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文档简介

局本发明公开了一种用于电网的动态平衡自对未来发电数据与未来负荷数据之间的误差进测电网中用电设备的未来负荷数据与供电设备2若完成优化,则对所述未来发电数据与所述未来负荷数据基于所述清晰度指数计算在每个时间周期内、所述太阳能光伏发电将所述太阳能光伏发电设备吸收的太阳辐照度作为时间序列,对基于所述太阳能光伏发电设备在下一时间周期吸收的太阳辐照度预测所述太阳能光hpv,t=sthex,tpv,t表示在t时刻所述太阳能光伏发电设备吸收的所述太阳辐照度,st表示清晰所述基于所述太阳能光伏发电设备在下一时间周期吸收的太阳辐照度预测所述太阳通过如下公式计算出在下一时间周期吸收的太阳辐照度预测所述太阳能光伏发电设表示在t时刻所述太阳能光伏发电设备吸收的所述太阳辐照度产生的功率,Ppv,t表示所述通过如下方程确定时间序列:h(k)=a1h(k_1)+a2h(k_2)+……+amh(k_m)+am+1其中,h(k)表示第k个时间间隔的所述太阳辐照度,h(k_1)表示3通过如下公式确定改写后的所述时间序列:间间隔的所述太阳辐照度,βk+1表示残差,h1(k+1)表示第k2m+1H(k+1)=D(k+1,k)H(k)+T(k+1,k)a(k)其中,H(k)第k个时间间隔内所述太阳辐照度的状态向量,H(k+隔内所述太阳辐照度的状态向量,D(k+1,k)表示所通过如下等式列出观测方程并执行卡尔曼滤波处理,得到所述太阳能光伏发Z(k+1)=p(k+1)H(k+1)+n(k+1)所述以所述边缘集群的运行成本为优化的目标,对所述未来发电4pcpc在所述太阳能光伏发电设备的产生功率条件、逆变器施其中,通过如下公式确定所述太阳能光伏发电设备产通过如下公式确定所述逆变器施加的最大功率,作为所述逆变器施加的最大功率条刻第i条母线处所述太阳能光伏发电设备运行状态的二进制决策量,表所述逆变器通过联系如下等式与不等式确定所述电池储能站的充电状态,作5通过如下公式确定所述电池储能站的充电功率限制,放电功率限制,的放电功率,P"表示所述电池储能站最大的充电功率;通过如下公式确定所述电池储能站的充电速度限制、放电速度限制,θj6通过如下不等式确定每条线路上的功率流在对应所述线路的功率承载通过如下不等式确定母线i处电网的电力交换施加斜坡速通过如下公式计算所述未来发电数据与所述未来负荷数据之间表示所述电池储能站的总线i和总线j的传输线的直流功率流对所述所述以最小化所述误差为目标,对所述边缘集群中的光伏发电功率、7其中,基于所述误差对所述光伏发电功率和限功率的调整,刻第i条母线上使用的光伏功率,Ppv,c,i(t)表示在t时刻第i条母线上光伏缩减功率,ΔPpv,c,i表示t时刻第i条母线上光伏缩减功率对所述误差的此证量,表示所述误差,μpv,i(t)表示在t时刻第i条母线处所述太阳能光伏发电设备运行状态的二进制决策量,表逆变器施加的最大功率限制;基于所述误差对所述电池储能站的调整,通过联1)表示t,_1时刻所述电池储能站的充电功率,ΔPch,i表示所述电池储能站第i条母线的充8表示t时刻第i条母线上光伏缩减功率,ΔPpv,c,i表示第i条母线上表示t时刻第i条母线与电网的交换功率,ΔPg,i表示第i条母线与电网的交换(t)表示t时刻连接总线i和总线j的传输线的直流功率流,Δli,j为连接总线i和总线j的传通过如下公式,基于所述误差对电网输出功率和/或输入功率调整确定所述功率约束9若完成优化,则对所述未来发电数据与所述未来负荷数据其中,所述对所述未来发电数据与所述未来负荷数据之数据优化模块,用于以所述边缘集群的运行成本为优化的目标,误差修正模块,用于若完成优化,则对所述未来发电数据与所述未太阳辐照度计算模块,用于基于所述清晰度指数计算在每个时间卡尔曼滤波处理模块,用于将所述太阳能光伏发电设备吸收的光伏发电功率预测模块,用于基于所述太阳能光伏发电设备在数据优化模块,用于以所述边缘集群的运行成本为优化的目标,误差修正模块,用于若完成优化,则对所述未来发电数据与所述未所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1_6中任一项所述的序,所述计算机程序用于使处理器执行时实现权利要求1_6中任一项所述的电网的动态平和卡尔曼滤波算法来预测不确定可再生能源发电量[0004]时间序列模型和神经网络模型通过大量的历史数据来训练预测可再生能源发电[0010]若完成优化,则对所述未来发电数据与所述未来负荷数[0021]应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范[0029]卡尔曼滤波算法是一种利用线性系统状态方程,通过输入或输出观测历史发电、因此最优估计也可看做滤波过程。