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公开(公告)号：CN112072643A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010842141.3
申请日：2020-08-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度确定性梯度策略的光‑蓄系统在线调度方法，针对光伏的间歇性以及实时电力市场的随机性性等双重不确定性，考虑并网功率波动惩罚，构建光伏‑抽蓄系统的实时收益模型，对光伏‑抽蓄系统进行优化运行来提高电网安全裕度同时实现光伏‑抽蓄系统收益最大化；由于光伏‑抽蓄系统的优化运行考虑了并网功率波动限制，使光伏平滑接入电网，因此光伏‑抽蓄系统具有较高的稳定性和经济性。
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公开(公告)号：CN111600492A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010534487.7
申请日：2020-06-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: H02M3/335
Abstract: 本发明公开了一种双有源全桥直流变换器的效率优化控制方法，先设置双有源全桥直流变换器的工作状态，然后在工作状态下通过多组输入侧电压V1、输出侧电压V2和期望的传输功率P进行线下训练，以获得双有源全桥直流变换器在最低损耗下的多组三重移相控制变量，并整合成强化学习模型，最后，在实际使用中，通过对双有源全桥直流变换器的V1，V2，P进行采样，根据采样值的实际大小调用强化学习模型，或完善强化学习模型，并根据最终的三重移相控制变量实现双有源全桥直流变换器的效率优化控制。
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公开(公告)号：CN111431179A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010321577.8
申请日：2020-04-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种并网混合能源系统容量配置优化方法，基于所述并网混合能源系统的出力模型、实际条件和现实市场电价，提出以系统投资成本回收年限最小为上层容量优化目标函数和以系统获得售电收益最大为下层运行优化目标函数的双层规划模型，并采用LDIW算法以及SQP算法对模型的上、下层求解，得到混合能源系统各个主体电站投资的最优容量配置方案。
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公开(公告)号：CN111027005A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911281227.7
申请日：2019-12-11
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种融合用电量、气象和社交网络的宏观经济预测方法，以宏观经济待预测地区为目标，收集当地的用电量、平均温度、平均相对湿度、降水量、微博原创发帖数、微博转发数、微博点赞数以及GDP的历史数据并转化为月度数据；然后将气象综合量、微博综合量与用电量、GDP数据一起训练BP神经网络，从而得到GDP贡献指数模型；然后计算用电量、气象综合量、微博综合量对GDP的贡献指数，再进一步得到用电量贡献量、气象贡献量和微博贡献量，用来训练LSTM神经网络，得到宏观经济预测模型；最后通过宏观经济预测模型进行宏观经济的预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110912090A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911181048.6
申请日：2019-11-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种电力系统距离Ⅱ段后备保护的快速介入方法，通过采样线路两端的电流值形成电流矩阵，并对矩阵进行随机矩阵谱分析，以此诊断线路是否故障；然后在线路故障且主保护失效的时候，直接介入距离Ⅱ段后备保护，使距离Ⅱ段保护只配合线路的主保护，通过激进压缩距离Ⅱ段后备保护的动作时间，使故障切除时间进一步缩短，更加接近主保护原有动作时间，缩小了故障在电网中的发展空间，避免故障范围扩大以及电力设备损坏，提高了电力系统的可靠性、运行稳定性以及系统线路和设备的安全性。
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公开(公告)号：CN108627720B
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201810190888.8
申请日：2018-03-08
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 电子科技大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯算法的电力设备状态监测方法，将贝叶斯网络与证据理论相结合，用于电力设备的状态监测；具体讲，将变电站告警信号中的信号类别和发生时间属性数据作为分析对象，通过Spark大数据平台，处理海量变电站告警信号数据，这样避免了由于数据量过大而带来的预测效果不理想的情况，同时解决了传统预测方法预测准确度低、运算效率低等缺点，贝叶斯算法在电力设备状态监测应用的可行性和有效性。
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公开(公告)号：CN110609229A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910875640.X
申请日：2019-09-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的风力发电机叶片不平衡故障检测方法，通过采集风力发电机叶片表面附着不同质量覆冰时的多组数据，并进行预处理，然后将预处理后的部分数据输入至搭建好的LSTM+attention mechanism网络模型，通过对该模型的训练，使LSTM+attention mechanism网络模型能够快速、准确预测风力发电机叶片不平衡故障问题，这样这不仅降低了依靠人力巡检的成本，还提高了风电场运行的效率，提升了风电场的可靠性与安全性。
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公开(公告)号：CN110472364A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910778389.5
申请日：2019-08-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种考虑可再生能源的离网式热电气联产系统的优化方法，基于离网式热电气联产系统的出力模型和约束条件，采用二次序列规划算法和遗传算法建立双层规划，分别在内外层对离网式混合能源系统的运行优化目标函数和容量优化目标函数进行优化，得到离网式热电气联产系统中各装置的最佳投资容量及系统的最优运行方式；这样既满足了用户对于热、电、气三种负荷的需求，又合理对离网式热电气联产系统的运行及容量进行优化，减少成本，提高系统效率，具有较高经济性和实用性。
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公开(公告)号：CN110391677A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910789325.5
申请日：2019-08-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于电力市场环境的水光蓄混合系统运行优化方法，考虑电力市场价格波动性，以经济效益指标作为水光蓄混合系统的优化目标，得到水光蓄混合系统得到最大经济效益以及对应的抽水蓄能装置每时刻的最优充放电功率。从而得到水光蓄混合系统优化运行方案；这样本发明不仅考虑电力市场的波动性和不稳定性，而且还采用抽水蓄能装置作为储能装置，更加有效合理地实现了水光蓄混合系统的经济效益最大化。
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