水电机组中调速器的优化控制方法及相关设备

    公开(公告)号:CN107437815A

    公开(公告)日:2017-12-05

    申请号:CN201710743149.2

    申请日:2017-08-25

    CPC classification number: H02J3/24 H02J3/382 H02P9/00 H02P2101/10

    Abstract: 本发明提供了一种水电机组中调速器的优化控制方法及相关设备,优化控制方法包括:根据预先获取的目标水电机组中调速器的传递函数及水轮机的传递函数,建立该目标水电机组的优化目标函数;根据目标水电机组的阻尼转矩系数的预设阈值及调速器的控制参数的预设取值范围,确定优化目标函数的约束条件;求解优化目标函数与约束条件组成的优化模型获得最优解,将该最优解对应的调速器的控制参数确定为目标水电机组的调速器优化控制参数;以及根据目标水电机组的调速器优化控制参数,对目标水电机组中的调速器进行优化控制。本发明能够可靠且有效的抑制水电机组运行中的超低频振荡,并满足水电机组运行安全及运行性能的要求。

    一种基于层次分析法的区域电网扰动控制能力评价方法

    公开(公告)号:CN105956767A

    公开(公告)日:2016-09-21

    申请号:CN201610278964.1

    申请日:2016-04-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于层次分析法的区域电网扰动控制能力评价方法,包括步骤:根据电网的扰动恢复能力,定义电网层次模型的准则层与指标层;设定目标层与准则层及准则层与指标层的判断矩阵;计算所述判断矩阵的最大特征值和对应的特征向量,根据所述权重向量得到评价各地区扰动恢复能力的指标的综合权重;统计所述各地区每月各指标的被考核次数,最终得到每月所述各地区的扰动恢复能力的综合考核值。本发明具有如下优点:通过模型定义、判断矩阵的确立、综合权重的计算等步骤,实现各控制区扰动控制能力的定量评价。

    水电机组中调速器的优化控制方法及相关设备

    公开(公告)号:CN107437815B

    公开(公告)日:2019-08-09

    申请号:CN201710743149.2

    申请日:2017-08-25

    Abstract: 本发明提供了一种水电机组中调速器的优化控制方法及相关设备,优化控制方法包括:根据预先获取的目标水电机组中调速器的传递函数及水轮机的传递函数,建立该目标水电机组的优化目标函数;根据目标水电机组的阻尼转矩系数的预设阈值及调速器的控制参数的预设取值范围,确定优化目标函数的约束条件;求解优化目标函数与约束条件组成的优化模型获得最优解,将该最优解对应的调速器的控制参数确定为目标水电机组的调速器优化控制参数;以及根据目标水电机组的调速器优化控制参数,对目标水电机组中的调速器进行优化控制。本发明能够可靠且有效的抑制水电机组运行中的超低频振荡,并满足水电机组运行安全及运行性能的要求。

    基于局部线性化的复杂机器学习模型解释方法及装置

    公开(公告)号:CN107392318A

    公开(公告)日:2017-11-24

    申请号:CN201710620391.0

    申请日:2017-07-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于局部线性化的复杂机器学习模型解释方法及装置,其中,方法包括:采集样本集中任意一点作为样本点,并在样本点周围随机采样得到多个采样点;在表达空间中,获取样本点与每个采样点间的欧拉距离,以作为每个采样点的权重;根据每个采样点的权重和线性模型得到待解释的机器学习模型和解释函数的拟合结果的差距,以获取寻优问题;优化求解寻优问题中使用正则化项惩罚因子的线性回归问题,并得到解释结果。该方法可以在每个数据点的邻域内对复杂机器学习模型进行解释,充分考虑样本空间的局部特性,不但可以有效寻找样本空间不同区域的主导特征,而且更加直观、便捷,可适用于多种机器学习模型的解释。

    电力系统的关键特征选择方法及装置

    公开(公告)号:CN107609760B

    公开(公告)日:2020-11-24

    申请号:CN201710764460.5

    申请日:2017-08-30

    Abstract: 本发明提出一种电力系统的关键特征选择方法及装置,其中,方法包括:根据暂态稳定时域仿真结果得到样本的数据集,并对样本的数据集离散化处理;利用信息熵与互信息的概念,根据断面特征并考虑组合效应在对电力系统关键特征进行初筛,得到电力系统的初始关键特征;利用基于支持向量机SVM算法的封装模型对初始关键特征进行进一步选择,得到电力系统的关键特征。该方法可以借助信息熵工具,量化不同特征提供的信息,找到能够补充潮流断面信息的关键特征,筛选出包含断面特征的特征子集,从而充分考虑组合效应,以更好地找到断面处特征之外的其他特征,提高特征选择的可靠性和准确性。

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