申请/专利权人:南京工程学院
申请日:2023-12-21
公开(公告)日:2024-04-16
公开(公告)号:CN117895577A
主分类号:H02J3/46
分类号:H02J3/46;H02J3/48;H02J3/00;G06Q10/0631;G06Q50/06
优先权:
专利状态码:在审-实质审查的生效
法律状态:2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开
摘要:本发明公开了一种基于改进时间序列预测的风电集群有功分层控制方法,包括:收集最近一周的原始风电集群出力序列数据,经局部均值分解法获得每个风电场的低频分量;将所有低频分量通过改进时间序列预测方法对未来风电功率进行预测,得到风电功率预测数据;风电集群接收电网的调度指令计划,结合风电功率预测数据和风电集群的有功分配值,以系统网损最小化及各风电场风电消纳最大化为目标,构建风电集群有功出力目标函数,并设置风电集群约束条件和子场层级约束条件;将风电集群的初始有功分配值作为蝴蝶个体,通过改进蝴蝶优化算法对风电集群有功出力目标函数进行寻优计算,得到风电集群最优有功分配值,调整各风电场的风电出力。
主权项:1.一种基于改进时间序列预测的风电集群有功分层控制方法,其特征在于,具体包括如下步骤:步骤1、收集最近一周的原始风电集群出力序列数据,经局部均值分解法获得每个风电场的低频分量;步骤2、将所有低频分量通过改进时间序列预测方法对未来风电功率进行预测,得到风电功率预测数据;步骤3、风电集群接收电网的调度指令计划,结合风电功率预测数据和风电集群的有功分配值,以系统网损最小化及各风电场风电消纳最大化为目标,构建风电集群有功出力目标函数,并设置风电集群约束条件和子场层级约束条件;步骤4、将风电集群的初始有功分配值作为蝴蝶个体,通过改进蝴蝶优化算法对风电集群有功出力目标函数进行寻优计算,得到风电集群最优有功分配值,调整各风电场的风电出力。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 南京工程学院 一种基于改进时间序列预测的风电集群有功分层控制方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。