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公开(公告)号：CN116613749A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310748514.4
申请日：2023-06-21
Applicant: 华北电力大学 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
Abstract: 基于数据驱动的光伏并网系统次同步振荡抑制方法，包括：基于数据驱动滚动辨识光伏并网系统的动态模型，通过小信号分析实现控制信号的选取；基于模型预测控制设计光伏并网系统控制器；通过数模混合仿真系统实现控制器的运行，抑制光伏并网系统次同步振荡。本发明实现对光伏并网系统的系统辨识；本发明研究了光伏并网系统的控制参数选取，可以找出光伏并网系统的强相关控制参数；本发明通过模型预测控制，可以有效解决新型电力系统中存在的振荡问题，保证新型电力系统的稳定运行；本发明实现信号的实时获取，对光伏并网系统的参数进行实时采集，采用数模混合仿真系统，能够达到数字量和模拟量的实时转换的目的，实现对系统振荡的有效控制。
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公开(公告)号：CN116316676A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211712047.1
申请日：2022-12-29
Applicant: 华北电力大学 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
Abstract: 基于数据驱动的新型电力系统广域预测阻尼控制方法，包括如下步骤：考虑到电力系统采样量测数据为离散形式，且包含不同稳定控制器的控制输入，广域监测系统从受控的新型电力系统采集量测数据，构造过去的状态量测量矩阵当前的状态量测矩阵控制量测矩阵Π，并通过构造的矩阵得到新型电力系统的离散时间状态方程；根据量测数据辨识得到的离散时间系统状态方程，对其连续化转换得到连续系统的系统矩阵，进而通过模态分析选择控制器的安装位置和控制信号；根据数据驱动辨识得到的新型电力系统动态模型，对系统内不同的控制对象进行模型预测优化控制，实现增强系统阻尼的目的。
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公开(公告)号：CN118783368A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410811543.5
申请日：2024-06-21
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 一种单相接地故障的消弧及性质辨识协同配合方法，包括以下步骤：监测系统母线三相电压，当电压发生越限时，将消弧支路和故障性质辨识支路通过故障相及其超前相接入系统一次侧；将消弧支路中的消弧开关闭合，进行消弧操作，将故障相电压钳位至零；经消弧设定时间后，断开消弧开关，闭合故障性质辨识支路的故障性质辨识开关，依据瞬时性故障判据判别故障类型；当判别故障类型为瞬时性故障时，开断消弧及故障性质辨识支路，系统恢复正常运行；当判别故障类型为永久性故障时，要对故障进行持续消弧避免事故影响扩大。本发明在保证设备安全条件下实现了具有可靠故障判据的故障性质辨识技术。
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公开(公告)号：CN115360726A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210790249.1
申请日：2022-07-05
Applicant: 华北电力大学 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明涉及一种次同步振荡传播关键影响因素识别方法及系统，属于电力系统及其自动化领域，基于CEEMDAN‑小波阈值去噪技术和Prony分析计算不同位置处参数对应的系统阻尼比，根据相关性评价组合模型判断交直流线路参数与不同位置系统阻尼比的线性相关性，形成基于相关性评价组合模型的次同步振荡传播关键影响因素识别，从而能在次同步振荡发生时更有效的识别、抑制次同步振荡源。
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公开(公告)号：CN114865718A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210533135.9
申请日：2022-05-12
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
Inventor： 刘海光 , 陈汝斯 , 余笑东 , 刘艳 , 蔡德福 , 顾雪平 , 周鲲鹏 , 王作维 , 李晓辉 , 李少岩 , 王涛 , 万黎 , 王涛 , 王莹 , 王文娜 , 董航 , 张良一 , 孙冠群 , 王尔玺
Abstract: 本发明提供一种基于Nash‑Q方法的市场化初期多利益主体参与下配电网日前市场交易方法，涉及配电网电力市场交易分配领域，其首先在配网中建立包括配电网运营商、分布式电源运营商、负荷聚合商在内的三方利益模型，三方均以分时阶梯电价为博弈策略；其次以按报价支付(Pay as Bid,PAB)模式结合三方利益模型建立市场结算模型，三方可在市场结算过程中根据已有信息修改己方报价；最后采用Nash‑Q方法求解该模型。与传统恒定/分时电价相比，本发明可在保证向用户安全可靠供电的同时，激励新能源等市场主体积极参与市场，且提升新能源参与电力平衡贡献度和降低配网消纳新能源的风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115360726B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210790249.1
