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潘宇

作品数：5 被引量：28H指数：2
供职机构：东北电力大学更多>>
发文基金：国家重点基础研究发展计划吉林省科技发展计划基金更多>>
相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 2篇专利
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇电气工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 4篇损耗
  • 4篇功率
  • 4篇功率损耗
  • 4篇光伏
  • 4篇出力
  • 4篇储能
  • 4篇储能系统
  • 3篇出力优化
  • 2篇电压
  • 2篇电压水平
  • 2篇无功
  • 2篇无功损耗
  • 2篇分布式
  • 1篇电站
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇神经网络模型
  • 1篇群算法
  • 1篇子群
  • 1篇网络

机构

  • 5篇东北电力大学
  • 1篇广东电网公司
  • 1篇国网山东省电...
  • 1篇国网浙江德清...
  • 1篇国网吉林省电...

作者

  • 5篇潘宇
  • 3篇崔杨
  • 3篇刘文
  • 2篇严干贵
  • 1篇王泽洋
  • 1篇刘博洋

传媒

  • 1篇广东电力
  • 1篇可再生能源

年份

  • 1篇2019
  • 3篇2017
  • 1篇2016
共 5 条 记 录，以下是 1-5
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排序方式：
计及功率损耗的分布式光伏-储能系统出力优化及容量配置方法
本发明涉及一种计及功率损耗的分布式光伏‑储能系统出力优化及容量配置方法，其特点是，在分析含分布式光伏‑储能系统的配电网功率损耗的基础上，建立了以功率损耗变化率为判据的综合有功、无功损耗的PV‑BES出力优化模型，在配电网...
崔杨潘宇刘文严干贵
文献传递
基于改进灰色神经网络组合模型的光伏电站短期出力预测被引量：17
2017年
针对单一灰色模型和神经网络模型自身的缺陷对传统灰色神经网络组合模型预测精度的影响问题,提出一种基于改进的灰色神经网络组合模型的光伏电站短期出力预测方法。通过把历史日最高和最低气温以及功率数据作为输入,将改进后的单一灰色模型和神经网络模型进行串联组合。采用粒子群优化算法对该组合模型的权值和阈值进行优化,得到改进的灰色神经网络组合模型,可实现提前一天功率预测。某光伏电站群的实测数据验证了该预测方法能够有效提高预测精度。
刘博洋潘宇许伯阳刘文李焕奇王苏
关键词：神经网络模型粒子群算法
计及功率损耗的分布式光伏-储能系统出力优化及容量配置方法被引量：10
2017年
分布式光伏与储能(PV-BES)接入配电网可将不可控的光伏电源转化为可控电源,进而减小功率损耗并提高电压水平与稳定性。文章建立了以功率损耗变化率为判据的含有功、无功损耗的PV-BES系统出力优化模型;基于遗传算法对模型求解,在配电网不同负荷水平下对PV-BES系统出力进行优化;考虑成本经济性对光伏、储能系统容量进行配置。基于IEEE33节点系统仿真结果表明,文章方法与传统解析法相比,能明显降低功率损耗并提高电压水平。
崔杨潘宇王泽洋孙兆键
关键词：功率损耗电压水平
计及功率损耗的分布式光伏-储能系统出力优化及容量配置方法
本发明涉及一种计及功率损耗的分布式光伏‑储能系统出力优化及容量配置方法，其特点是，在分析含分布式光伏‑储能系统的配电网功率损耗的基础上，建立了以功率损耗变化率为判据的综合有功、无功损耗的PV‑BES出力优化模型，在配电网...
崔杨潘宇刘文严干贵
计及损耗及电压水平的分布式光-储系统容量配置及经济性研究
分布式光伏是“十三五”期间我国光伏行业发展的重点，加快推进分布式光伏的应用有利于缓解能源危机与环境恶化。随着大规模分布式光伏接入配电网，其波动性与随机性势必会使电能质量问题更为突出，对电网的潮流、电压、损耗等方面产生不利...
潘宇
关键词：功率损耗电压水平经济评价
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