基于线性组合的潮流方程线性化方法

    公开(公告)号:CN111799802B

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202010711576.4

    申请日:2020-07-22

    Abstract: 本发明公开基于线性组合的潮流方程线性化方法,包括以下步骤:1)基于非线性潮流方程,依次建立线性潮流方程的通用表达式和常用表达式;2)基于线性潮流方程的常用表达式,建立减小误差后的线性潮流新方程;3)获取电网运行数据,并建立决策变量优化模型,计算得到令潮流方程线性化误差最小的决策变量;4)基于令潮流方程线性化误差最小的决策变量,更新减小误差后的线性潮流新方程,得到误差最小的最优线性近似模型。本发明所提出的潮流方程线性化新形式,相比于其他线性潮流方程,能够更加有效地降低线性化误差。并且在不同节点系统中均应用效果良好,具有较强的普适性。

    基于曲线聚类的小时级源荷功率异常数据辨识与修复方法

    公开(公告)号:CN110610121B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN201910538445.8

    申请日:2019-06-20

    Abstract: 本发明公开了基于曲线聚类的小时级源荷功率异常数据辨识与修复方法,主要步骤为:1)获取电力网络基本数据;2)建立源荷功率曲线;3)排除存在异常突变的曲线;4)确定正常曲线簇和异常曲线簇;5)归一化;6)确定正常源荷功率曲线的最佳初始聚类中心候选集U;7)确定正常源荷功率曲线的最佳聚类数kopt;8)对正常源荷功率曲线进行聚类;9)确定每一类典型周期源荷功率曲线的物理特征影响因素;10)基于物理特征影响因素,对异常周期源荷功率曲线进行修复。本发明以日源荷功率曲线为基本单位,通过考虑曲线的趋势进行聚类,实现异常数据的辨识,通过改进k‑均值聚类算法,实现对异常源荷功率曲线数据的修复。

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