基于深度學(xué)習(xí)的光伏并網(wǎng)系統(tǒng)電能質(zhì)量預(yù)測(cè)及調(diào)控策略研究
本成果圍繞光伏并網(wǎng)系統(tǒng)電能質(zhì)量展開(kāi)。基于深度學(xué)習(xí)算法，研究諧波等電能質(zhì)量指標(biāo)變化規(guī)律，運(yùn)用特征提取技術(shù)處理時(shí)序數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)電能質(zhì)量預(yù)測(cè)。研發(fā)基于態(tài)勢(shì)感知的電能質(zhì)量調(diào)控裝置，總諧波補(bǔ)償率不小于 90%，補(bǔ)償次數(shù) 2 - 50 次。成果形式包括研究報(bào)告、調(diào)控裝置示范應(yīng)用，申請(qǐng)發(fā)明專利 3 項(xiàng)，發(fā)表論文 3 篇。應(yīng)用場(chǎng)景涵蓋光伏電站、配電網(wǎng)等，可提升電網(wǎng)可靠性與經(jīng)濟(jì)性，減少設(shè)備損耗、優(yōu)化調(diào)控策略、降低棄光率，為新能源消納提供支撐。
沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)
2025-05-21
搜 索
農(nóng)業(yè)大學(xué).jpg){kind=logo}