公开(公告)号：CN116306306A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310339495.X

申请日：2023-03-31

Applicant: 南昌大学

Inventor： 聂晓华 ,  匡龙辉 ,  郑华健

IPC: G06F30/27 ,  H02J3/00 ,  G06N3/006 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明公开了一种基于非洲秃鹫算法的微网惯性常数估计方法，通过将发电机转子运动方程进行拉普拉斯变换、离散化处理和Z变换之后，得到包含待求惯性常数H和阻尼系数D的传递函数表达式，通过PMU测量装置获取系统运行时各机组出口处的功率和频率变化信号，并根据测得的数据通过算法寻优最终得到含虚拟惯量的系统惯性常数，用以解决现有的惯性常数评估方法无法用于含虚拟惯量的系统问题。首先，建立新能源VSG等效虚拟惯量和同步发电机转动惯量的统一惯性常数解析模型，将惯性常数求解问题转化为算法寻优问题，利用PMU得到的功率—频率时间序列数据，采用非洲秃鹫算法求解统一解析模型中的惯性常数。本发明实现了对系统惯性常数的快速辨识。

公开(公告)号：CN116780511A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310719758.X

申请日：2023-06-17

Applicant: 南昌大学

Inventor： 聂晓华 ,  王宇 ,  匡龙辉 ,  郑华健 ,  李国梁 ,  唐鸿

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/24

Abstract: 本发明公开了一种基于SARIMA模型的电力系统惯量预测方法，提出了SARIMA‑LSTM模型，首先对给定时间序列的观测值进行周期性检验，时间序列通过STL分解后分开预测建立SARIMA模型；然后，对其进行误差补偿分析，利用误差数据训练LSTM神经网络；训练完成后，利用现有历史误差数据预测未来误差；最后，结合SARIMA模型的预测值和LSTM的误差补偿值得到指标值未来12小时的预测值。该发明不仅能够准确的反映电力系统不同运行状态下的惯量的动态变化，为电网稳定运行以及新能源并网提供辅助决策，而且可以根据实测数据实时更新预测结果。

公开(公告)号：CN116794508A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310722597.X

申请日：2023-06-17

Applicant: 南昌大学

Inventor： 聂晓华 ,  郑华健 ,  王宇 ,  匡龙辉 ,  李国梁 ,  唐鸿

IPC: G01R31/34 ,  G06Q50/06 ,  G06T3/40 ,  G06T5/10 ,  G06F30/20 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明公开了一种基于ARIMAX模型的同步发电机惯性时间常数在线估计方法，获取电力系统正常运行时同步发电机出口侧有功功率与频率偏差值；构建由有功功率偏差到频率偏差的ARIMAX离散时间模型；运用系统辨识方法估计出模型参数，获得ARIMAX离散时间辨识模型；运用双线性插值采样法，将ARIMAX离散时间辨识模型转换为ARIMAX连续时间辨识模型；获取ARIMAX连续时间辨识模型的单位阶跃响应；求取频率变化率值；计算单台同步发电机惯性时间常数。本发明考虑了非平稳随机量测信号特征，在线估计出同步发电机惯性时间常数，能够克服非平稳随机性干扰的影响，根据实测数据精确实时更新估计结果，指明电力系统潜在的频率失稳风险，避免发生电网安全意外事故。

公开(公告)号：CN115882472A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202310064724.1

申请日：2023-02-03

Applicant: 南昌大学

Inventor： 聂晓华 ,  郑华健 ,  匡龙辉

IPC: H02J3/24 ,  H02P9/10

Abstract: 本发明公开了一种基于改进粒子群算法的微网惯性常数估计方法，包括：获取正常运行时发电机出口侧的有功功率和频率波动并进行预处理；构建ARMAX辨识模型；将辨识模型得到的离散采样函数转换为高阶传递函数；通过AIBPSO算法将高阶传递函数降为一阶；将一阶传递函数和转子摆动方程转换得到的传递函数进行系数对比获取阻尼系数和惯性常数。本发明准确反映微电网运行下惯量的动态变化，通过实时数据更新评估结果，有利于帮助微电网预防不稳定因素以及故障发生时快速解决，加强了平衡全局探索能力和局部开发能力，丰富了粒子群体的多样性，其大范围变异能力可改善收敛速度，能较好的找到全局极值点，使测得的惯性常数更加精准，更有利于微网稳定运行。