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公开(公告)号：CN117937640A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410343190.0
申请日：2024-03-25
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种基于有限时间理论的虚拟同步机控制方法，属于虚拟同步机控制技术领域。基于有限时间理论的虚拟同步机控制方法，包括以下步骤：S1、利用角频率误差设计基于有限时间理论的附加控制器结构；S2、利用附加控制器实现虚拟同步机全局有限时间稳定控制；S3、设计李雅普诺夫函数，确定附加控制器相关参数的限制条件及虚拟同步机系统收敛时间。采用上述基于有限时间理论的虚拟同步机控制方法，在虚拟同步机的有功环中附加有限时间控制器，通过检测角频率误差，对有功闭环控制回路进行有功反馈补偿，保证了虚拟同步机并网系统有功功率指令的快速功率跟踪与输出频率的稳定，提高虚拟同步机有功环的动态性能。
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公开(公告)号：CN117674082A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311513689.3
申请日：2023-11-14
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网冀北电力有限公司张家口供电公司 , 国网河南省电力有限公司开封供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/23
Abstract: 本发明涉及电力系统暂态评估技术领域，具体公开了一种基于广域测量数据的电力系统暂态评估方法，包括：通过采集电力系统各节点的电力运行数据和历史电力运行数据，运用聚类法得到各节点的电力运行标准阈值。实时获取各节点的电力运行值，与标准阈值对比，判断是否发生暂态行为。若实时值在标准阈值内，判定为正常；若不在范围内，则发生暂态行为。获取暂态行为节点的电力运行数据，通过与标准阈值对比确定暂态评分。根据暂态评分与预设评分关系，确定节点的暂态危机等级，实现对电力系统暂态行为的有效监测和分类评估。
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公开(公告)号：CN117609759A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311472223.3
申请日：2023-11-07
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网河南省电力有限公司开封供电公司 , 国网冀北电力有限公司张家口供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0455 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习框架的分布式光伏发电功率预测系统和方法，属于光伏发电量预测技术领域；通过RNN网络模块对数据样本中的异常数据进行预处理，进而生成数据准确的训练集；并通过transformer网络模块基于注意力机制对训练集的数据及时序特征进行训练，一方面，通过基于注意力机制的transformer网络提取数据之间的时序特征信息，解决传统算法时序信息利用率不高，无法获得序列中各个时刻权重的问题；另一方面，基于数据准确的基础上保证预测结果的高精度。
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公开(公告)号：CN117521319A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202210930703.9
申请日：2022-07-27
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , G06F113/06
Abstract: 本发明涉及一种风电机组与MMC‑HVDC互联系统接口的建模方法，所述方法包括：根据预先建立的风电机组和MMC‑HVDC的动态模型，得到风电机组出口电流以及MMC‑HVDC内电势的表达式；在MMC‑HVDC同步旋转坐标系中建立两子系统之间输电线路的数学模型，并将线路参数归算至MMC‑HVDC侧；利用坐标变换关系，将风电机组出口电流变换到MMC‑HVDC同步旋转坐标系中，并进行参数折算；将变换后的风电机组出口电流带入输电线路数学模型，得到互联系统接口的数学模型。本发明的接口模型考虑了两个子系统之间输电线路中变压器的变比和参数折算，并且无需在MMC‑HVDC出口引入辅助求解电容，具有良好的适用性和精确性。
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公开(公告)号：CN117129853A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202210690568.5
申请日：2022-05-20
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种大型同步电动机转子匝间短路故障诊断方法。是基于凸极同步电动机的结构，分析了凸极同步电动机的基本运行原理，综合考虑了凸极同步电动机的转子匝间短路后励磁电流变化和磁动势变化，建立了凸极同步电动机的相量图,推导出空载电动势与同步电动机的易获取的电气量之间的函数关系，然后通过空载特性曲线及相应运行条件下的电气量参数反向计算出励磁电流，将计算所得的励磁电流与所测的励磁电流进行比较，对凸极同步电动机的转子匝间短路故障进行识别。本发明的诊断凸极同步电动机的转子匝间短路故障的方法具有较好的准确度，不需要在同步电动机停止运行之后进行故障识别，能够根据现有的在线监测数据进行转子匝间短路的诊断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117054868A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202210650809.3
