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公开(公告)号：CN117668674A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202210980826.3
申请日：2022-08-16
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 东南大学
IPC: G06F18/2411 , G06F17/18 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N20/10 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种分布式新能源异常数据检测方法、系统、设备和介质，包括：对待测分布式新能源出力数据进行阈值筛选，将超出阈值的数据判定为异常数据；对经过阈值筛选的数据进行数据变化程度检测，将数据变化程度超出设定数据变化程度阈值的数据判定为异常数据；对经过前两步筛选的数据结合预先确定的残差阈值进行检测，将超过残差阈值的数据判定为异常数据；其中，残差阈值基于预先构建的回归预测模型确定；其中，回归预测模型基于卷积神经网络和支持向量回归算法构建。本发明对待测数据进行多步筛选，先检测易检测的数据，再用回归预测模型将难检测的异常数据筛选出来，解决了传统数据检测方法判断阈值误差较大无法实现检测精度和效率的问题。
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公开(公告)号：CN116882658A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310733482.0
申请日：2023-06-20
Applicant: 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司南京分院 , 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q10/067 , G06Q10/04 , G06Q40/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/14
Abstract: 本发明公开了一种计及负荷侧非凸报价的现货调峰市场联合出清方法，涉及电力市场设计领域。包括：建立火电机组参与调峰的成本模型和机组约束；计算四种负荷侧报价曲线，并由报价曲线推导出负荷侧成本模型；对火电机组成本模型和负荷成本模型进行分段线性化处理；建立三类负荷侧资源的运行约束；建立现货和调峰市场联合出清模型；在matlab环境下调用cplex求解器求解联合出清模型。本发明综合考虑了负荷侧和火电机组参与调峰时的非凸报价特性以及负荷的实际运行特性，并使用非凸线性化方法近似处理非凸成本曲线，使非凸出清模型易于求解，为负荷侧在现货和调峰市场的联合出清提供了新的方案。
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公开(公告)号：CN105005623A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510445907.3
申请日：2015-07-27
CPC classification number: G06F17/30864 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于搜索引擎关键词检索指数相关性分析的用电需求预测方法，属于电力系统用电需求预测技术领域。首先利用互联网搜索引擎工具获取关键词的检索指数，然后利用历史用电数据，筛选出检索指数和用电增长率相关性较高的关键词，其次建立关键词检索指数和用电增长率的神经网络模型，最后在传统预测模型的基础上，建立用电需求预测的修正模型。本发明能够分析更多的用电需求影响因素，从而提高用电需求预测的精度。
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公开(公告)号：CN104810862A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510240877.2
申请日：2015-05-12
Applicant: 东南大学
IPC: H02J3/46
CPC classification number: H02J3/46
Abstract: 本发明公开了一种计及发电机先进控制器的电力系统AGC优化方法，属于电力系统控制技术领域。首先，基于逆系统系统方法设计发电机先进汽门控制器，其次，根据底层发电机控制器特性差异，以区域性能指标最优为目标，建立优化模型，并求解出分配策略，进而形成下发给底层发电机元件的AGC有功调节指令。本发明符合电力系统自动发电控制过程的运行现状，能有效提高现有AGC系统效率，使得区域性能更佳。
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公开(公告)号：CN101303395A
公开(公告)日：2008-11-12
申请号：CN200810124296.2
申请日：2008-06-24
Applicant: 东南大学
IPC: G01R31/34
Abstract: 同步发电机的逆软仪表是一种可在线实时测量同步发电机中关键待测变量的逆软仪表，适用于电力系统的高性能监控系统和控制器设计，该装置由逆运算器(41)、第一微分器(421)、第二微分器(422)、第三微分器(423)组成；逆运算器(41)的输入端(B1～B9)分别接同步发电机(1)的第一输出端(A1)、第一微分器(421)的输出端、同步发电机(1)的第二输出端(A2)、第二微分器(422)的输出端、同步发电机(1)的第三输出端(A3)、第三微分器(423)的输出端、同步发电机(1)的第四、五、六输出端(A4、A5、A6)；逆运算器(41)的输出(B10、B11、B12、B13、B14)分别为待测的同步发电机(1)的d轴电流分量、q轴电流分量、q轴暂态电势、d轴暂态电势和功角。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1514524A
