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公开(公告)号：CN115759380A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211412496.4
申请日：2022-11-11
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于SHAP‑XGBoost算法的电力系统惯量短期预测方法，确定电力系统短期惯量预测输入特征，构建基于XGBoost的短期惯量预测学习模型；基于建立的短期惯量预测学习模型，提出基于SHAP‑XGBoost的解释性学习算法，实现所述短期惯量预测学习模型的深度学习；构建电力系统短期惯量预测框架，实现预测模型的在线部署与应用。本发明充分利用XGBoost机器学习模型的解释性机制，在保证了电力系统惯量短期预测较高准确率的同时还可以掌握模型内部的特征相关性，有利于电网调度部门制定相应的控制措施。
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公开(公告)号：CN115600727A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211137234.1
申请日：2022-09-19
Applicant: 三峡大学(CN)
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/18 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/14 , G06F119/08
Abstract: 计及热阻不确定性和风电不确定性的双重随机电热耦合优化调度方法，包括以下步骤：步骤一：考虑实际电热耦合调度中管道损坏因素导致热阻会产生变化，从而对系统产生影响，建立热网热阻不确定性约束；步骤二：在步骤一建立的热网热阻不确定性约束基础上，在电热耦合调度系统结构中考虑风电的不确定性和热网热阻不确定性影响，建立计及风电和热阻不确定性的双重随机电热耦合优化调度模型；步骤三：基于步骤二建立的优化调度模型，提出信息间隙鲁棒优化求解策略，得到最优调度结果。本发明考虑到了热阻不确定性所带来的热网热损特性变化及其对电热耦合调度决策可靠性的影响，更加符合实际的工况。并且用信息间隙鲁棒优化求解策略，保障系统优化调度的经济性和稳定性。
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公开(公告)号：CN115438847A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211037824.7
申请日：2021-04-12
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F17/11 , G06F113/14 , G06F119/08
Abstract: 随机电热耦合系统信息间隙鲁棒优化调度模型，包括上层优化调度模型和下层优化调度模型；上层优化调度模型包括：上层优化调度模型的目标函数和上层优化调度模型的约束条件。下层优化调度模型包括：下层优化调度模型的目标函数和下层优化调度模型的约束条件。随机电热耦合系统信息间隙鲁棒优化调度模型具有双层优化的特点，在模型求解之前还需对原优化调度模型进行合理松弛，将下层优化调度模型等效替换为其KKT条件。本发明采用信息间隙鲁棒优化方法进行求解，能够适用于随机电热耦合系统存在风电不确定性的现状，充分保证系统运行的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN113515830B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110628088.1
申请日：2021-06-06
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/17 , G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F113/14 , G06F119/08
Abstract: 基于供热管道网络拓扑变换的供热网络模型优化方法，包括：计算供热管道网络各节点处分支管道的工质传输时间延迟；按传输时间延迟从小到大的顺序，将各节点处分支管道串联合并为一根管道；计算合并后各管道的管道参数；判断供热管道网络是否还有分支管道，若有则重复前面步骤，若没有，则进设置化简阈值；将两端节点都没有分支管道流出的管道聚合成一个新的节点；计算聚合后各管道的管道参数；判断管道数量是否小于等于化简阈值E，若小于等于E，则得到最终符合化简需求的供热管道网络模型，若不满足，则重复重复前面步骤。本发明实现了热网化简，降低了电热联合调度中供热网络模型的数据维度；能够有效降低大规模电热联合调度的求解复杂性，提高了求解效率。
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公开(公告)号：CN109474028B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201811475654.4
申请日：2018-12-04
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于电网友好型DFIG控制策略下系统稳定性优化控制方法，包括针对传统电网友好型DFIG控制策略互作用影响，确定优化控制模型；采用跨越暂态有功控制模型，分析系统短路故障期间DFIG有功出力变化；采用附加约束的无功修正电流控制模型，分析系统短路故障期间DFIG无功出力变化；对优化控制后的系统稳定性改善效果进行综合评估。本发明方法考虑控制策略相互的影响，从有功限幅与恢复对虚拟惯量控制效果的影响，虚拟惯量控制对暂态无功控制效果的影响等多方面的因素进行分析，采用跨越暂态有功控制策略以及附加约束的无功修正电流控制策略分析系统短路故障期间DFIG出力变化，最后对优化控制后系统稳定性改善效果进行综合评价。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111652478A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010426427.3
