一种基于卷积神经网络的电力系统频率安全控制方法

    公开(公告)号:CN112003272A

    公开(公告)日:2020-11-27

    申请号:CN202010801108.6

    申请日:2020-08-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的电力系统频率安全控制方法,包括:在广域量测数据中自主挖掘电力系统频率的时序特征量作为输入数据,并对数据作预处理操作,并定义三种频率指标作为输出数据;采用深层学习架构建立时序特征量与频率安全性之间的非线性映射关系,实现端到端的频率安全评估;优化电力系统频率安全评估模型的关键参数来提高评估精度,借助广域量测数据的量测误差和风电渗透率分析,探讨所提频率安全评估方法的抗干扰性能。本发明实现了功率扰动下电力系统频率安全的快速评估,有效弥补传统方法受限于数据处理能力和泛化能力的不足。

    一种基于卷积神经网络的电力系统频率安全控制方法

    公开(公告)号:CN112003272B

    公开(公告)日:2021-12-14

    申请号:CN202010801108.6

    申请日:2020-08-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的电力系统频率安全控制方法,包括:在广域量测数据中自主挖掘电力系统频率的时序特征量作为输入数据,并对数据作预处理操作,并定义三种频率指标作为输出数据;采用深层学习架构建立时序特征量与频率安全性之间的非线性映射关系,实现端到端的频率安全评估;优化电力系统频率安全评估模型的关键参数来提高评估精度,借助广域量测数据的量测误差和风电渗透率分析,探讨所提频率安全评估方法的抗干扰性能。本发明实现了功率扰动下电力系统频率安全的快速评估,有效弥补传统方法受限于数据处理能力和泛化能力的不足。

    一种基于轨迹灵敏度的暂态过电压两阶段优化控制方法

    公开(公告)号:CN111987734A

    公开(公告)日:2020-11-24

    申请号:CN202010801827.8

    申请日:2020-08-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹灵敏度的暂态过电压两阶段优化控制方法,包括:根据交直流系统的轨迹灵敏度并结合MPC的基本原理构建两阶段优化控制模型;借助暂态过电压和恢复阶段电压对控制量的轨迹灵敏度,将模型转化成以控制量增量为独立控制变量的二次规划模型;针对直流送端系统暂态过电压失稳场景,在故障发生前求解二次规划模型中暂态过电压预防控制的控制量变化,并将控制量变化施加到交直流系统中;将恢复阶段电压控制的控制量变化施加到交直流系统的恢复过程,并滚动调节控制量直至暂态过电压恢复过程运行在安全范围内。本发明可有效抑制风电经高压直流外送方式下的直流送端系统暂态过电压,在抑制直流送端系统暂态过电压的同时,保证暂态过电压恢复过程的安全性。

    母线暂态电压稳定性评估方法、系统、介质及计算设备

    公开(公告)号:CN113341210B

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202110549792.8

    申请日:2021-05-20

    Abstract: 本发明公开了一种母线暂态电压稳定性评估方法、系统、介质及计算设备,本发明在两区域发生功角振荡期间,将与两区域母线连接的枢纽变电站母线视为电动势幅值随功角振荡变化的电压源,计算各采样时刻配网母线的暂态电压稳定裕度,根据功角振荡期间配网母线暂态电压稳定裕度正负变化情况,判断出母线是否暂态电压失稳,通过实时跟踪电网运行状态,及时识别出由于功角振荡而发生暂态电压失稳的母线,评估结果能够为紧急控制提供辅助决策,从而能够对发生暂态电压失稳的母线采取有针对性的切负荷措施,既能防止事故进一步扩大,又能最大限度地减少负荷损失,有助于提高电网供电的可靠性和运行的稳定性。(56)对比文件徐泰山.在线暂态安全稳定评估的分类滚动故障筛选方法《.电力系统自动化》.2015,第42卷(第13期),182-188.李宣.基于失稳机理分析的暂态电压稳定性量化指标《.电力自动化设备》.2023,第43卷(第11期),195-202.Imo E. Nkan.Application_of_FACTS_Devices_in_a_Multi-Machine_Power_System_Network_for_Transient_Stability_Enhancement_A_Case_Study_of_the_Nigerian_330kV_48-Bus_System.2019 IEEEAFRICON.2020,1-9.

    一种电网暂态稳定关键特征筛选方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN115392772A

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202211134761.7

    申请日:2022-09-19

    Abstract: 本发明公开了一种电网暂态稳定关键特征筛选方法、装置及系统,包括获取样本数据,样本数据包括图节点特征、邻接矩阵和边特征矩阵;构建神经网络模型,包括自注意力网络层与消息传递网络层;自注意力网络层用于计算图节点特征的自注意力权重系数,并筛选出关键图节点特征;利用筛选出的关键图节点特征、邻接矩阵和边特征矩阵,训练神经网络;基于训练好的神经网络模型,选择正确预测的样本计算图节点特征的自注意力权重系数均值,基于权重系数均值排序结果,筛选输出电网暂态稳定关键特征。本发明能计及电网不同位置故障后切线路导致的网络拓扑的变化,筛选出能反映电网稳定模式与本质的关键特征,仅通过少量关键特征即可进行暂态稳定评估。

Patent Agency Ranking