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沈陽農業大學
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基于深度學習的光伏并網系統電能質量預測及調控策略研究
所屬領域:
項目成果/簡介:
本成果圍繞光伏并網系統電能質量展開。基于深度學習算法，研究諧波等電能質量指標變化規律，運用特征提取技術處理時序數據，實現電能質量預測。研發基于態勢感知的電能質量調控裝置，總諧波補償率不小于 90%，補償次數 2 - 50 次。成果形式包括研究報告、調控裝置示范應用，申請發明專利 3 項，發表論文 3 篇。應用場景涵蓋光伏電站、配電網等，可提升電網可靠性與經濟性，減少設備損耗、優化調控策略、降低棄光率，為新能源消納提供支撐。
應用范圍:
光伏電站、配電網等
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