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一种基于广域感知预测的源网荷自趋优智能调控体系和实时控制优化技术方法 

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申请/专利权人:国网河北省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;国网河北能源技术服务有限公司;北方工业大学

摘要:本发明公开了一种基于广域感知预测的源网荷自趋优智能调控体系和实时控制优化技术方法,该方法包括基于观测器的状态诊断方法、基于态势感知的源网荷分布式控制方法、源网荷时间尺度智能调控能量管理方法;基于观测器的状态诊断方法、基于态势感知的源网荷分布式自趋优控制方法对源网荷自趋优智能调控体系和实时控制优化技术方法提供支持。本发明适用于复杂网络系统,包含但不限于电力系统的复杂网络理论及可视化数据挖掘算法,发明目的是基于泛在物联,实现清洁能源宽频测量、广域感知、发电能力预测和实时控制技术,建立面向区域能源互联网的源、网、荷广泛互联、友好互动的智慧电网运行控制系统和支撑能源市场的智能调控体系。

主权项:1.一种基于广域感知预测的源网荷分布自趋优控制和实时控制优化方法,其特征在于,基于观测器的状态诊断方法和基于广域感知预测的源网荷分布自趋优控制方法实现;所述基于观测器的状态诊断方法,包括:对第一对象建立可扩张观测器,将第一对象的信息分为建立控制模型基础的第一线性部分和包含模型变化部分和扰动部分的第一非线性部分;建立第一线性部分的逆模型,并利用第一非线性部分建立扰动消除器;其中,第一线性部分的逆模型用于与实际对象并联,输出差值驱动扰动消除器消除扰动;将可扩张状态视作信号对象特性变化及外部扰动的总和,确定扰动消除器输出的偏差,对扰动消除进行修正;确定反映系统行为特征的参数数列和影响系统行为的比较数列,确定参考数列和比较数列之间的关联系数和关联度,通过比较各关联度的大小来判断待识别对象自身的状态估计和对象与对象之间的影响程度;所述基于广域感知预测的源网荷分布自趋优控制方法,包括:采用分布式一致性算法,通过ESO观测器分解实测信号,结合鲁棒性算法与时序分析追踪异常,基于数据驱动建模态势感知和面向对象的信息融合,实时评估设备状态;建立区域能源互联网的成本模型,计算初始增量成本,确定通讯拓扑结构与目标函数,各节点通过本地功率信息交互,达到增量成本一致目标,得到当前经济最优结果。

全文数据:

权利要求:

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