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公开(公告)号：CN117154709A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311122484.2
申请日：2023-08-31
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种输配互联电网的并行异步状态估计方法、装置和设备，该输配互联电网的并行异步状态估计方法通过对关键配电网的选择，提高对输配互联电网状态估计结果影响较大的关键配电网的数据使用频率，能够降低算法对用户预设参数的敏感性，提高程序的计算速度和收敛性；在配电网和输电网进行状态估计过程中采用同步预处理提高了状态估计计算收敛性，采用执行线程并行机制，提高了状态估计计算速度，也减少了输电网和配电网状态估计的计算时间；将输电网与每个配电网之间状态估计结果相互传送，更新状态估计结果，解决了在数据壁垒和通信延迟客观存在的情况下，现有输配互联电网的状态估计方法存在收敛速度慢、计算用时长、计算精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN113221298B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202110434097.7
申请日：2021-04-21
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种机电暂态过程的仿真方法及系统，方法利用所述电力系统初始化时的运行参数，获得初始仿真结果；基于牛顿积分算法，根据所述初始仿真结果计算所述第一微分‑代数方程组的雅可比矩阵，并在相邻两次迭代的雅可比矩阵解的残差小于第一预设阈值时，不更新雅可比矩阵；基于牛顿积分算法，对所述第二微分‑代数方程组进行迭代求解，在相邻两次迭代的状态变量的残差小于第二预设阈值，且相邻两次迭代的网络变量的残差小于第三预设阈值时，计算收敛，进行下一步仿真计算。本发明通过采用牛顿积分算法求解微分‑代数方程组，确保了仿真的精度，在迭代过程中不更新雅克比矩阵，能够缩短机电暂态过程的仿真计算时间。
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公开(公告)号：CN115579950A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211316295.4
申请日：2022-10-26
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Inventor： 陈亦平 , 徐原 , 肖逸 , 赵利刚 , 许士锦 , 唐王倩云 , 章晓杰 , 范展滔 , 方必武 , 周挺辉 , 张鸿轩 , 杨若朴 , 郭岩 , 高琴 , 甄鸿越 , 罗会洪 , 李永亮 , 王长香 , 涂思嘉
Abstract: 本申请公开了一种基于并查集的同步电网节点辨识方法、装置、终端及介质，本申请提供了基于并查集的同步电网节点辨识方案，通过获取同步电网的电网拓扑节点，根据电网拓扑节点构建电网节点并查集；根据同步电网中的节点连边关系，从电网节点并查集中确定第一节点与第二节点，并将第一节点的根节点与第二节点的根节点合并，遍历同步电网中的所有节点连边关系，以将电网节点并查集中所有第一节点、第二节点的根节点合并结果；遍历电网节点并查集中的根节点，按照各节点与根节点间的关联关系，对电网节点并查集中的节点进行分组，得到同步电网节点辨识结果，优化算法效率，降低内存消耗，解决了现有同步电网节点识别方法识别效率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN115483687A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211182012.1
申请日：2022-09-27
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本申请提供一种无功补偿设备暂态建模方法、装置、设备及可读存储介质，可以将无功补偿设备按照预设的电路模型接入交流电网，可以用所述预设的电路模型中的受控电流源可以通过相关参数计算得到，由此可以提升无功补偿设备机电暂态仿真的数值稳定性，同时还可以根据无功补偿设备阀侧的电压参考值和无功补偿设备的控制节点电压实际值计算此时无功补偿设备输出的电流，并对无功补偿设备输出的电流进行越限判断和处理，确保无功补偿设备的开关器件不过流，不会造成无功补偿设备的损坏，可以有效保护无功补偿设备，提高无功补偿设备的使用寿命。
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公开(公告)号：CN113515827B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202110434096.2
申请日：2021-04-21
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种电力系统全过程动态仿真方法及系统，所述方法包括：利用电力系统的元件参数及网络拓扑结构构建电力仿真混合系统，利用电磁暂态仿真模型和机电暂态仿真模型同步进行电力系统全过程的混合仿真，在所述电磁暂态仿真模型满足预设的电磁稳态进入条件之时，控制所述电磁暂态仿真模型退出仿真，所述机电暂态仿真模型继续进行电力系统全过程的仿真，在所述电力仿真混合系统进入中期动态过程后，对状态变量满足预设的机电稳态条件的一部分机电仿真子模型进行断开操作，对状态变量不满足预设的机电稳态条件的另一部分所述机电仿真子模型进行向前仿真。本发明能够通用于电力系统不同暂态过程的仿真分析，实现仿真效率、规模和速度的统一。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112444675B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202011467380.1
