-
公开(公告)号：CN104503260B
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201410742135.5
申请日：2014-12-05
Applicant: 广东电网有限责任公司电力科学研究院 , 华北电力大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 一种调速器参数设定方法和装置。所述调速器参数设定方法包括步骤：A、构建系统的传递模型；B、确定要分析的调速器参数，以所述调速器参数为可调参数；C、列出相应的开环传递函数，并绘制相应系统特征方程的根轨迹；D、判断所述根轨迹中是否存在主极点，当存在主极点时，基于所述可调参数对系统调频性能进行定量分析，否则基于所述可调参数对系统调频性能进行定性分析；E、利用分析结果设定调速器参数。利用本发明的调速器参数设定方法和装置，能够考虑调速器的参数对系统的稳定性和暂态性能造成的影响，由此改善系统的稳定性，提高系统性能。
-
公开(公告)号：CN104503260A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410742135.5
申请日：2014-12-05
Applicant: 广东电网有限责任公司电力科学研究院 , 华北电力大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 一种调速器参数设定方法和装置。所述调速器参数设定方法包括步骤：A、构建系统的传递模型；B、确定要分析的调速器参数，以所述调速器参数为可调参数；C、列出相应的开环传递函数，并绘制相应系统特征方程的根轨迹；D、判断所述根轨迹中是否存在主极点，当存在主极点时，基于所述可调参数对系统调频性能进行定量分析，否则基于所述可调参数对系统调频性能进行定性分析；E、利用分析结果设定调速器参数。利用本发明的调速器参数设定方法和装置，能够考虑调速器的参数对系统的稳定性和暂态性能造成的影响，由此改善系统的稳定性，提高系统性能。
-
公开(公告)号：CN204270032U
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201420853843.1
申请日：2014-12-29
Applicant: 广东电网有限责任公司电力科学研究院 , 华北电力大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本实用新型属于接口技术领域，特别涉及一种RTDS与SimuEngine之间的模拟量通信的接口装置。包括指示灯、GPS天线、模拟量输入/输出接口、开关量输入/输出接口、以太网接口、USB接口、电源接口、GPS模块、A/D及D/A转换模块、DSP模块、RAM模块、开关量模块、开关电源模块；DSP模块分别与GPS模块、A/D及D/A转换模块、RAM模块、开关量模块、以太网接口、USB接口连接；GPS模块与GPS天线连接；A/D及D/A转换模块与模拟量输入/输出接口连接；开关量模块与开关量输入/输出接口及指示灯连接；开关电源模块与电源接口连接；模拟量输入/输出接口与RTDS连接，以太网接口与SimuEngine连接。该装置可以实现RTDS与SimuEngine之间的模拟量实时通信，从而实现RTDS与SimuEngine之间的联合仿真。
-
公开(公告)号：CN119647682A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411729277.8
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 华北电力大学
IPC: G06Q10/04 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种融合时空节点信息的电动汽车充电预测方法和模型，预测方法包括以下步骤：根据交通位置特征构建邻接矩阵及根据历史数集切片获得历史子数集以获得节点物理图；根据节点物理图获得PageRank值以获得时间序列矩阵和时空信息图；基于多头注意机制，根据时间序列矩阵分别构建空间注意力矩阵和时间注意力矩阵；根据空间注意力矩阵和邻接矩阵获得空间动态相关矩阵并结合时空信息图获得融合图；基于图卷积根据融合图获得空间卷积网络、及基于因果卷积根据时间注意力矩阵获得时间卷积网络，以获得预测模型进行电动汽车充电预测。本发明提供的一种融合时空节点信息的电动汽车充电预测方法可以全面考虑时空耦合效应、预测精度高。
-
公开(公告)号：CN113469506A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110650982.9
申请日：2021-06-10
Applicant: 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明属于电力系统负荷估计技术领域，提供了一种用户基线负荷估计方法、终端及计算机可读存储介质。所述用户基线负荷估计方法包括：采用数据扩充方法和样本消减技术扩充对照组负荷样本集；然后采用K‑means算法对不参与需求响应项目的对照组用户在需求响应日的负荷曲线进行聚类，获得若干对照组子集；其次对于每个参与需求响应项目的用户，根据其在需求响应日的负荷模式，将其同步匹配到与其负荷模式最为相似的对照组子集中；最后利用对照组子集中的对照组用户在需求响应时段的负荷数据来估计同一子集中需求响应用户的基线负荷。当对照组用户数目不足时，该方法能有效提高基线负荷估计的准确性，有利于促进需求响应的实施与推广。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107038288B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201710176051.3
