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公开(公告)号：CN105634366B
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201610120865.0
申请日：2016-03-03
Applicant: 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 浙江大学 , 国网浙江省电力公司 , 杭州意能电力技术有限公司
IPC: H02P21/16
Abstract: 本发明公开了一种适用于在线同步发电机参数辨识的参数可辨识性分析方法。本发明利用参数对同步发电机在线参数辨识的输出状态的灵敏度构建相对海森矩阵，通过利用相对海森矩阵分析参数对辨识目标的影响来评估参数的可辨识性，并能根据参数的辨识性对不可辨识参数进行排序，克服了传统同步发电机参数可辨识性分析的不足。本发明只用计算一次参数对输出的灵敏度，重复利用灵敏度信息，便可快速、便捷的分析参数可辨识性，可以直接应用于在线同步发电机参数辨识领域，可提升在线参数辨识结果的准确性。
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公开(公告)号：CN105808833A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610122236.1
申请日：2016-03-03
Applicant: 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 浙江大学 , 国网浙江省电力公司 , 杭州意能电力技术有限公司
IPC: G06F17/50
CPC classification number: Y02E60/76 , Y04S40/22 , G06F17/5036
Abstract: 本发明公开了一种基于多数据集合的并行同步发电机在线参数辨识方法。本发明通过构建多数据集合的离散动态方程来表征发电机的动态过程并确定离散参数辨识目标，通过计算各个数据集合的离散动态方程和离散辨识目标对参数的雅克比矩阵和海森矩阵进行发电机参数在线辨识，该方法无需额外现场试验，保护发电机设备，并具有较高的参数辨识精度，克服了传统发电机参数在线辨识不准的缺点。本发明挖掘多数据集合参数辨识中的松耦合关系，将不同数据集的计算能有效地部署在不同计算单元上，实现多数据集合的并计算，极大的提高计算效率，可以用于电力系统动态建模等领域。
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公开(公告)号：CN105634366A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610120865.0
申请日：2016-03-03
Applicant: 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 浙江大学 , 国网浙江省电力公司 , 杭州意能电力技术有限公司
IPC: H02P21/16
Abstract: 本发明公开了一种适用于在线同步发电机参数辨识的参数可辨识性分析方法。本发明利用参数对同步发电机在线参数辨识的输出状态的灵敏度构建相对海森矩阵，通过利用相对海森矩阵分析参数对辨识目标的影响来评估参数的可辨识性，并能根据参数的辨识性对不可辨识参数进行排序，克服了传统同步发电机参数可辨识性分析的不足。本发明只用计算一次参数对输出的灵敏度，重复利用灵敏度信息，便可快速、便捷的分析参数可辨识性，可以直接应用于在线同步发电机参数辨识领域，可提升在线参数辨识结果的准确性。
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公开(公告)号：CN102436534B
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201210011098.1
申请日：2012-01-13
Applicant: 浙江省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC: G06F17/50
Abstract: 本申请公开了一种电力系统仿真方法，该方法包括以下步骤：建立电力系统中各个负荷的电磁暂态模型；对电力系统进行潮流计算；将电力系统各个负荷的电磁暂态模型分配到并行计算机的多个计算节点上，并检测电力系统是否出现扰动；当出现扰动后对电力系统中的各个电磁暂态模型进行并行电磁暂态仿真，并利用电磁暂态仿真结果在下一机电暂态时刻对电力系统进行机电暂态仿真，得到扰动后电力系统的电气量参数。与现有技术相比，本发明将精确的电磁暂态模型引入机电暂态仿真，有效的提高了计算的准确性；并且将各个电磁暂态模型分配到并行计算机的各个节点，充分利用并行计算的特性，大大提高了计算效率，有效的提高了计算的准确性。
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公开(公告)号：CN105975710A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610326810.5
申请日：2016-05-17
Applicant: 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 浙江大学 , 国网浙江省电力公司 , 杭州意能电力技术有限公司
IPC: G06F17/50
CPC classification number: Y02E60/76 , Y04S40/22 , G06F17/5036
