基于模型预测控制的模块化多电平换流器通用控制方法

    公开(公告)号:CN110212800B

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN201910603319.6

    申请日:2019-07-05

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种基于模型预测控制的模块化多电平换流器通用控制方法,涉及柔性直流输电技术领域。本方法为:步骤1:根据当前周期的三相下桥臂输出电压以及约束条件得到下一周期的三相下桥臂输出电压的模型预测控制集W;步骤2:计算控制集W中每一种输出电压的电流成本函数,得到电流成本集合G;步骤3:选择出集合G中电流成本最小的三种电压输出方式;步骤4:计算不同投切方案的电容电压成本函数和开关成本函数;步骤5:计算每种子模块投切方案总成本函数,保留最小总成本对应的子模块投切方案,生成开关信号控制模块化多电平换流器各子模块投切。本方法通过减少控制集的大小减少了寻优计算量,并且减少电容电压波动,降低了开关频率。

    一种基于细胞凋亡算法的配电网动态恢复系统及方法

    公开(公告)号:CN108923428B

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN201810978320.2

    申请日:2018-08-27

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提出一种基于细胞凋亡算法的配电网动态恢复系统及方法,包括:信息采集代理模块、负荷代理模块、抢修小队代理模块、数据处理代理模块、可恢复性评估代理模块、待恢复树代理模块、协同代理模块及控制中心代理模块;借鉴细胞生理特性,将网络重构与抢修问题分解为连续的多个步骤,降低各个步骤优化难度,解决传统方法多次进行优化容易产生维数灾的问题;根据可恢复性评估值,确定各个时间段待恢复树的恢复模式,根据各个模式确定该阶段最重要的恢复目标,简化恢复过程中多目标寻优导致的恢复过程寻优复杂,恢复时间拉长问题;将故障恢复与抢修协同起来考虑恢复方案,提高恢复效率,减少经济损失,适用于发生多故障大电网系统大面积停电问题。

    降噪自编码和深度支持向量机的电力系统状态估计方法

    公开(公告)号:CN109256773B

    公开(公告)日:2021-01-26

    申请号:CN201811218395.7

    申请日:2018-10-19

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提出降噪自编码和深度支持向量机的电力系统状态估计方法,包括:获取电网节点中电压幅值的量测值和电压相角的量测值的历史数据;标准化处理;输入到1维降噪自编码中进行降噪处理;降噪后的数据在输入到深度支持向量机进行状态估计;判断状态估计误差是否满足要求;输出1维降噪自编码和深度支持向量机的状态估计模型参数;把一个大电网分解成p个子网;一个GPU对一个子网进行计算,CPU进行汇总,输出全网的状态估计结果;本发明采用GPU+CPU的混合结构对电力系统进行状态估计,缩短了计算时间;采用的降噪自编码和深度支持向量机模型,提高了状态估计的精度,并在训练过程中采用变学习率的梯度下降法,有效地寻找到最优参数,且缩短了训练时间。

    一种基于PMU装置的输电线路故障定位方法

    公开(公告)号:CN109100614B

    公开(公告)日:2021-01-05

    申请号:CN201811137324.4

    申请日:2018-09-28

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种基于PMU装置的输电线路故障定位方法,涉及电力系统故障定位技术领域。该系统包括对PMU装置采集到的量测信息进行分类存储和故障监测的数据监测层以及对故障的类型进行分析,并对故障点进行定位的故障定位层;该系统的故障定位方法为,数据监测层判定输电线路的故障,并将故障输电线路相关节点数据上传至故障定位层中;故障定位层对上传的故障线路相关节点数据进行处理,完成对故障点的定位;然后对布置PMU节点的等效节点进行计算,得到故障点位置;最后进行迭代计算,减小计算误差。本发明提供的基于PMU装置的输电线路故障定位方法,解决了量测信息的同步性越性,实现快速有效的对输电系统故障进行定位计算。

    基于章鱼模型的自适应长短期IES负荷预测方法

    公开(公告)号:CN112101680A

    公开(公告)日:2020-12-18

    申请号:CN202011021799.4

    申请日:2020-09-25

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种基于章鱼模型的自适应长短期IES负荷预测方法。首先采集原始样本数据并进行归一化处理,然后将归一化处理后的样本数据采用生成对抗网络扩展样本数据集,当生成器和判别器博弈达到纳什均衡时对不完备样本数据进行扩展,将扩展样本集按照时间维度平均分为四个子数据集且保证每个子数据集互不重合,最后构建章鱼模型,将四个子数据集中其中三个作为训练集,剩余一个作为验证集,分别输入到章鱼模型四足中,通过章鱼头部确定哪一足进行动作,当生成器和判别器博弈达到纳什均衡且章鱼头部执行优胜劣汰机制后,并行预测电、气、热负荷,通过本发明提供的预测系统进行负荷预测,减少了前期对网络模型的选择,同时提高了预测精度。

    一种基于卡尔曼滤波的电-气-热耦合网络动态状态估计方法

    公开(公告)号:CN110619487A

    公开(公告)日:2019-12-27

    申请号:CN201910968540.1

    申请日:2019-10-12

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种基于卡尔曼滤波的电-气-热耦合网络动态状态估计方法,属于电力系统分析和监测技术领域,为解决现有电-气-热耦合网络动态状态估计存在的问题,本发明采用基于卡尔曼滤波的电-气-热耦合网络的状态估计全局一致算法进行动态状态估计,根据电力网络、天然气网络以及热力网络的动态性速度不同,为三个子网络赋予不同的时间尺度,而在进行快速系统的状态估计时,将慢速系统视为稳态。并且对于热能网络的动态状态估计获得的新的热负荷与温度状态量,又为下一次水力网络的状态估计提供了新的数据来源。

    一种面向混合量测的电网恶性数据注入攻击在线防御方法

    公开(公告)号:CN109921415A

    公开(公告)日:2019-06-21

    申请号:CN201910188447.9

    申请日:2019-03-13

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提出一种面向混合量测的电网恶性数据注入攻击在线防御方法,包括:建立了SCADA和PMU混合状态估计模型;分别提出了PMU量测量和SCADA仪表量测量的恶性数据检测方法:对于PMU量测量,基于传输线路等效阻抗法,结合提出的检测指标,能够明显检测出PMU中的恶性数据;对于SCADA仪表量测量,通过状态一致性检测、异常数据检测及残差分布偏离度检测能够有效检测出SCADA仪表中的恶性数据,并能剔除量测量突变情况的干扰,此外,本发明提出了SCADA和PMU恶性数据的剔除与修正过程。通过本发明能够在线有效检测、识别和剔除SCADA和PMU仪表上的恶性数据,提高了电力信息物理系统的安全可靠性及抵御恶性数据的能力,具有良好的应用前景。

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