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公开(公告)号：CN107994613A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711399632.X
申请日：2017-12-22
Applicant: 华中科技大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种风电柔直并网的交直流故障穿越及能量耗散方法，系统主要由直驱式永磁同步发电机、全功率变频器、混合型MMC和耗散电阻构成，通过混合型MMC对交直流电流分别进行控制，在直流故障时通过负投入全桥型子模块使得MMC工作在零直流电压附近，从而无需闭锁MMC即可实现直流故障穿越。为保证故障期间换流阀的安全，采用耗散电阻吸收故障期间的能量，使风电场在故障期间不会脱网，依然维持正常运行。
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公开(公告)号：CN112200694B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202011071486.X
申请日：2020-10-09
Applicant: 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/067 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的主导失稳模式识别模型构建及应用方法，属于电力系统稳定性判断领域。本发明所构建的加权图结构能够较好的体现电网拓扑。在模型训练之前，根据样本集的电网拓扑预先构建对应地图结构；训练过程中，图结构的作用相当于将原始的矩阵类型数据转化为图结构数据，测试结果表明，考虑了电网拓扑结构的图神经网络方法相对于不考虑拓扑的卷积神经网络方法而言，具有更高的判别精度；本发明对依据电网拓扑构成的图结构，采用各传输线的导纳对图进行加权处理，能够进一步强化电网的拓扑信息，使得模型更加契合电网这种特殊的图结构，增强了所输入的图构中包含的电网拓扑特征，使得模型有更好的判断准确率。
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公开(公告)号：CN108574286A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201810437107.0
申请日：2018-05-09
Applicant: 华中科技大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Inventor： 杨之翰 , 向往 , 林卫星 , 文劲宇 , 孙仕达 , 曹帅 , 俞恩科 , 姚良忠 , 汪洋 , 李世强 , 胡文侃 , 杨波 , 李琰 , 陶以彬 , 曹远志 , 王志冰 , 刘艳章
Abstract: 本发明公开了一种适用于风电大规模汇集与外送的混合型换流器MMC-PLUS的无功优化及故障穿越方法，包括计算MMC-PLUS系统的无功构成；利用混合型换流器MMC的无功输出能力对系统进行无功补偿；选用使用机械式投切无功补偿装置进行额外无功补偿；设计直流故障检测、隔离、恢复方法。本发明可以充分利用混合型换流器中MMC的无功输出能力，减小了无功补偿装置总量；利用MMC吸收机械式投切无功补偿设备产生的无功差额，具有较高的经济性并可以保证系统的稳定运行。本发明提出的直流故障隔离与重启动策略，可以令MMC-PLUS系统迅速隔离直流故障，并在故障后快速恢复运行。
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公开(公告)号：CN116799835A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310597747.9
申请日：2023-05-22
Applicant: 华中科技大学 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种储能集群的分层协同控制方法及系统、存储介质，属于电气工程领域。包括：通过对功率参考值的补偿修正，获取恢复频率偏差的功率指令进行底层协同控制；建立多储能单元的聚合模型，并分别利用分布式状态观测器和总和型状态观测器对聚合模型中的平均型统计参数和总和型统计参数进行估计；基于聚合模型统计参数，构建最小化分布式储能和发电机增量发电成本的优化模型；将模型优化结果作为系统中发电机功率修正值。本发明对多储能聚合系统实现频率调节和精准出力分配，同时提出多储能单元的聚合模型并建立优化模型，降低了系统的运行成本，解决了大量分布式储能接入系统后面临的优化问题复杂变量维度高的难题。
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公开(公告)号：CN112215722B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202011067784.1
申请日：2020-10-07
Applicant: 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种主导失稳模式判别模型构建方法、主导失稳模式判别方法，电力系统稳定性分析领域。本发明针对功角失稳和电压失稳存在的耦合交织特性，将深度学习应用到主导失稳模式判断中，构建一种含SENet模块的双输入卷积神经网络模型，引入SENet模块可建模神经网络通道间信息，自适应学习和调整各通道相加时的权值，放大有用的特征并抑制对当前任务用处不大的特征，在模型训练完成后即可根据大扰动后的母线电压、发电机功角量测数据或仿真数据快速、准确判断出系统是否会失稳以及属于功角失稳还是电压失稳，为控制措施的选择和协调提供依据，极大提高电力系统的安全性，实用性较强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113452276B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110619691.3
