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公开(公告)号：CN109409594B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201811213947.5
申请日：2018-10-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明具体涉及一种短期风电功率预测方法，属于风电预测技术领域。所述方法包括：1)对历史数据进行数据整理；2)对整理后的历史数据进行数据重组；3)将重组属性矩阵中的每一行按照重组属性矩阵的大小从小到大排序，得到排序属性矩阵；4)建立预测模型并进行风电功率预测。本发明通过处理历史数据而得到一组权重，然后对待预测时间段的数据进行处理，从而对其进行预测，和现有技术风电功率建模预测比较，本发明所述方法在不失准确度的情况下，减少了预测所耗的时间。
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公开(公告)号：CN108879708B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201810987282.7
申请日：2018-08-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种主动配电网的无功电压分区方法及系统，属于电力系统自动化技术领域，方法：首先利用综合评价指标从负荷节点中选取关键节点，构建关键节点坐标空间，然后利用Kohonen神经网络自动分区算法对负荷节点进行分区，计算电源节点对各个负荷节点分区的电压控制灵敏度，完成对整个主动配电网的分区，最后对分区结果的每一个子区域进行校验；本发明的综合评价指标从负荷节点中选取关键节点更加具有客观性和全面性，使得分区算法得到的分区结果更准确，并利用Kohonen神经网络自动分区算法进行主动配电网的分区，算法具有易于实现、收敛快、精度高和分区结果更加客观的特点。
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公开(公告)号：CN112950410A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110483271.7
申请日：2021-04-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种计及风光相关性与预防维护的能量枢纽系统规划方法，涉及电力系统技术领域。本发明通过获取能量枢纽系统规划所需基础参数,利用非参数核密度估计和Frank‑Copula函数的风光出力场景生成方法，得到典型日风光出力序列；基于设备随机故障率计算能量枢纽内每个设备的维护成本和可使用容量；利用随机二层规划方法建立计及风光出力相关性与预防性维护计划的能量枢纽系统双层多场景规划模型，模型包括所述目标函数和约束条件；将基础参数代入至构建模型中，以能量枢纽规划年化总成本最小为目标，采用Cplex求解器对所述模型进行求解，输出能量枢纽中选定设备的型号、数量、容量、维护计划、维护成本及最优出力数据。
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公开(公告)号：CN108270216B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201810129271.5
申请日：2018-02-08
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种考虑多目标的复杂配电网故障恢复系统及方法，本发明基于改进蜂群算法对配电网网络进行故障恢复和孤岛划分，算法引入结群策略和追随策略，定义引领蜂交叉搜索策略、蜂群感知半径和算法搜索截止条件，这样使搜索目的更加明确，收敛速度进一步提高，增大搜索范围，很大改善了基本蜂群算法容易陷入局部最优解、难得到精确最优解的缺点，提高了其在计算过程中的收敛性，能够有效的提高电网的故障恢复效率。
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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
IPC: H02M7/483 , H02M7/5387 , H02J3/36
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。
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Patent Agency Ranking
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
IPC: H02J3/00
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。
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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
IPC: G01R31/08
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。
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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。
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公开(公告)号：CN106887841B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201710176766.9
申请日：2017-03-23
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种含电动汽车微电网容量配置的多种群遗传粒子群优化方法，在满足电动汽车用电需求的情况下，发挥电动汽车所具有的储能功能，提出了包含年费用成本、全年负荷缺电概率和负荷曲线峰谷差为目标的多目标模型，运用多种群遗传粒子群算法对目标函数进行求解，可以精确的获得微电网系统中各单元的最优容量，在保证系统可靠性及平抑负荷波动的情况下，还可以实现较高的经济效益。通过对含有电动汽车的微电网系统的优化，在保证系统可靠性和经济性的基础上，利用电动汽车该移动储能装置，可以实现削峰填谷，降低系统曲线的峰谷差，不但可以提高电力系统的稳定性，还有很高的经济效益，从而有利于电动汽车此清洁装置的推广利用。
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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。
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