申请日：2022-07-05
Applicant: 华北电力大学 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明涉及一种次同步振荡传播关键影响因素识别方法及系统，属于电力系统及其自动化领域，基于CEEMDAN‑小波阈值去噪技术和Prony分析计算不同位置处参数对应的系统阻尼比，根据相关性评价组合模型判断交直流线路参数与不同位置系统阻尼比的线性相关性，形成基于相关性评价组合模型的次同步振荡传播关键影响因素识别，从而能在次同步振荡发生时更有效的识别、抑制次同步振荡源。
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公开(公告)号：CN117129802A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311220170.6
申请日：2023-09-20
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种特高压交流输电线路的单相接地故障性质辨识方法及装置，该方法包括：特高压交流输电线路检测到单相接地故障后，断开故障相两端的断路器，测量断开相的电压波形；利用小波变换提取断开相的电压波形中的低频分量，实现对断开相电压波形中高频分量的滤波；对所得到的低频分量进行变分模态分解，实现对瞬时性故障中自由振荡分量和工频分量的分解，得到至少两层本征模态分量；计算可移动时间窗内第二层本征模态分量与第一层本征模态分量的能量比值d；根据计算所得能量比值d对所述单相接地故障进行瞬时性接地故障和永久性接地故障的辨识。本发明可对特高压输电线路的接地故障性质进行准确识别，为故障后是否进行重合闸操作提供指示。
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公开(公告)号：CN114897245A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210517030.4
申请日：2022-05-12
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
Inventor： 陈汝斯 , 刘海光 , 余笑东 , 刘艳 , 蔡德福 , 顾雪平 , 周鲲鹏 , 王作维 , 李晓辉 , 李少岩 , 王涛 , 万黎 , 王涛 , 王莹 , 王文娜 , 董航 , 张良一 , 孙冠群 , 王尔玺
Abstract: 本发明提供一种基于长短期记忆神经网络(Long Short‑TermMemory，LSTM)的规模风电超短期功率预测误差修正方法，包括：首先利用改进的核密度估计得出误差的概率密度曲线；其次，采用LSTM对预测误差数据进行深度学习，以风电的预测误差为输入，以下一时刻的误差为输出，得到误差的预测值；最后，根据粒子群算法得到合适的置信区间对误差进行合理分层，根据分层区间和误差预测值，结合风电预测误差的时序特征，制订预测误差的分层补偿策略，得到一种具有较强泛化性的预测误差补偿模型。
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公开(公告)号：CN114884066A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210627489.X
申请日：2022-06-06
Applicant: 华北电力大学 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种电力系统静态电压稳定性确定方法及系统，所述方法包括：采用连续潮流法生成不同预测点的特征数据；基于静态电压稳定阈值确定每个所述特征数据的标签；根据不同预测点的特征数据及每个所述特征数据的标签，构建样本数据集；对所述样本数据集进行随机过采样处理，使所述样本数据集中的正样本数据和负样本数据平衡；利用随机过采样后的样本数据集对支持向量机模型进行训练，获得训练好的支持向量机模型；利用所述训练好的支持向量机模型确定电力系统静态电压稳定性。本发明采用连续潮流法生成特征数据，以增加样本数据，利用随机过采样法对样本进行平衡处理，提高了电力系统静态电压稳定性确定的准确性，减少了误分类。
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公开(公告)号：CN114638433B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210317229.2
申请日：2022-03-28
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
Inventor： 陈汝斯 , 刘海光 , 余笑东 , 刘艳 , 蔡德福 , 顾雪平 , 周鲲鹏 , 王作维 , 李晓辉 , 李少岩 , 王涛 , 万黎 , 王涛 , 王莹 , 王文娜 , 董航 , 张良一 , 孙冠群 , 王尔玺
Abstract: 本发明提出一种考虑风电不确定性的负荷恢复分布鲁棒优化方法，包括：S1：生成风电出力的典型场景；S2：利用KL散度控制模糊集的鲁棒性，以步骤S1中生成的风电出力的典型场景为风电出力参考分布，构造符合风险偏好的风电出力模糊集；S3：在风电出力模糊集的基础上，以最大化期望恢复量为目标建立负荷恢复分布鲁棒优化模型；S4：建立负荷恢复分布鲁棒优化模型的约束条件；S5：将负荷恢复分布鲁棒优化模型转化为混合整数二阶锥模型；S6：对混合整数二阶锥模型进行求解，生成分布鲁棒优化负荷恢复优化结果。本发明能够更灵活地排除极低概率场景下极端的风电出力场景，使得负荷恢复的优化结果不那么“保守”，从而保证恢复的快速有效。
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