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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106712085B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201710023625.3
申请日：2017-01-13
Applicant: 东北电力大学
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明是一种基于多智能体系统的孤岛微网电压/频率分布式二级控制方法，其特点是，包括分布式电压、频率下垂控制器设计以及分布式电压、频率二级控制器设计，该方法基于输入/输出反馈线性化理论和一致性理论，将传统集中式分级控制策略转化为一个一阶线性多智能体系统的同步问题，进而弥补了下垂控制带来的电压、频率误差。该方法相比于传统集中式分级控制方法，没有中央控制器且使用了稀疏的通信网络进而极大地提高了系统的可靠性；而且该方法能适用于微网较为复杂网络拓扑结构，实现了微网即插即用的特点。
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公开(公告)号：CN109886465A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910050608.8
申请日：2019-01-20
Applicant: 东北电力大学
Inventor： 黄南天 , 王文婷 , 蔡国伟 , 杨冬锋 , 黄大为 , 杨德友 , 孔令国 , 王燕涛 , 杨学航 , 包佳瑞琦 , 吴银银 , 张祎祺 , 李宏伟 , 陈庆珠 , 刘宇航 , 张良 , 刘博
Abstract: 一种基于智能电表用户聚类分析的配电网负荷预测方法，其特征是，包括：分析智能电表用户的负荷波动性，按照波动程度将一天24小时分成3个波动程度有差异的时段；确定预测器输入特征集，并分析该特征集合下，不同用户的特征重要度；以特征重要度集合描述用户差异，并对用户进行SDCKM聚类，将输入特征具有相似响应程度的用户分为一类，日内不同配网总负荷波动程度时段最优聚类结果采用统计实验确定；选取基于集成学习的随机森林预测器，针对不同波动程度时段最优聚类结果，分别构建滚动预测模型。解决了聚类中心初始点选取具有随机性，容易陷入局部最优的问题，降低了滚动预测模型的预测误差，提高基于智能电表用户的配电网负荷预测精度。
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公开(公告)号：CN106786763B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201710023551.3
申请日：2017-01-13
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明是一种风电场增建光伏电站的集电系统网络优化方法，其特点是，它包括光伏阵列建设区域聚类方法和光伏阵列接线选择方法，根据风电场内满足可建设光伏阵列的区域，选择与光伏电站容量相匹配的光伏阵列建设区域个数以及光伏阵列间接线方式，采用FCM聚类算法对离散光伏阵列进行归类筛选，与传统扇面分割法相比降低光伏阵列网络接线总长度；无需对现有风电场进行大规模改造，在充分利用风电场剩余土地的前提下，实现对光伏电站集电系统的设计优化；具有科学合理，计算简单，易于实现，应用价值高，效果佳等优点。
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公开(公告)号：CN108181107A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201810031877.5
申请日：2018-01-12
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明是一种计及多分类目标的风电机组轴承机械故障诊断方法，其特点是，包括风电机组轴承振动信号采集、风电机组轴承振动信号处理、风电机组轴承振动信号特征提取、风电机组轴承振动信号特征选择、层次化混合分类器对断路器状态进行识别等步骤，具有科学合理，适应性强，实用价值高，能够准确识别故障的避免现有方法容易将训练样本中不包含的新故障程度或者新故障类型样本误识别为正常状态。
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公开(公告)号：CN106786764A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710023675.1
申请日：2017-01-13
Applicant: 东北电力大学
IPC: H02J3/38
CPC classification number: H02J3/386 , H02J2003/007
Abstract: 本发明是一种利用制氢系统消纳风电弃风的制氢容量优化配置方法，其特点是，它包括分析风电制氢系统结构和运行特性，提出一种利用制氢系统消纳风电弃风的制氢容量优化配置方法。通过分析和统计风电场弃风水平，形成风电弃风持续曲线，采用区间估计方法建立风电年弃风电力统计模型，以经济收益最大为目标，运用区间优化理论确定制氢系统最优容量配置区间，通过建立多属性决策模型，确定制氢系统最优电解槽配置方案。该方法能够通过配置最优容量的制氢系统，实现利用制氢系统进行风电弃风消纳，在实现风电场收益的基础上，实现更为可观的社会效益。
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