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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于光伏发电功率预测的电压稳定控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114781701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210349688.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于光伏发电功率预测的电压稳定控制方法是由韩其国;李志蕊;潘生华;胡茂川设计研发完成，并于2022-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光伏发电功率预测的电压稳定控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于光伏发电功率预测的电压稳定控制方法，包括以下步骤：预测光伏发电功率，通过依据预测的光伏发电功率Ppvt，结合负荷曲线PLt、QLt，调节光伏逆变器的无功功率Qpvt,使得电压降ΔUt的波动最小或在一个小范围内，保证并网电压U2t不越限。本发明对分布式电源并网点的电压做到“预期自动控制”，可避免原来由于无功电压控制器与逆变485通讯的延时，往往在调节前期已造成了电压的波动和瞬时的电压值超标的情况，具有工程应用价值。

本发明授权一种基于光伏发电功率预测的电压稳定控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于光伏发电功率预测的电压稳定控制方法，其特征在于，包括以下步骤：预测光伏发电功率，通过依据预测的光伏发电功率Ppvt，结合负荷曲线PLt、QLt，调节光伏逆变器的无功功率Qpvt，使得电压降ΔUt的波动最小或在一个小范围内，保证并网电压U2t不越限， 其中预测光伏发电功率包括以下步骤： 获取数据：在目标时刻的前一个小时内，每五分钟对光伏的发电功率Ppv进行一次采样，获取有功功率数据； 数据处理：对获取的有功功率数据进行预处理，得到原始数据样本，预处理包括对缺失值较少的样本进行插值填充和缺失值较多的样本则舍弃，将预处理后的原始数据集进行归一化处理，得到光伏有功出力的真实样本xN； 生成虚拟样本：生成式对抗网络GAN的学习方式是无监督学习，所述生成式对抗网络包含生成器G和判别器D，随机向生成器中输入一组噪声向量，生成器依据真实样本xN中的数据分布生成足够的虚拟样本x’，GAN模型的目标函数为： 其中，xN为真实数据，z为随机数据，Gz生成器生成虚拟样本x’，D＊的取值由判别器决定，范围为0-1之间的概率值，若D＊＝0，表示判别器认为输入的数据是虚假数据；若D＊＝1，表示判别器认为输入的数据是真实数据； 生成器G的优化损失函数写为： LoSSG＝Ez～Nz|0，1log1-DGz 判别器D的优化损失函数写为： 为生成器生成的数据分布，训练的时候，生成器G的目的是：对于生成的虚拟样本x’，希望判别器让DGz尽可能地趋近于1，即让目标函数VD，G最小化，使生成器生成的虚拟样本与真实样本之间的差异最小化；而判别器D的目的是：输入真实样本数据x时，最好Dx＝1；而输入生成的虚拟样本x’时，最好DGz＝0，即让目标函数VD，G最大化； 优化对抗网络参数：将真实数据样本与虚拟样本均输入到判别模型中，判别模型输出结果，再根据结果不断更新生成模型的参数，二者进行博弈，不断优化参数，直到达到纳什平衡，此时生成模型训练出来的虚拟样本就和真实样本基本相同； 聚类、获取预测值：采用K-means聚类算法把虚拟数据集分成若干簇，选取数据分布最多的一簇，将其簇中心作为预测的光伏发电功率； 光伏逆变器的可调无功功率，是依据根据发电单元的额定值和预测的有功出力，计算站内所有发电单元的无功功率出力的限值，以最大限度地利用发电单元的无功调节能力； 分布式光伏并网系统中，末端电力用户含PV发电系统，U为线路首端电压，U为线路末端电压，P、Q分别为流向末端用户的有功功率和无功功率，R为线路电阻，X为线路电抗，线路的电压关系如式1所示： 线路的电压损失则为： 以瞬时值表示，即： 由于配电网的R值相对较大，PPV的波动对ΔU的波动影响较大；当光伏发电功率大且无法全部就地消纳时，其发出的部分功率将通过线路向系统倒送，此时上式中的有功功率P的方向将发生改变，即PR将变为负值；当PR+QX变为负值时，即ΔU为负值，将造成线路末端电压高于送端变电站母线电压，甚至出现过电压问题； 控制目标使最小，在预测Ppvt和已知或预测PLt、QLt的情况下，调节量实时Qpvt值如下式： 光伏电站可调无功的最大值如下确定， 其中，M为光伏电站逆变器的总数量，光伏电站总无功容量的最大值，为每台逆变器的最大无功输出容量，SNi为逆变器的额定容量，当光伏的输出有功功率低于逆变器的额定容量时，剩余容量就能向电网提供无功支撑； 无功分配根据不同逆变器的无功功率余量，将总的无功调节量按容量比例分配到每台逆变器中，见下式： 通过此分配方式保证每台逆变器发出的无功功率均在允许的范围内。

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