申请日：2020-12-14
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G01R23/16
Abstract: 本发明公开了一种输电网节点的谐波超标预警方法、装置、设备及介质，在网络条件发生变化后，通过对比计算得到的各个节点处的最大谐波电压与预设的电压阈值的大小，若该节点处的最大谐波电压大于预设的电压阈值，则生成谐波超标预警信息。采用本发明实施例，采用实测数据加公式推导分析的方法，将分布产生的谐波源等效至所研究范围内的多个节点，能够准确的分析输电网各节点的谐波是否超标，有效避免输电网的各节点设备因谐波超标而造成的损坏，减少了电力损失。
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公开(公告)号：CN113807568A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202110921753.6
申请日：2021-08-11
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种电力负荷预测方法、装置及终端设备，包括获取电力负荷数据；基于Spark引擎，将电力负荷数据输入到基于K‑means算法的模型，采用优化器对模型进行优化，获得聚类模型，输出聚类后的待预测电力负荷数据；将所述待预测电力负荷数据分成训练集和预测集；将所述训练集和所述预测集转换为第一RDD数据集和第二RDD数据集；将第一RDD数据集输入到基于Spark引擎的XGboost模型，采用优化器对模型进行优化获得负荷预测模型，对第二RDD数据集进行电力负荷预测。本发明实施例通过自动选择基于K‑means的模型和XGboost模型的最优参数，大大降低了模型训练的时间，提高了电力负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN111969609B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202010638395.3
申请日：2020-07-06
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种交直流输电网的二阶锥最优潮流模型构建，包括：根据含电压源换流器型高压直流输电系统的等效模型，构建计及无功电压的所述交直流输电网的最优潮流模型；将所述最优潮流模型中的线路传输容量约束和功率平衡约束的潮流方程在平启动方法下采用一阶泰勒级数展开式进行简化；采用二阶锥松弛的方法对简化后的线路传输容量约束和功率平衡约束的潮流方程进行松弛处理，再将交直流输电网中的负值的线路电导设置为零，并提高发电机节点电压幅值，以得到最终的二阶锥最优潮流模型。本发明实施例能有效计及输电网的无功电压约束，且具有较高的模型求解效率与计算精度，且适用于大规模电网的求解，鲁棒性较好。
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公开(公告)号：CN113177355A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110467963.2
申请日：2021-04-28
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开一种电力负荷预测方法，包括：获取模型原始输入特征；所述原始输入特征包括电力负荷数据和气象因素数据；将原始输入特征输入多层RBM网络中进行训练学习，经过RBM网络的多次非线性变换以及对于参数的重构和微调，得到第二输入特征；根据第二输入特征和遗传算法，得到第三输入特征；根据BP神经网络的初始权值和遗传算法，得到第二权值；将第三输入特征以及第二权值输入到BP神经网络，根据设定误差阈值，使用BP算法进行反向参数微调，直至误差小于等于预设的阈值，得到用于预测电力负荷的模型；将待预测时间输入到所述用于预测电力负荷的模型进行预测。本发明能够提高训练用于预测电力负荷模型的速度以及预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN113131476A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110467969.X
申请日：2021-04-28
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种用电负荷预测方法，包括：获取配电站设备用电负荷历史数据，所述用电负荷历史数据中的每一条数据包括时间和与所述时间对应的实际采集到的用电负荷；对所述用电负荷历史数据进行第一修正处理，得到经过第一修正处理后用电负荷历史数据；以所述时间作为排序的依据，对所述经过第一修正处理后的用电负荷历史数据中的每一条数据进行升序排序，得到排序后的用电负荷历史数据；对排序后的用电负荷历史数据进行第二修正处理，得到经过第二修正处理后的用电负荷历史数据；根据经过第二修正处理后的用电负荷历史数据，采用HoltWinters机器学习算法或ARIMAX机器学习算法对待预测时间进行用电负荷预测。本发明实施例能够提高用电负荷预测结果的精确度。
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