申请日：2022-05-05
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种隐极同步发电机转子匝间短路故障诊断方法。是基于隐极同步发电机的结构，分析了隐极同步发电机的基本运行原理，综合考虑了隐极同步发电机的转子匝间短路后励磁电流变化和磁动势变化，建立了隐极同步发电机的相量图，推导出空载电动势与同步发电机的易获取的电气量之间的函数关系，然后通过空载特性曲线及相应运行条件下的电气量参数反向计算出励磁电流，将计算所得的励磁电流与所测的励磁电流进行比较，对隐极同步发电机的转子匝间短路故障进行识别。本发明的诊断隐极同步发电机的转子匝间短路故障的方法具有较好的准确度，不需要在同步发电机停止运行之后进行故障识别，能够根据现有的在线监测数据进行转子匝间短路的诊断。
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公开(公告)号：CN116862144A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310696675.3
申请日：2023-06-13
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种基于双重博弈的多园区低碳调度方法及系统，涉及电力市场的能量交易的技术领域，包括：建立多园区之间的第一层新能源交易框架，以及每个园区与中间运营商之间的第二新能源交易框架，以中间运营商作为园区间能源调度信息汇总中心，构建双层交易框架；基于双层交易框架，通过随机场景法与条件风险价值理论，构建随机场景下多阶段双重博弈的多园区随机场景低碳调度模型，并通过Stackelberg博弈理论结合Nash博弈理论，获取中间运营商与多园区间的领导跟随关系以及多园区之间的智能体合作关系，对多园区的低碳化运行进行调度；本发明提高了多园区综合能源系统的经济性、适应性已经低碳性。
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公开(公告)号：CN116667390A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310926440.9
申请日：2023-07-27
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明涉及电力系统负荷频率控制技术领域，具体公开了一种基于动态面一致算法的负荷频率控制方法，具体步骤如下：设计具有观测系统两类未知信息能力的分散式区域观测器；改写系统描述形式并设计各区域考虑通信时滞的协同误差面；设计以协同误差面为基础的控制律，建立具有协同调频特性的分布式负荷频率控制器；构建多区域互联电力系统的分布式协同负荷频率控制系统。本发明采用上述的一种基于动态面一致算法的负荷频率控制方法，利用分散式区域观测器得到无法直接测量获取的系统状态量与负荷干扰量的观测值，同时控制器具备时滞适应性保证调频效果，实现了多区域协同进行负荷频率控制，提高电力系统频率调节能力。
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公开(公告)号：CN110197043B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN201910500579.0
申请日：2019-06-11
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种汽轮发电机有限元仿真过程中的阻尼建模及校验方法，阻尼建模方法包括以下步骤：a.根据发电机的B‑H曲线数据定义所建发电机二维模型的铁磁材料属性；b.将转子大齿区顶部1设置为单层导体结构；c.将转子小齿顶部设置为单层导体结构；d.将转子阻尼条材质设置为铝合金；e.搭建多个阻尼笼。建模方法的校验方法，包括以下步骤：a.仿真获得励磁电流有效值I；b.计算发电机转子交流阻抗的仿真值Z＇；c.计算发电机转子交流阻抗的校验判据a％，d.根据对阻尼模型精度的要求设定阻尼模型准确判断阈值X。它可以提高所搭建汽轮发电机有限元仿真模型的计算精度，实现对所搭建仿真模型中阻尼参数较为方便和可靠的校验。
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公开(公告)号：CN113515889B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202110557310.3
申请日：2021-05-21
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种动态风速预测模型建立方法，包括步骤：获取目标区域的实测风速数据，并进行预处理；利用多种预测算法对预处理后的实测风速数据进行训练和预测，得到多种风速预测模型，构成Q学习模型集；在Q学习模型集中添加风速波动情况和属性因素，通过Q强化学习算法选出每时段的最佳风速预测模型，得到初步的风速预测数据，并计算出风速预测误差；基于风速预测误差构建误差Q学习模型库，通过Q强化学习算法在误差Q学习模型库中选出最佳风速预测误差模型以修正初步的风速预测值，得到最终的风速预测数据。本发明提供的方法，采用两次Q强化学习算法构建了动态风速预测模型，具有泛化能力强、鲁棒性好、预测精度高的特点。
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