申请日：2017-03-23
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明属于电力电子建模仿真与控制技术领域，尤其涉及基于贝杰龙模型的电力电子装置并联等效扩容方法及模块。首先从基本分布参数输电线路模型出发，得到电能传输的理论公式。在此基础上得到输电线路的等效贝杰龙模型公式。最后，得到基于贝杰龙模型的扩容方法。贝杰龙等效扩容模型将原模型等效为两个包含受控电流源的网络，各个网络中的受控源的控制量由另一端τ时刻前的电压、电流值确定，受控源与控制源不再存在耦合情况。本发明方法将输电线路的贝杰龙模型与子系统建模扩容结合，可应用于实际建模中对含非线性元件的子系统进行等效扩容，从而避免因搭建出多个详细的模块化子系统导致模型仿真速度太慢的问题。
-
公开(公告)号：CN107038288A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710176051.3
申请日：2017-03-23
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明属于电力电子建模仿真与控制技术领域，尤其涉及基于贝杰龙模型的电力电子装置并联等效扩容方法及模块。首先从基本分布参数输电线路模型出发，得到电能传输的理论公式。在此基础上得到输电线路的等效贝杰龙模型公式。最后，得到基于贝杰龙模型的扩容方法。贝杰龙等效扩容模型将原模型等效为两个包含受控电流源的网络，各个网络中的受控源的控制量由另一端τ时刻前的电压、电流值确定，受控源与控制源不再存在耦合情况。本发明方法将输电线路的贝杰龙模型与子系统建模扩容结合，可应用于实际建模中对含非线性元件的子系统进行等效扩容，从而避免因搭建出多个详细的模块化子系统导致模型仿真速度太慢的问题。
-
公开(公告)号：CN119670954A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411719784.3
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开一种基于自适应改进粒子群的规模化电动汽车负荷预测方法，涉及电力系统自动化技术领域。本发明方法通过采用基于负荷预测的粒子群自适应改进算法，通过优化粒子群搜索策略，动态调整参数以适应负荷变化的不确定性，提高负荷预测的准确性和鲁棒性。接着，提出了基于规模化电动汽车充电负荷的在线预测算法，利用实时数据和历史充电行为模式，通过在线学习机制不断更新预测模型，实现对大规模电动汽车充电需求的即时预测。最后，本发明方法通过构建基于改进麻雀搜寻算法的电动汽车充电预测精度优化模型，作为一种创新的启发式优化算法，该算法能够有效提升粒子群模型和在线预测模型的优化精确度。
-
公开(公告)号：CN113591899A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110648320.8
申请日：2021-06-10
Applicant: 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明适用于电力技术领域，公开了一种电力客户画像识别方法、装置及终端设备，上述方法包括：获取待识别电力客户的历史负荷数据，并对待识别电力客户的历史负荷数据进行时域特征提取，得到待识别电力客户的负荷特征；将待识别电力客户的负荷特征输入到预先训练好的半监督学习客户画像识别模型中，得到待识别电力客户的画像标签；其中，预先训练好的半监督学习客户画像识别模型是基于半监督训练集对预设的客户画像识别模型进行半监督训练得到的；半监督训练集包括有标签样本和无标签样本，且有标签样本的数量小于无标签样本的数量。本发明通过半监督学习，只需要少量的有标签样本，即可实现对电力客户画像标签的准确识别。
-
公开(公告)号：CN119813165A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411814377.0
申请日：2024-12-11
Applicant: 国网新疆电力有限公司喀什供电公司 , 国网新疆电力有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本申请公开了一种考虑机组风速限制的风电出力预测方法、装置、设备、介质及产品，涉及电力系统风电出力预测领域。获取目标区域在设定时段的气象数据；采用集合经验模态分解方法对风速进行分解，得到分解信息数据；基于目标区域内所有风电机组的风速限制之和，以及各个本征模函数变化率，对本征模函数进行划分，得到划分信息数据；根据划分信息数据进行重构处理，得到重构信号数据；将输入特征数据输入至预测模型，得到预测风电出力数据；预测模型是基于历史的气象数据和对应的风电处理数据，采用机器学习的方法进行训练得到的；本申请旨在实现高效化、科学化地解决电力系统区域风电出力预测问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
20
records
(took 0.165 seconds)
