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公开(公告)号:CN114844115A
公开(公告)日:2022-08-02
申请号:CN202210765433.0
申请日:2022-07-01
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的光伏变流器构网控制方法及装置,采集光伏变流器当前时刻直流侧的光伏输入电压电流、交流侧输出电压电流和交流滤波器电流,建立光伏变流器的预测模型,计算下一采样时刻的光伏预测电压和交流预测电压;然后根据光伏出力状态和当前交流电压幅值确定光伏变流器运行模式以及下一采样时刻交流电压参考值;最后设计成本函数跟踪输出电压参考值,并在成本函数中加入惩罚函数用于舍弃不满足要求的开关状态。本发明可使光伏变流器在光伏出力充足时,独立构建交流电压,实现构网控制;当光伏出力不足无法满足负荷需求时,光伏变流器自适应调节输出电压幅值,同时稳定输出电压频率,并保持光伏最大功率输出。
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公开(公告)号:CN111583197B
公开(公告)日:2022-05-13
申请号:CN202010326610.6
申请日:2020-04-23
Applicant: 浙江大学 , 杭州远鉴信息科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种结合SSD及Resnet50网络的电力箱图片锈蚀破损识别方法。采集电力箱样本图片,预处理并进行筛选整理并标注,形成训练集;将训练集输入到SSD目标检测网络中预测输出电力箱小图,训练得到电力箱检测模型;利用电力箱小图输入到Resnet50分类网络中预测判断出电力箱是否存在锈蚀破损情况,训练得到锈蚀破损检测模型;通过测试后结合形成电力箱锈蚀破损识别综合模型,利用电力箱锈蚀破损识别综合模型实现对待测电力箱图片进行检测。本发明能够较好地检测出电力箱在图像中的位置并判断是否出现锈蚀破损等状况和结果,解决了电力箱拍摄图像背景干扰大、锈蚀破损情况判断困难等问题。
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公开(公告)号:CN114219150A
公开(公告)日:2022-03-22
申请号:CN202111535899.3
申请日:2021-12-15
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应优化构造区间的电力负荷区间预测方法,结合PID思想,在自适应构造区间的调整策略中考虑了PICP和PINAW的一阶和二阶差分,对训练过程进行改进。除了区间覆盖率PICP之外,本方法将区间预测中的重要指标平均区间宽度PINAW加入到自适应构造区间的调整策略中。该方法步骤包括:对电力负荷数据样本进行预处理;构建GRU区间预测模型;构造区间作为训练标签;训练GRU区间预测模型,基于每次训练得到的预测区间的PICP和PINAW的一阶和二阶差分优化构造区间宽度;基于训练好的GRU区间预测模型进行电力负荷区间预测。本方法能够得到高质量的预测区间,即在PICP满足置信度的前提下,具有较窄的区间宽度,且训练结果具有较好的一致性。
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公开(公告)号:CN113097990B
公开(公告)日:2022-03-15
申请号:CN202110371142.9
申请日:2021-04-07
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种用于多电压等级直流配网系统中经双向DC/DC变换器柔性互联的配电子网间双向电压支撑控制方法,该方法通过将各配电子网母线电压进行归一化处理,使整个配网系统不同电压等级母线等效为同一条母线,随后设计双向电压支撑控制算法,实现各个配电子网母线电压相互支撑,提升整个配电系统的运行效率与运行稳定性。由于本方法仅需要设备本地信息,无需额外的通信系统,具有良好的分散特性,并实现了不同电压等级配电子网间双向支撑,并可灵活应对配电系统拓扑的变化,实现方法简便,适应多种运行场景,可大大提升系统的供电可靠性。
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公开(公告)号:CN112994111B
公开(公告)日:2022-02-22
申请号:CN202110451859.4
申请日:2021-04-26
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F17/10 , G06F111/10 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种考虑功率控制影响的永磁同步风机接入弱电网稳定性分析方法。新能源发电多采用扰动观察法进行最大功率跟踪,其中的非线性不连续环节导致稳定性分析困难。本发明基于描述函数法分析了永磁同步风机接入弱电网系统的稳定性,充分考虑了功率环中的非线性不连续环节,使分析结果更加精确。同时,描述函数法是一种可以量化地计算振荡功率和幅值的方法,本发明所述分析方法可为振荡抑制及控制器设计提供有力良好参照。
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公开(公告)号:CN113255236A
公开(公告)日:2021-08-13
