一种残膜回收机防缠绕挑膜装置的制 一种秧草收获机用电力驱动行走机构

一种基于源荷匹配的高比例新能源配电网类型辨识方法

2023-10-26 06:31:58 来源:中国专利 TAG:

技术特征:
1.一种基于源荷匹配的高比例新能源配电网类型辨识方法,其特征在于,包括以下步骤:采集配电网中风电和光伏日功率曲线数据;利用聚类方法对所述日功率曲线数据进行聚类,获得风电和光伏的典型日运行场景;采集配电电压器的历史负荷时序数据;基于所述历史负荷时序数据计算配电网广义日负荷曲线数据;基于所述广义日负荷曲线数据以及风电和光伏的典型日运行场景计算配电网源荷匹配度和源荷匹配率,以确定有源配电网类型。2.根据权利要求1所述的一种基于源荷匹配的高比例新能源配电网类型辨识方法,其特征在于,所述的获得风电和光伏的典型日运行场景的具体步骤包括:采用所述风电和光伏日功率曲线数据的均值和标准差作为风电和光伏的典型日运行场景的表征属性;基于所述表征属性,采用聚类方法获取风电和光伏的典型日运行场景,其中采用贝叶斯信息准则确定最佳聚类组数,计算组内的平均相关系数,并将平均相关系数最大的作为风电和光伏的典型日运行场景。3.根据权利要求1所述的一种基于源荷匹配的高比例新能源配电网类型辨识方法,其特征在于,所述的聚类方法为改进的gmm聚类方法,该改进的gmm聚类方法的数学模型为:式中,f(x|η
n

n
)代表第n个高斯分布的概率密度函数;a
n
、η
n
和μ
n
分别为待估计的第n个高斯分布的权重、均值以及协方差矩阵;x=[x1,x2,...,x
k
,...,x
m
]
t
为输入的初始样本数据集合;d是x
i
的维数值;n为聚类场景数量。4.根据权利要求1所述的一种基于源荷匹配的高比例新能源配电网类型辨识方法,其特征在于,所述的历史负荷时序数据包括历史日负荷曲线数据、需求响应负荷曲线数据以及储能运行时充放电功率曲线数据。5.根据权利要求1所述的一种基于源荷匹配的高比例新能源配电网类型辨识方法,其特征在于,所述的广义日负荷曲线数据的计算公式为:式中,p
gl
为广义日负荷曲线数据,p
base
为历史日负荷曲线数据,为需求响应负荷曲线数据,为储能运行时充放电功率曲线数据。6.根据权利要求5所述的一种基于源荷匹配的高比例新能源配电网类型辨识方法,其特征在于,所述的储能运行时充放电功率曲线数据的计算公式为:
式中,为第i个储能系统的充放电功率向量;p
it,ess
为第i个储能系统t时段的充放电功率值;p
imax,ess
与p
imin,ess
分别表示第i个储能充放电功率的上下限;e
it,ess
为第i个储能系统t时段的容量;η
i,ess
为第i个储能系统的充放电效率;e
i,ess
为第i个储能系统的额定容量;s
i,min
和s
i,max
分别是第i个储能系统最小和最大荷电状态。7.根据权利要求1所述的一种基于源荷匹配的高比例新能源配电网类型辨识方法,其特征在于,所述的确定有源配电网类型的具体步骤包括:利用所述广义日负荷曲线数据和风电和光伏的典型日运行场景中的输出功率计算源荷匹配性;基于所述源荷匹配性计算源荷匹配度和源荷匹配率;判断所述源荷匹配率是否大于等于预设阈值,若是,则根据所述源荷匹配度确定对应场景下的配电网类型,若否,则判断为出现极端情况。8.根据权利要求7所述的一种基于源荷匹配的高比例新能源配电网类型辨识方法,其特征在于,所述的源荷匹配度的计算公式为:式中,为源荷匹配度,p
gl,t
为广义负荷曲线数据在时刻t的功率,p
dg,t
为t时刻风电和光伏的典型日运行场景的输出功率。9.根据权利要求7所述的一种基于源荷匹配的高比例新能源配电网类型辨识方法,其特征在于,所述的源荷匹配率的计算公式为:式中,r
m
为源荷匹配率,取值范围为[0,1];d
m,t
为源荷匹配程度;为源荷匹配度;t为日出力曲线数据的总时段。10.根据权利要求7所述的一种基于源荷匹配的高比例新能源配电网类型辨识方法,其特征在于,所述源荷匹配度确定对应场景下的配电网类型为:源荷匹配度的取值范围处于[1, ∞]:负荷型配电网;源荷匹配度的取值范围处于[-∞,-1]:平衡型配电网;
源荷匹配度的取值范围处于[-1,0]:电源型配电网。

技术总结
本发明涉及一种基于源荷匹配的高比例新能源配电网类型辨识方法,包括以下步骤:采集配电网中风电和光伏日功率曲线数据;利用聚类方法对所述日功率曲线数据进行聚类,获得风电和光伏的典型日运行场景;采集配电电压器的历史负荷时序数据;基于所述历史负荷时序数据计算配电网广义日负荷曲线数据;基于所述广义日负荷曲线数据以及风电和光伏的典型日运行场景计算配电网源荷匹配度和源荷匹配率,以确定有源配电网类型。与现有技术相比,本发明具有提高有源配电网类型识别精准度、提升投资经济性以及广泛适用性等优点。性以及广泛适用性等优点。性以及广泛适用性等优点。


技术研发人员:施沁琳 杨鹏 汤波 陈艺彤 冯翼晗 章振龙 张璐 朱洲弘 葛鑫宇
受保护的技术使用者:上海电力大学
技术研发日:2023.07.28
技术公布日:2023/10/24
再多了解一些

本文用于创业者技术爱好者查询,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。

发表评论 共有条评论
用户名: 密码:
验证码: 匿名发表