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本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于共享储能电力系统的电气设备功率控制方法，解决了现有技术中因忽略多机协同调整桨距角时产生的尾流相互作用，导致在风电功率输入平滑调控过程中存在控制精度不足与整体平滑效果不佳的技术问题。该方法包括：采集多台风力发电机的运行数据和位置信息；根据每台风力发电机的风速和实际输出功率，确定每台风力发电机的自身功率调整角；根据多台风力发电机的位置信息和每台风力发电机的风向，确定每台风力发电机的相邻风力发电机，并根据相邻风力发电机造成的尾流影响，确定每台风力发电机的尾流影响调整角；根据自身功率调整角和尾流影响调整角，对每台风力发电机的当前桨距角进行调控。

本发明公开了一种基于预测模型的太阳能发电自适应输送方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取待管理输送时段，获取历史发电输送数据序列，获取平均发电输送变化速率；根据待管理输送时段选取波动阈值，获取超限覆盖率；若超限覆盖率不超过预设阈值，则基于预测模型和平均发电输送变化速率获取待管理输送时段的第一目标输送数据序列；若超限覆盖率超过预设阈值，则根据历史发电输送数据序列获取修正比例，并根据平均发电输送变化速率和修正比例获取修正发电输送变化速率，并基于预测模型和修正发电输送变化速率获取待管理输送时段的第二目标输送数据序列。本发明具有预测效率高、预测可靠和输送管理效果好的优点。

本发明涉及一种交直流混合配电网动态调度方法及装置，其方法包括：根据实时电价调整负荷需求以及构建多源不确定性集合；根据调整后负荷需求构建第一、第二阶段优化调度模型；根据第一、第二阶段优化调度模型构建总预期调度成本函数；遍历多源不确定性集合中的所有场景集，基于总约束条件，采用改进的列和约束生成算法，并通过强对偶变换和迭代逼近最优解的方法求解第一、第二阶段优化调度模型，以使总预期调度成本函数在最恶劣场景集下最小化，得到在所有场景集下均能保持调度成本最小的调度策略。本发明确保在最恶劣情况下仍能保持系统的高效运行，提升电网对可再生能源和负荷波动的适应能力，提高整个系统的经济性和可靠性。

本发明提出一种综合能源系统的多尺度多组认知智能调度与控制方法，该方法包括一个多时间尺度融合的控制框架和两个模块，第一个模块是以自适应噪声完备集合经验模态分解和时间序列预测为基础的控制模块，第二个模块是以自适应噪声完备集合经验模态分解和双向长短期记忆网络预测为基础并且融合人工行为认知知识矩阵的调度模块。该方法以综合系统的频率偏差序列、区域控制偏差序列、用户行为和气候因素作为输入，经过控制模块和调度模块分别输出每4秒钟更新的自动发电控制机组控制指令和每5分钟以及60分钟更新的非自动发电控制机组的调度指令。所提方法能解决综合能源系统中发电控制和经济调度不协调的问题，提高控制精度，减小频率偏差。

本发明公开了基于改进MOJAYA算法的微电网优化调度方法，首先设置微电网目标函数和约束条件，初始化种群：生成初始种群和空archive集。然后合并初始种群和空archive集并计算合并后集合中所有个体的总适应度，总适应度F(i)由原始适应度R(i)和拥挤密度D(i)共同组成，更新archive集；最后通过总适应度F(i)识别最优个体和最差个体，通过MH抽样方法进行种群个体更新；迭代循环，最后输出archive集，archive集中个体代表微电网优化调度后的各个微电源发电出力方案。本发明解决了现有技术中存在的综合微电网全局搜索能力较弱，容易陷入局部最优的问题。