Abstract: 本发明公开了一种用于同步发电机在线参数辨识的坏数据集检测和识别方法。同步发电机在线辨识领域中尚无有效的坏数据集检测和识别方法。本发明采用的技术方案为：采集一段时间内同步发电机信号，并作为数据集存入数据库中，分为输入数据和输出数据，并统计输出数据的采样总个数；确定发电机待辨识参数，并构建参数向量；构建同步发电机在线参数辨识的等价非线性优化问题，并求解得到输出结果；计算输出结果下的参数辨识目标函数，并检验；如果通不过检验，对各数据集目标函数进行检验。本发明只用计算一次参数辨识的目标函数就可进行坏数据检测；重复利用目标函数中各个数据集对应部分，便可快速、便捷地进行坏数据集的识别分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102521489B
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201110388219.X
申请日：2011-11-29
Applicant: 浙江省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种电弧炉负荷的建模与参数辨识方法和系统，所述方法包括：建立综合反映实物电弧炉的谐波、闪变和三相不平衡特性的电弧炉三相等效电阻初始模型，所述初始模型中含有综合反映实物电弧炉谐波、闪变和三相不平衡特性的待辨识的参数；得到离散化的实测三相电压值和离散化的实测三相电流值；利用所述离散化的实测三相电压值、实测三相电流值以及优化算法对、电弧炉三相等效电阻初始模型进行优化，得到待辨识的参数的最优取值；将所述待辨识的参数的最优取值代入所述电弧炉三相等效电阻初始模型，得到电弧炉三相等效电阻模型。根据本发明实施例建立的电弧炉三相模型，能够更加真实地反映电弧炉在电网运行中的实际情况。
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公开(公告)号：CN105975710B
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201610326810.5
申请日：2016-05-17
Applicant: 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 浙江大学 , 国网浙江省电力公司 , 杭州意能电力技术有限公司
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种用于同步发电机在线参数辨识的坏数据集检测和识别方法。同步发电机在线辨识领域中尚无有效的坏数据集检测和识别方法。本发明采用的技术方案为：采集一段时间内同步发电机信号，并作为数据集存入数据库中，分为输入数据和输出数据，并统计输出数据的采样总个数；确定发电机待辨识参数，并构建参数向量；构建同步发电机在线参数辨识的等价非线性优化问题，并求解得到输出结果；计算输出结果下的参数辨识目标函数，并检验；如果通不过检验，对各数据集目标函数进行检验。本发明只用计算一次参数辨识的目标函数就可进行坏数据检测；重复利用目标函数中各个数据集对应部分，便可快速、便捷地进行坏数据集的识别分析。
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公开(公告)号：CN105808833B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201610122236.1
申请日：2016-03-03
Applicant: 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 浙江大学 , 国网浙江省电力公司 , 杭州意能电力技术有限公司
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于多数据集合的并行同步发电机在线参数辨识方法。本发明通过构建多数据集合的离散动态方程来表征发电机的动态过程并确定离散参数辨识目标，通过计算各个数据集合的离散动态方程和离散辨识目标对参数的雅克比矩阵和海森矩阵进行发电机参数在线辨识，该方法无需额外现场试验，保护发电机设备，并具有较高的参数辨识精度，克服了传统发电机参数在线辨识不准的缺点。本发明挖掘多数据集合参数辨识中的松耦合关系，将不同数据集的计算能有效地部署在不同计算单元上，实现多数据集合的并计算，极大的提高计算效率，可以用于电力系统动态建模等领域。
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公开(公告)号：CN103457268A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310423464.9
申请日：2013-09-17
CPC classification number: Y02B70/3225 , Y04S20/222
Abstract: 本发明公开了一种基于并行模式搜索的最优切负荷控制方法，包括：利用计算机读入电力系统数据，包含线路参数、发电机参数、负荷参数；对电力系统进行初始仿真，得到各个时刻每台发电机的功角，计算目标函数值，为初始迭代点；在所有的负荷中选取个可切负荷；初始化并行模式搜索的参数，包括迭代次数、搜索精度和初始搜索步长，根据步骤3确定的可切负荷，确定搜索方向的集合等。本发明方法是一种无梯度优化方法，极大地减少了计算工作量，能可靠获得最优的控制策略，而且能针对实际运行情况随时调整控制策略。同时，并行搜索的框架实现了暂态稳定计算任务的合理分配，提高了搜索的效率，为其在实际电力系统中的应用打下坚实基础。
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公开(公告)号：CN103854131A
公开(公告)日：2014-06-11
申请号：CN201410016605.X
申请日：2014-01-14
Abstract: 一种基于ASU策略的多目标粒子群优化算法，该优化算法利用基于ASU策略进行精英集缩减，能提高最优解分布的均匀性和多样性，且能搜索到相对更优的解，从而提高最终结果的可靠性；它对于一个多目标优化问题，在精英集缩减过程中，将粒子群分成若干个网格，然后在每个网格中，提出利用逐步更新的欧氏拥挤距离去筛选粒子，避免一次性剔除一群集中的粒子而破坏解分布的多样性和均匀性，且能搜索到相对更优的解。
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