数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理方并使用预测获得的信息以最小边缘集群在给定时间范围内的运行成本。在预测控制部分[0034]图1为本发明实施例一提供的一种电网的动态平衡自治方法的流程图,本实施例衡自治装置可以采用硬件和/或软件的形式实现,该电网的动态平衡自治装置可配置于电ex,t表示在t时刻地外太阳辐照度。m+12m+1[0075]太阳能光伏发电设备在下一时间周期吸收的太阳辐照度预测有卡尔曼滤波的观在t时刻太阳能光伏发电设备吸收的太阳辐照度产生的功率,Ppv,t表示太阳能光伏发电设[0082]在预测的每个时间间隔内,应用带误差校正的反馈来调数据的预测(从时间间隔k+1到时间间隔k+M),但pp第i条母线处太阳光伏发电设备运行状态的二进制决策量,表逆变器施加的最大功率[0105]S"ssu,(t+1)ss"表示第i条总线上电池储能站的充电效率,Pch,i(t)表示电池储能站在t时刻的充电功率,电效率,s"表示第i条母线电池储能站的最小充电状态,Sdch,iθj表示t时刻连接总线i和总线j的传输线的直流功率流,Bi,j表示总线i和j之间线[0130]若完成优化,对未来发电数据和未来负荷数据之间的误差基于静态模型进行修刻第i条母线处太阳光伏发电设备运行状态的二进制决策量,表逆变器施加的最大功[0144]S⃞"ss,(ti+1)ss"表示第t时刻总线i的负载需求,σbi表示电池储能站的自放电能量损表示t时刻第i条母线上光伏缩减功率,ΔPpv,c,i表示第i条母线上[0155]其中,li,j,min表示母线i和j的最小容量限制,li,j,max表示母线i和i,jg,i,ming,i,maxg,i,ming,i,max[0178]所述基于所述太阳能光伏发电设备在下一时间周期吸收的太阳辐照度预测所述照度预测所述太阳能光伏发电设备在下一时pp时刻第i条母线处所述太阳光伏发电设备运行状态的二进制决策量,表所述逆变器施1))表示在t+(M_1)时刻第i条母线所述ch,iθj表示t时刻连接总线i和总线j的传输线的直流功率流,Bi,j表示总线i和j之间线[0239]斜坡速率限制确定模块,用于通过如下不等式确定母线i处电网的电力交换施加(t)表示在t时刻第i条母线处所述太阳光伏发电表示t'+1时刻第i条母线所述电池储能(t'_1)表示t'_1时刻所述电池储能站的充电功率,ΔPch,i表示所述电池储能站第i条母线表示所述电池储能站第i条母线的充电功率对所述误差的修正量,表示所述电池储能表示第t时刻总线i的负载需求,σbi表示所述电池储能站的自放电能表示t时刻第i条母线上光伏缩减功率,ΔPpv,c,表示t时刻第i条母线与电网的交换功率,ΔPg,i表示第i条母线与电网的线的直流功率流,Δli,j表示连接总线i和总线j的传输线的直流功率流对所述误差的修正[0267]其中,li,j,min表示母线i和j的最小容量限制,li,j,max表示母线i和i,jg,i,ming,i,maxg,i,ming,i,max[0272]本发明实施例所提供的电网的动态平衡自治装置可执行本发明任意实施例所提[0274]图3示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备至少一个处理器执行的计算机程序,处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序,来执行各种如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设[0277]处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器[0280]用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务面或者该网络浏

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