区得到的多个区域；获取主动配电网的光伏出力的场景数据，其中，场景数据包括：对主动配电网中分布式光伏节点的光伏数据进行聚类得到的数据；基于场景数据和预设指标，利用目标免疫遗传算法更新初始分区结果以及初始控制节点，得到目标分区结果和目标控制节点；基于目标分区结果和目标控制节点，确定无功优化配置。本发明解决了相关技术中在分布式光伏出力的情况下，无功补偿配置效果不佳，导致AND运行的稳定性差的技术问题。

公开(公告)号：CN118783400A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410733960.2

申请日：2024-06-07

Applicant: 广东电网有限责任公司 ,  广东电网有限责任公司珠海供电局

Inventor： 曹安瑛 ,  丘冠新 ,  甘德树 ,  林桂辉 ,  毛植坚 ,  侯祖锋 ,  张勇 ,  舒放 ,  钟哲彦 ,  黄志新 ,  陈建钿 ,  徐春华 ,  吴海雄 ,  凌华保 ,  韦伯鲁 ,  徐向军 ,  冯佲倩

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  H02S50/00 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/006 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/15

Abstract: 本申请提供了一种识别分布式光伏发电系统并预测净负荷曲线的方法，包括：将天气类型划分为多个不同的天气类型；根据不同天气下的光伏发电特性和用户净负荷曲线，提取目标特征参数，并建立基于用户净负荷特性的二分类分布式光伏的负荷识别模型；引入样本熵理论量化天气类型，利用遗传变异思想对粒子群算法中的惯性权重和学习因子进行改进，得到改进粒子群算法，并优化最小二乘支持向量机中的惩罚因子与核函数参数，以建立基于改进粒子群优化的最小二乘支持向量机和迭代误差修正的净负荷预测模型。该方法提高了模型的收敛速度；建立了迭代误差修正的净负荷预测模型，分别对功率值和误差值进行预测，将误差补偿后的功率值作为最终的预测结果。

公开(公告)号：CN118826179A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410803858.5

申请日：2024-06-20

Applicant: 广东电网有限责任公司 ,  广东电网有限责任公司珠海供电局

Inventor： 曹安瑛 ,  丘冠新 ,  毛植坚 ,  侯祖锋 ,  张勇 ,  舒放 ,  甘德树 ,  林桂辉 ,  黄志新 ,  陈建钿 ,  吴海雄 ,  徐向军 ,  冯佲倩

IPC: H02J3/48 ,  H02J3/32 ,  H02J3/46 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/06

Abstract: 本申请提供了一种分布式能源系统的能量管理方法和能量管理装置。该方法在决策分布式能源系统中的燃料发电机组以及储能设备的有功出力的过程中，考虑了燃料发电机组、光伏发电机组和储能设备发电的随机性和需求侧的各用电设备对有功功率需求的不确定性，从而解决了现有技术中的分布式能源系统的能量管理方法没有考虑燃料发电机组、光伏发电机组以及储能设备发电的随机性和需求侧的各用电设备对有功功率需求的不确定性的问题。

公开(公告)号：CN118748411A

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202410749192.X

申请日：2024-06-11

Applicant: 广东电网有限责任公司 ,  广东电网有限责任公司珠海供电局

Inventor： 曹安瑛 ,  丘冠新 ,  甘德树 ,  林桂辉 ,  侯祖锋 ,  毛植坚 ,  张勇 ,  舒放 ,  钟哲彦 ,  黄志新 ,  陈建钿 ,  徐春华 ,  吴海雄 ,  凌华保 ,  韦伯鲁 ,  徐向军 ,  冯佲倩

IPC: H02J3/12 ,  H02J3/16 ,  H02J3/32 ,  H02J3/06 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/092

Abstract: 本申请提供了一种配电网有功无功的优化方法、优化装置和计算机程序产品，该方法包括：基于马尔可夫决策过程构建配电网的马尔可夫决策模型；在深度强化学习算法中引入指导规则，并对深度强化学习算法中的参数进行更新，得到改进深度强化学习算法，指导规则用于确保在最小化有功功率损耗的情况下配电网中线路节点的电压不发生越限，越限为电压超过电压上限或电压下限；采用改进深度强化学习算法对马尔可夫决策模型进行求解，得到电压调节策略，并根据电压调节策略对电压进行调节控制，电压调节策略为通过协调优化光伏系统的无功功率和储能系统的有功功率来实现电压调节。该方法解决了现有技术中配电网有功无功优化过程中安全约束无法保证的问题。