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公开(公告)号：CN110323785B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201910684886.9
申请日：2019-07-26
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明是一种基于源‑网‑荷‑储互动的多电压等级直流配电网优化调度方法，其特点是，在直流配电网中引入源‑网‑荷‑储互动优化概念，在深入分析互动负荷特性基础上，充分发挥互动负荷及储能技术对系统消纳光伏的效用；建立以运行成本、网损率和电压偏差为目标的直流配电网多目标优化调度模型，采用多目标粒子群优化算法对优化模型进行求解；并对多目标优化结果进行对比分析验证源‑网‑荷‑储互动模型能够使系统更为优化运行，同时利用互动负荷和储能系统进行协同优化能大幅降低系统运行成本、网损率及电压偏差，有效提高光伏消纳水平，实现直流配电网安全可靠运行。具有方法科学合理，适用性强，效果佳的优点。
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公开(公告)号：CN110323785A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910684886.9
申请日：2019-07-26
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明是一种基于源-网-荷-储互动的多电压等级直流配电网优化调度方法，其特点是，在直流配电网中引入源-网-荷-储互动优化概念，在深入分析互动负荷特性基础上，充分发挥互动负荷及储能技术对系统消纳光伏的效用；建立以运行成本、网损率和电压偏差为目标的直流配电网多目标优化调度模型，采用多目标粒子群优化算法对优化模型进行求解；并对多目标优化结果进行对比分析验证源-网-荷-储互动模型能够使系统更为优化运行，同时利用互动负荷和储能系统进行协同优化能大幅降低系统运行成本、网损率及电压偏差，有效提高光伏消纳水平，实现直流配电网安全可靠运行。具有方法科学合理，适用性强，效果佳的优点。
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公开(公告)号：CN110994571A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911305197.9
申请日：2019-12-17
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02H7/28
Abstract: 一种适用交直流混合配电网的故障分级处理方法，对交直流混合配电网中可能发生的故障，按照其性质和影响进行了四种级别故障分类，通过对交直流混合配电网中可能发生的不同故障的科学分级和处理，可以在故障发生后快速做出正确判断和制定处理方案，从而提高交直流混合配电网供电可靠性，学的对故障进行分级，从而明确故障处理方案并有利于快速恢复供电，具有方法科学合理，适用性强，应用效果佳等优点。
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公开(公告)号：CN110994571B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201911305197.9
申请日：2019-12-17
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02H7/28
Abstract: 一种适用交直流混合配电网的故障分级处理方法，对交直流混合配电网中可能发生的故障，按照其性质和影响进行了四种级别故障分类，通过对交直流混合配电网中可能发生的不同故障的科学分级和处理，可以在故障发生后快速做出正确判断和制定处理方案，从而提高交直流混合配电网供电可靠性，学的对故障进行分级，从而明确故障处理方案并有利于快速恢复供电，具有方法科学合理，适用性强，应用效果佳等优点。
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公开(公告)号：CN110443414B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201910673067.4
申请日：2019-07-24
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明提供一种超短期电力负荷预测方法，其特点是，首先，根据多维度的观测变量，随机生成足够数量的低维延迟变量组合；然后，通过神经网络预测算法将它们映射到特定未来时间点的负荷，根据这些映射得到多个网络，各个网络计算得出多个预测值；最后，通过聚合估计法计算得出最终预测值。本发明将随机分布式嵌入框架及BP神经网络相结合，利用高维变量间的相互作用创建分布信息，以替代由于训练数据较少而缺少的时间序列，有效降低了预测所需训练数据量，且显著提升了预测精度和增强了稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110707701A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910887080.X
申请日：2019-09-19
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明是一种电力系统潮流计算方法，其特点是，根据支路参数矩阵，节点参数矩阵，节点配置矩阵，交流-直流变换器参数矩阵，直流-直流变换器参数矩阵形成系统初始参数；通过电力系统参数矩阵的形成、电力系统参数矩阵的修改、节点导纳矩阵的形成、建立潮流方程、雅各比矩阵的形成及求解、计算的电源功率是否越限判定及处理、潮流分布计算等步骤完成对电力系统潮流的计算。既能够用于交流电力系统的潮流计算，也能够用于直流电力系统的潮流计算，还能够用于交流-直流电力系统的潮流计算。具有计算速度快，适用性强，应用效果佳等优点。
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公开(公告)号：CN109861574A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910187317.3
申请日：2019-03-13
Applicant: 东北电力大学
IPC: H02M7/5387 , H02M7/483
Abstract: 本发明是一种融合自适应环流抑制的无模型自适应迭代学习MMC变流器控制方法，其特点是，包括电压外环无模型自适应迭代学习控制、电流内环无模型自适应预测控制、自适应环流抑制控制等步骤：由于引入了无模型自适应迭代学习控制用于MMC变流器直流侧，能够实现直流电压的准确跟踪控制；通过引入电流内环无模型自适应预测控制，可改善电流控制精度，从而改善电流波形质量；通过引入自适应环流抑制控制，可改善MMC变流器交直流两侧扰动背景下的环流抑制效果，从而保证MMC变流器的可靠工作。
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公开(公告)号：CN110707701B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201910887080.X
申请日：2019-09-19
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明是一种电力系统潮流计算方法，其特点是，根据支路参数矩阵，节点参数矩阵，节点配置矩阵，交流‑直流变换器参数矩阵，直流‑直流变换器参数矩阵形成系统初始参数；通过电力系统参数矩阵的形成、电力系统参数矩阵的修改、节点导纳矩阵的形成、建立潮流方程、雅各比矩阵的形成及求解、计算的电源功率是否越限判定及处理、潮流分布计算等步骤完成对电力系统潮流的计算。既能够用于交流电力系统的潮流计算，也能够用于直流电力系统的潮流计算，还能够用于交流‑直流电力系统的潮流计算。具有计算速度快，适用性强，应用效果佳等优点。
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公开(公告)号：CN111490563A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010369631.6
申请日：2020-05-05
Applicant: 东北电力大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J4/00
Abstract: 本发明是一种适用于交直流配电网的自适应时间尺度优化调度方法，其特点是，通过预判交直流配电网中电源与电力负荷的有功功率匹配程度初级确定是否实施实时调度时间尺度切换；综合交直流配电网电源、电力负荷有功功率的匹配率与直流配电网总运行成本之间的博弈最终确定实时调度时间尺度切换，该方法综合考虑了交直流配电网中电源出力与电力负荷之间的自然匹配性、交直流配电网的运行成本与调度成本，实现了净负荷时变波动情况下实时调度时间尺度的自适应跟踪合理切换，从而实现在长时间尺度内配电网同时拥有较高的源荷匹配率和较小的总运行成本，保证配电网的稳定、高效运行。
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公开(公告)号：CN110443414A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910673067.4
申请日：2019-07-24
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明提供一种超短期电力负荷预测方法，其特点是，首先，根据多维度的观测变量，随机生成足够数量的低维延迟变量组合；然后，通过神经网络预测算法将它们映射到特定未来时间点的负荷，根据这些映射得到多个网络，各个网络计算得出多个预测值；最后，通过聚合估计法计算得出最终预测值。本发明将随机分布式嵌入框架及BP神经网络相结合，利用高维变量间的相互作用创建分布信息，以替代由于训练数据较少而缺少的时间序列，有效降低了预测所需训练数据量，且显著提升了预测精度和增强了稳定性。
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