一种基于深度学习的电动汽车参与电网低电压控制方法
基本信息
| 申请号 | CN202111214976.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113991683A | 公开（公告）日 | 2022-01-28 |
| 申请公布号 | CN113991683A | 申请公布日 | 2022-01-28 |
| 分类号 | H02J3/14（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06F30/27（2020.01）I;B60L55/00（2019.01）I | 分类 | 发电、变电或配电; |
| 发明人 | 丁梁;姚建生;王建军;施光南;茹伟;周永智;韦巍;蒋安杰;朱祥昱;张雨蓓 | 申请（专利权）人 | 国网浙江绍兴市上虞区供电有限公司 |
| 代理机构 | 杭州华鼎知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 李磊 |
| 地址 | 312300浙江省绍兴市上虞人民中路116号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于深度学习的电动汽车参与电网低电压控制方法，具体为采集历史低电压故障数据和对应的电动汽车负荷切除方案及其电压恢复效果，计算电动汽车负荷切除方案与电压恢复效果的关系，并以此计算每个节点负荷对电压恢复效果的影响值，根据电网电压恢复的可靠性要求、电动汽车负荷切除成本、每个节点负荷对电压恢复效果的影响值和电动汽车负荷切除方案与电压恢复效果的关系建立电网优化模型，在检测到电动汽车参与电网出现低电压故障情况时，通过电网优化模型根据对应负荷减载需求获取故障处理对应的电动汽车负荷切除方案。本发明能够获取更加精准的电动汽车负荷切除方案，能够提高电网的恢复速度，提高了电网的供电可靠性。 |