公开(公告)日：2004-07-21
申请号：CN03132391.X
申请日：2003-08-20
Applicant: 东南大学
IPC: H02J3/18
CPC classification number: Y02E40/14
Abstract: 可控串联电容补偿装置非线性控制器及构造方法是一种采用本地信号的可控串联电容补偿装置非线性控制器及构造方法，适用于电力系统的可控串联电容补偿装置的高性能控制，该装置由逆运算器41、微分器421、422、423组成的逆系统4与闭环控制器6相串联共同构成逆系统控制器7，其中逆运算器41的输入端A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8分别接闭环控制器6的输出端、TCSC系统3的输出端B4、TCSC系统3的输出端B3、微分器421的输出端、TCSC系统3的输出端B2、微分器422的输出端、TCSC系统3的输出端B1、微分器423的输出端；逆运算器41的输出端A9接TCSC系统3的输入端B5。
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公开(公告)号：CN1489254A
公开(公告)日：2004-04-14
申请号：CN03132392.8
申请日：2003-08-20
Applicant: 东南大学
IPC: H02J3/18
CPC classification number: Y02E40/14
Abstract: 可控串联电容补偿装置的神经网络逆控制器及构造方法是一种可控串联电容补偿装置的神经网络逆控制器及构造方法，适用于电力系统可控串联电容补偿装置的高性能控制，该逆控制器的结构为：神经网络逆控制器7的两个输入之差为闭环控制器6的输入，闭环控制器6的输出端接静态神经网络41的输入端I1以及积分器43的输入端，积分器43的输出端接静态神经网络41的输入端I2，微分器421、422、423的输出端分别接静态神经网络41的输入端I4、I6、I8，TCSC系统3的输入端接静态神经网络41的输出端，TCSC系统3的输出端V1、V2、I接静态神经网络41的输入端I3、I5、I7以及微分器421、422、423的输入端。
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公开(公告)号：CN116883125A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310734883.8
申请日：2023-06-20
Applicant: 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司南京分院 , 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司
IPC: G06Q30/08 , G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N7/02 , H02J3/14
Abstract: 本发明涉及考虑大规模电价型和激励型需求响应参与调峰市场投标的分布鲁棒优化方法；用以解决多类型需求响应不确定性在投标时带来的投标风险。本发明通过建立计及多类型需求响应差异化响应特征的不确定模型，同时考虑电价型和激励型两种需求响应模式的期望值。为了避免历史数据个数过多而对应部分约束成倍增加而导致的分布鲁棒优化问题的规模极大增加，通过将需求响应不确定性误差数据聚类，构建了不需要假设随机变量特定概率分布的模糊集对不同类型负荷的不确定性进行表征。构建了基于风险期望和分布鲁棒机会约束的日前市场投标决策模型。为对多类型需求响应不确定性带来的投标风险提出了有效的负荷侧参与电能量和调峰市场联合投标策略。
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公开(公告)号：CN115408923A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110588491.6
申请日：2021-05-28
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06F113/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种风力发电数据修补方法和系统，包括：获取风力发电时序数据，并确定所述风力发电时序数据中缺失部分；以所述风力发电时序数据中缺失部分为界，利用集成经验模态分解算法进行双向模态分解得到多个双向模态数据序列和剩余分量；利用预先建立的双向预测模型对所述双向模态数据序列和剩余分量进行预测，得到双方向上的预测结果；将所述双方向上的预测结果进行拟合得到修补后的风力发电时序数据；本发明避免了直接对非平稳非线性的时间序列数据进行预测，有利于更精确的预测风电数据。
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公开(公告)号：CN103473461B
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201310422579.6
申请日：2013-09-16
Applicant: 东南大学 , 国电南瑞科技股份有限公司
CPC classification number: Y02E10/763
Abstract: 本发明公开了一种基于数据特征提取的风功率预测误差估计方法，包括以下步骤：（1）统计分析近一年风电运行历史数据，分析计算风功率幅值、日前预测出力的波动程度、近3天风电出力波动程度和预测精度对风功率预测误差的影响权重系数；（2）根据（1）得到的权重系数，利用日前预测出力和近3天风电运行数据，计算日前风功率预测幅值和波动程度、近3天风电出力波动程度和预测精度，然后估计风功率预测误差。本发明统计分析并提取风电运行历史数据特征，利用近3天风电运行数据，估计风功率预测误差，该方法具有在线计算强度低、数据来源可靠且容易获得的特点，具有很高的工程实用价值。
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