申请号:CN202110765317.4
申请日:2021-07-07
Applicant: 浙江大学 , 华立科技股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06F119/06
Abstract: 本发明提出了一种基于孪生网络的非侵入式负荷自适应识别方法,该方法以负荷的V‑I轨迹和有功功率作为待识别负荷特征,使用孪生网络判别负荷V‑I轨迹的相似度,通过与特征库进行匹配,得到负荷编号信息,从而实现负荷识别。其中,用户根据保存的使用的时刻结合当日实际使用情况,再建立负荷编号信息与电器的实际类型进行映射。通过特征库的动态构建,本发明可实现对未知负荷的准确识别。最后在PLAID数据集和COOLL数据集中验证了模型的有效性和通用性。
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公开(公告)号:CN111711359B
公开(公告)日:2021-08-10
申请号:CN202010609332.5
申请日:2020-06-29
Applicant: 浙江大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种适用于直流微电网的双级Boost变换器的新型MPC控制方法,该双级Boost变换器为主电路为两个Boost电路级联构成,该控制方法首先实时采样双级Boost变换器中的输入电压、电流,中间级电容电压,后级电感电流,输出电压、电流。然后实时计算电路负载、后级Boost电路开关管的占空比和前级Boost电路开关管的占空比;最后将计算得到的开关函数发送给PWM波调制模块,所述调制模块再根据开关函数调制出相应的开关管PWM波开关信号完成对该双级Boost变换器的控制。本发明电路结构简单,有效提高了电路升压变比,控制算法简便,使得电路在发生负载突变时,出口电压能快速恢复,显著提升变换器出口电压质量。
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公开(公告)号:CN112766604A
公开(公告)日:2021-05-07
申请号:CN202110138564.1
申请日:2021-02-01
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/04 , G06F113/06 , G06F113/14 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于热管网约束自适应调节的综合能源系统优化调度方法。根据调度时间窗内的预测风电功率、热以及电负荷,考虑热网动态约束和电网直流潮流约束,构建热电综合能源系统优化调度模型,以运行成本最小为优化目标,得到CHP机组和向大电网购电的调度值;在实时调度中,利用CHP机组平抑风电功率实际值与预测值间的偏差,得到CHP机组的实际出力以及热网中的实际水温;判断水温是否越限,并计算水温越界的统计概率,根据该统计概率值动态自适应调节热网水温约束的边界值,并应用于下一个调度窗的优化模型中,调度窗在优化过程中不断地向前推进。本发明充分利用热管网水温的柔性约束以平抑可再生能源的随机波动,并实现综合能源系统优化调度。
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公开(公告)号:CN112418722A
公开(公告)日:2021-02-26
申请号:CN202011443609.8
申请日:2020-12-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明申请了一种基于V‑I轨迹图和神经网络的非侵入式负荷识别方法,所述方法包括:实时采集入户的电压和电流数据以及有功功率数据;通过有功功率的变化来判断有无负荷投切事件以及负荷运行状态有没有达到稳定状态;根据事件前后的稳态电压电流数据获取负荷的电压电流数据以及功率数据;采用简单的图像处理技术把V‑I轨迹转换成包含电压电流相位差、功率等信息的RGB彩色图像。得到RGB彩色图像之后,进行归一化处理;通过事先训练好的卷积神经网络进行负荷识别。与现有技术相比,本发明通过卷积神经网络充分提取负荷的稳态特征,而且神经网络模型能够在嵌入式设备上直接运行,不需要依赖于服务器的运算支持。
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公开(公告)号:CN112003271A
公开(公告)日:2020-11-27
申请号:CN202010795356.4
申请日:2020-08-10
Applicant: 浙江大学 , 湖南源木电力发展有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于分散式阻抗判据的换流器接入交流微电网稳定性分析方法,该方法针对整个交流微电网中新能源发电单元与换流器组成的并网系统、交直流负载系统进行分类,划分为广义电压源与广义电流源,分别利用Park变换,结合dq解耦控制,同时将各系统等效转换为d轴系统与q轴系统,计算各d、q轴系统输入或输出阻抗,依据交流微电网额定交流母线电压,系统规划容量,计算各子系统分散式阻抗判据,与实际阻抗进行对比,判定并网系统接入的稳定性。本发明实现了对模块化交流微电网、即插即用型分布式发电单元稳定性的快速分析,降低了系统稳定性分析过程中的模型复杂度与计算难度,其实现方法简便,手段灵活,能够有效保证系统稳定性。
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