申请日：2020-05-19
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于伞式算法的电力系统电压稳定评估误分类约束方法，步骤1：构建初始数据集，并基于电力系统电压稳定评估规则，构建电压稳定安全分类标签；步骤2：选择关键运行变量构建高效样本集；步骤3：对电压稳定评估模型进行离线训练；步骤4：将新的运行工况条件下产生的新样本集送入电压稳定评估模型中进行模型更新；步骤5：利用已训练好的电压稳定评估模型完成在线电压稳定评估。本发明为了解决传统基于数据驱动工具构建的VSA模型在误分类约束及模型更新机制方面存在的局限性，提出基于伞式算法的电力系统电压稳定评估误分类约束方法，使得VSA模型可提供权衡总体分类精度与一类分类错误约束的VSA结果。
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公开(公告)号：CN119004789A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411024871.7
申请日：2024-07-29
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F30/20 , G16C60/00 , G06F17/10 , G06Q50/06 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种燃煤电厂碳捕集改造耦合绿色甲醇合成系统的能耗分析方法，包括以下步骤：设计包含基于PCS的CO2捕集、基于PEM的电解水制氢、直接法合成甲醇三个主要环节的燃煤电厂碳捕集改造耦合绿色甲醇合成过程；计算基于PCS的CO2捕集过程理论能耗；计算PEM电解水制氢过程理论能耗；计算甲醇合成与精馏过程理论能耗。本发明通过上述设计，确定整个系统的能耗边界条件，为具有随机波动性的可再生能源发电机组提供优化调度与设计的理论依据，从而促进燃煤电厂的低碳运行和绿色甲醇的高效生产，最终助力实现节能减排的环境目标，不仅提高了系统运行的经济性和环保性，还为推进能源转型和可持续发展提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN118484903A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410625969.1
申请日：2022-06-30
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F18/2337 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F113/16 , G06F113/06
Abstract: 一种用于海缆集电系统拓扑优化的混合整数规划模型，该混合整数规划模型以成本最低为目标函数，在多升压站集电系统中，还需对每个分区电流汇入的升压站进行选择，避免因选择距离最近的升压站而导致馈线根数增加，从而减小所有连接该升压站的馈线实际载流量。因此设置与Xij类似的布尔矩阵Zik，对升压站进行选择。该模型的载流量约束和海缆压降约束非线性，引入其他变量将两者线性化，也就是以一个变量表示这两者中未知变量的乘积。通过对该混合整数规划模型求解，最终可以得到每个分区馈线连接升压站编号以及海缆选型。本发明能够以海缆实际稳态载流量作为选择海缆规格的依据，避免了因海缆规格不合适引起的热击穿故障或线芯不能充分利用导致的成本上升。
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公开(公告)号：CN115082105B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210532074.4
申请日：2022-05-06
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q30/0283 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于暂态频率稳定约束的同步惯性服务定价方法，包括步骤一、获取电力系统发电机参数、负荷和风电预测数据，以及频率指标允许范围；步骤二、依据频率动态响应过程和暂态频率稳定范围，推导出系统最低同步惯量需求；步骤三、在机组组合模型的基础上，搭建考虑系统最低同步惯量需求约束的定价出清模型；步骤四、针对模型的非凸性，将其离散变量松弛为连续变量，使出清模型转化为凸优化问题；步骤五、根据边际成本定价与拉格朗日对偶原理，在定价出清模型取得最优解时提取最低同步惯量需求约束的拉格朗日对偶乘子，获取同步惯量的影子价格，以此为同步惯性服务定价。本发明能够合理评估同步惯性服务的价值，调动同步发电机组的积极性，使系统具备充足的惯量水平，保证系统暂态频率指标维持在安全范围内，以此保障系统频率安全稳定。
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公开(公告)号：CN114863361B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210427866.5
申请日：2022-04-22
Applicant: 三峡大学
IPC: G06V20/52 , G06T3/4046 , G06T3/4053 , G06V10/20 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/0985
Abstract: 基于USRNet和YOLOv3的配电线路鸟巢检测方法，包括以下步骤：步骤1：收集配电线路的鸟巢图像，并在鸟巢图像数据上人工标记，构建训练样本集；步骤2：搭建网络结构，包括深度展开超分辨率网络USRNet、GaussianYOLOv3；步骤3：获取配电线路鸟巢检测模型；步骤4：将待检测图像输入到深度展开超分辨率网络USRNet，输出重构的鸟巢图像；然后，通过训练好的GaussianYOLOv3完成故障的识别。本发明方法可以增强配电线路鸟巢图像局部纹理、边缘等细节信息，以改善图像质量，并结合目标检测算法提取准确的特征，以实现鸟巢缺陷的智能检测。
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