一种基于复合模型负荷预测的电网无功电压控制方法
公开
摘要
本发明涉及电力系统控制领域，具体涉及一种基于复合模型负荷预测的电网无功电压控制方法，包括如下步骤：S1、建立电力系统无功优化的数学模型，得到目标函数和约束条件；S2、采集负荷数据，采用Prophet和ARIMA的复合模型进行负荷预测；S3、根据步骤S2的预测结果，对步骤S1的等式约束求解功率平衡方程，得到无功优化的解；S4、根据步骤S2的预测结果，对步骤S1的不等式约束条件运用优化的蚁群算法寻优求解，得到无功优化的解；S5、根据步骤S4所保存的最优路径值，产生全局最优解。本发明可以弥补传统的AVC的不足，提高电力系统中的电压和电能质量。
基本信息
专利标题 ：
一种基于复合模型负荷预测的电网无功电压控制方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114580303A
申请号 ：
CN202210277244.9
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
程林王吉利汤磊柯贤波王建波彭书涛高鑫薛晨卫琳王康平张新峰常震王鹏
申请人 ：
国家电网有限公司西北分部;北京清大高科系统控制有限公司;国网陕西省电力有限公司电力科学研究院
申请人地址 ：
陕西省西安市环城东路中段50号
代理机构 ：
西安合创非凡知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
高志永
优先权 ：
CN202210277244.9
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N3/00 G06Q10/04 G06Q50/06 H02J3/16 H02J3/06 H02J3/00 G06F111/04 G06F111/06
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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