公开(公告)号：CN110867856A

公开(公告)日：2020-03-06

申请号：CN201911191464.4

申请日：2019-11-28

Applicant: 国网河南省电力公司驻马店供电公司 ,  上海电力大学

Inventor： 张永斌 ,  张思源 ,  张健南 ,  余光正 ,  李美玉 ,  马桢 ,  张玄哲 ,  冯勇 ,  李志前 ,  牛瑞 ,  陈佳琦 ,  张一

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  H02J3/01 ,  H02M1/12 ,  H02M7/48

Abstract: 本发明涉及一种考虑VSC系统谐波稳定条件下的LCL滤波器参数优化方法，该方法包括步骤：1、将VSC并网系统建立等效阻抗模型；2、对步骤1的等效阻抗模型获取正网络阻尼判据，将其作为系统稳定判断依据；3、结合LCL滤波器外特性需求及正网络阻尼判据作为对LCL滤波器设计的约束条件；4、确定优化目标，结合约束条件，建立LCL滤波器参数的多目标优化模型；5、采用MOEA/D算法求解优化模型，获取优化后的LCL滤波器参数。与现有技术相比，本发明具有优化速率高，计算简单等优点。

公开(公告)号：CN110365050B

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN201910698116.X

申请日：2019-07-31

Applicant: 上海电力大学

Inventor： 李美玉 ,  余光正 ,  刘建锋 ,  张科曌

IPC: H02J3/38

Abstract: 本发明涉及一种基于差分元胞遗传算法的DWF并网多目标优化方法，包括：1、在DWF并网规划过程中将DWF接入后的配电网总网损最小、节点电压静态稳定裕度最大、DWF渗透率最大作为目标函数，将电网中的潮流平衡、节点电压限制、支路传输功率限制、DWF的穿透功率极限和装机容量限制作为约束条件，建立含DWF的配电网多目标优化模型；2、采用差分元胞遗传算法求解多目标优化模型，得到优化的并网参数；3、利用优化的并网参数实现DWF并网。与现有技术相比，本发明提高了DWF并网电压稳定性；采用差分元胞遗传算法求解多目标优化模型，在保证种群多样性的同时，也提高了对pareto解集的寻优能力，易于实施。

公开(公告)号：CN111815033B

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202010564863.7

申请日：2020-06-19

Applicant: 上海电力大学

Inventor： 周勇良 ,  刘建锋 ,  李美玉

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/243 ,  G06N20/20 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  H02J3/00 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及一种基于RCNN和气象时序特征的海上风电功率预测方法，包括以：提取风电场历史数值天气预报和输出功率数据，将历史数据平分为训练集和验证集；构建RCNN为初步预测模型，并利用训练集训练RCNN使权值最优；利用训练好的RCNN预测验证集中的风电功率，得到历史预测功率误差；采用xgboost算法计算选取出强相关性数值天气预报作为气象时序特征；构建双向循环神经网络，利用气象时序特征与历史预测功率误差训练网络；获取待预测时段数值天气预报信息，输入训练好的RCNN得到初步功率预测，同时将待预测时段数值天气预报信息输入训练好的双向循环神经网络，得到最终预测风电功率。与现有技术相比，本发明保证了时效性的同时提升了模型整体预测性能。

公开(公告)号：CN111351984A

公开(公告)日：2020-06-30

申请号：CN202010136522.X

申请日：2020-03-02

Applicant: 上海电力大学

Inventor： 李美玉 ,  刘建锋 ,  李盈含 ,  励晨阳

IPC: G01R23/165

Abstract: 本发明提供一种基于CS-RBAPVS的超次谐波测量方法，包括，在现有检测方法基础上，将系统超次谐波信号进行离散傅里叶变换处理；结合矩阵，将进行离散傅里叶变换处理后的离散信号进一步处理优化；引入插值因子以提高进行离散傅里叶变化处理后的信号的频谱分辨率；将提高频谱分辨率所得出的数学关系式可等效成压缩感知模型；基于CS-RBAPVS算法，对压缩感知模型进行求解，得出原始信号估计值，以较低的采样频率对超次谐波进行检测的算法，旨在稀疏度未知的情况下对超次谐波进行检测并且减少计算量、保证检测结果的精确性。

公开(公告)号：CN111815033A

公开(公告)日：2020-10-23

申请号：CN202010564863.7

申请日：2020-06-19

Applicant: 上海电力大学

Inventor： 周勇良 ,  刘建锋 ,  李美玉

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明涉及一种基于RCNN和气象时序特征的海上风电功率预测方法，包括以：提取风电场历史数值天气预报和输出功率数据，将历史数据平分为训练集和验证集；构建RCNN为初步预测模型，并利用训练集训练RCNN使权值最优；利用训练好的RCNN预测验证集中的风电功率，得到历史预测功率误差；采用xgboost算法计算选取出强相关性数值天气预报作为气象时序特征；构建双向循环神经网络，利用气象时序特征与历史预测功率误差训练网络；获取待预测时段数值天气预报信息，输入训练好的RCNN得到初步功率预测，同时将待预测时段数值天气预报信息输入训练好的双向循环神经网络，得到最终预测风电功率。与现有技术相比，本发明保证了时效性的同时提升了模型整体预测性能。

公开(公告)号：CN110365050A

公开(公告)日：2019-10-22

申请号：CN201910698116.X

申请日：2019-07-31

Applicant: 上海电力大学

Inventor： 李美玉 ,  余光正 ,  刘建锋 ,  张科曌

IPC: H02J3/38

Abstract: 本发明涉及一种基于差分元胞遗传算法的DWF并网多目标优化方法，包括：1、在DWF并网规划过程中将DWF接入后的配电网总网损最小、节点电压静态稳定裕度最大、DWF渗透率最大作为目标函数，将电网中的潮流平衡、节点电压限制、支路传输功率限制、DWF的穿透功率极限和装机容量限制作为约束条件，建立含DWF的配电网多目标优化模型；2、采用差分元胞遗传算法求解多目标优化模型，得到优化的并网参数；3、利用优化的并网参数实现DWF并网。与现有技术相比，本发明提高了DWF并网电压稳定性；采用差分元胞遗传算法求解多目标优化模型，在保证种群多样性的同时，也提高了对pareto解集的寻优能力，易于实施。