申请日：2021-06-03
Applicant: 华中科技大学 , 武汉大学 , 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CCC‑PHC型混合级联直流换流器、整流站、逆变站和输电系统，属于高压直流换流器领域。包括：CCC直流侧负极接口接平波电抗器一端，交流侧接口通过变压器与交流母线连接；平波电抗器另一端用于接直流电网正极；PHC直流侧下接口接地，交流侧接口通过变压器与交流母线连接；PHC，用于在正常工况下，给CCC提供直流电压，并向CCC传输有功功率；在交流电网发生短路故障时，增大PHC无功输出，以满足CCC低交流电压工况下所需无功功率；CCC，用于在正常工况时，将交流转化为直流，输出到平波电抗器；在直流电网发生直流故障时，通过CCC改变输出电压极性，来阻隔故障电流。本发明通过换流器CCC和PHC进行级联，不仅具有CCC传输容量大，兼具PHC控制灵活优点。
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公开(公告)号：CN114169583A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111373569.9
申请日：2021-11-19
Applicant: 华中科技大学 , 武汉大学 , 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: 本发明公开了一种新能源直流汇集系统分析优化方法及其设备，其方法包括：构建包含设备价格变量和设备故障率变量的系统成本函数C；构建包含设备故障率变量的系统收益函数B；确定影响系统的关键设备，构建以设备故障率为变量表示设备价格的表达式；计算不同关键设备、不同故障率下的B/C值，得到数据集(设备故障率，B/C值)；通过拟合方式对数据集进行拟合，得到以不同设备的设备故障率为变量的拟合函数。本发明建立了一种涉及可靠性的新能源直流汇集系统经济性评估模型，通过分析关键设备的故障率和成本对系统经济性的综合影响，为未来集中式新能源电站的规划以及相关关键设备的优化提供了依据。
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公开(公告)号：CN113452060A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110640117.6
申请日：2021-06-09
Applicant: 华中科技大学 , 武汉大学 , 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VSC‑LCC级联型混合直流系统稳定运行区间的分析方法和系统，属于高压直流输电领域。包括：根据受端换流器运行方式，确定受端直流电压；通过送端LCC直流电流参考给定值，计算对应送端直流电压和送端LCC功率因数角，得到LCC有功功率；将送端LCC和所有VSC均视为等效负荷处理，结合交流滤波器与无功补偿的等值导纳、送端交流系统等值阻抗、LCC有功功率，根据KCL构建等值负荷处理下交流节点PCC电压方程；求解电压方程，满足条件：①存在稳定解；②送端VSC1交流侧基波电流有效值和送端LCC触发角满足安全约束条件，将(送端风电场传输功率，送端VSC1传输功率)作为运行点。本发明得到VSC1能平抑风电场功率波动的工作范围，避免直流电压波动，维持直流系统能量平衡。
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公开(公告)号：CN113452026A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110731653.7
申请日：2021-06-29
Applicant: 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力系统薄弱评估智能体训练方法、评估方法和系统，属于电力系统薄弱评估领域。本发明基于深度强化学习算法与电力系统连锁故障模型，基于深度Q网络的智能体决策最易导致电力系统崩溃的攻击线路，基于电力系统连锁故障模型模拟受攻击线路退出运行后的潮流转移过程，自动切除潮流越限最严重的输电线路。继续利用智能体决策攻击线路，直至停运线路或损失负荷达到一定的阈值，判定电力系统崩溃，并输出智能体决策的攻击序列。在此过程中，存储强化学习所需的经验样本并训练更新智能体。本发明利用深度强化学习算法训练得到的智能体，能有效决策出当前潮流工况下，最易导致电力系统崩溃的攻击序列，从而评估电力系统的薄弱程度。
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公开(公告)号：CN113435492A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110687214.0
申请日：2021-06-21
Applicant: 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于主动学习的电力系统主导失稳模式判别方法，属于电力系统稳定性分析领域。本发明将主动学习应用到主导失稳模式判别方法中，无需标注所有样本，而仅主动地选择部分最有信息含量的样本来标注，以较少的样本标注来达到较高的判别准确率。同时，在模型不确定性基础上还考虑到样本多样性，以模型输出概率信息熵为权重，通过加权k‑means聚类的方法将样本聚成k簇，分别从每一簇中选择最接近聚类质心的样本，保证了采样的多样性，避免所选样本过于相似造成模型过拟合的问题。如此，本发明能够减少样本标注的成本，提高主导失稳模式判别模型实现效率，从而提高电力系统的安全性，实用性较强。
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