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公开(公告)号：CN111539508B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202010249392.0
申请日：2020-04-01
Applicant: 国家电网公司华东分部 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于改进灰狼算法的发电机励磁系统参数辨识算法，包括：建立空载状态下励磁系统的原模型和实际系统模型；通过改进灰狼算法对进入线性区的实际系统模型进行辨识，得到线性部分参数；将所述线性部分参数输入实际系统模型；通过改进灰狼算法对进入非线性区的带入线性部分参数后的实际系统模型进行辨识，得到非线性部分参数。在灰狼算法基础上，提出收敛因子非线性递减策略与灰狼分群轮换追赶策略，增强了狼群的种群多样性，改善了算法易陷入局部最优的不足点。将灰狼算法应用于励磁系统参数的辨识，并通过改进灰狼算法有效地实现了励磁系统参数的辨识，辨识结果证明改进灰狼算法在辨识精度与稳定性都优于传统灰狼算法。
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公开(公告)号：CN109066818B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201811003343.8
申请日：2018-08-30
Applicant: 国家电网公司华东分部 , 清华大学 , 北京清大高科系统控制有限公司
IPC: H02J3/50
Abstract: 本发明涉及一种同步发电机/调相机的动态无功储备计算方法，属于电力系统运行控制技术领域。本发明首先计算了同步发电机/调相机在强励作用时的无功出力上限，包括：计算同步发电机/调相机稳态运行时的功率、计算同步发电机/调相机在强励作用下的空载电动势、计算同步发电机/调相机在强励作用下的功角和计算同步发电机/调相机在强励作用下的无功出力上限；然后计算了同步发电机/调相机在低励限制下的无功出力下限；最后计算了同步发电机/调相机的动态无功储备。
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公开(公告)号：CN111931613A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010731951.1
申请日：2020-07-27
Applicant: 国家电网公司华东分部 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于数据融合模型的发电机励磁系统参数辨识方法、装置和存储介质，方法首先获取发电机励磁系统结构参数以及实际系统模型，从而确定参数待辨识励磁系统模型；然后分别向实际系统模型和参数待辨识励磁系统模型分别多次施加小阶跃扰动信号和大阶跃扰动信号，并分别获取实际系统模型和参数待辨识励磁系统模型的响应输出；再采用多种优化算法以实际系统模型与参数待辨识模型的输出误差最小为优化目标，进行模型参数的寻优计算；然后将多种算法的寻优结果通过神经网络融合模型进行数据融合，即得到发电机励磁系统模型参数的辨识结果。本发明能够适用于发电机励磁系统的非线性特征进行模型参数辨识，且能够提高辨识精度、稳定性与辨识效率。
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公开(公告)号：CN111539508A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010249392.0
申请日：2020-04-01
Applicant: 国家电网公司华东分部 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06N3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于改进灰狼算法的发电机励磁系统参数辨识算法，包括：建立空载状态下励磁系统的原模型和实际系统模型；通过改进灰狼算法对进入线性区的实际系统模型进行辨识，得到线性部分参数；将所述线性部分参数输入实际系统模型；通过改进灰狼算法对进入非线性区的带入线性部分参数后的实际系统模型进行辨识，得到非线性部分参数。在灰狼算法基础上，提出收敛因子非线性递减策略与灰狼分群轮换追赶策略，增强了狼群的种群多样性，改善了算法易陷入局部最优的不足点。将灰狼算法应用于励磁系统参数的辨识，并通过改进灰狼算法有效地实现了励磁系统参数的辨识，辨识结果证明改进灰狼算法在辨识精度与稳定性都优于传统灰狼算法。
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公开(公告)号：CN109659964A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201711481195.6
申请日：2017-12-30
Applicant: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司 , 国家电网公司华东分部
IPC: H02J3/36
CPC classification number: H02J3/36
Abstract: 本发明涉及一种预防直流闭锁方法及装置，所述方法包括：获取预先建立的故障集合；根据故障集合控制直流输电系统进行直流回降；其中，所述故障集合利用故障发生后交流电网中接入的所有直流输电系统的换相失败次数信息建立。本发明提供的技术方案，通过回降直流功率的方式，可以降低故障发生时电压的跌落幅度，改善电压恢复特性，减少直流连续换相失败的次数，躲过因直流连续换相失败导致的直流闭锁。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119864815A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510003013.2
申请日：2025-01-02
Applicant: 国家电网公司华东分部 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种降低双馈风电机组工频暂时过电压的方法和装置，所述方法包括在电网发生故障时，按照自定义的采样间隔获取故障后每个双馈风电机组的机端暂态压升，响应于故障起始时刻任意一个双馈风电机组的所述机端暂态压升大于自定义压升限值的比较结果，采用提高所述AC‑Chopper装置拟动作的双馈风电机组的装机容量占全部双馈风电机组的装机容量的比例，以及逐步减小触发AC‑Chopper装置动作的动作电压值，缩短触发AC‑Chopper装置动作的动作延迟时间值，保证在电网故障穿越期间通过快速地泄放双馈风电机组的能量，保证机端暂态压升尽快地低于压升限值，有效地维持了系统的安全稳定。
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公开(公告)号：CN109659964B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN201711481195.6
申请日：2017-12-30
Applicant: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司 , 国家电网公司华东分部
IPC: H02J3/36
Abstract: 本发明涉及一种预防直流闭锁方法及装置，所述方法包括：获取预先建立的故障集合；根据故障集合控制直流输电系统进行直流回降；其中，所述故障集合利用故障发生后交流电网中接入的所有直流输电系统的换相失败次数信息建立。本发明提供的技术方案，通过回降直流功率的方式，可以降低故障发生时电压的跌落幅度，改善电压恢复特性，减少直流连续换相失败的次数，躲过因直流连续换相失败导致的直流闭锁。
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公开(公告)号：CN109038636A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810884728.3
申请日：2018-08-06
Applicant: 国家电网公司华东分部 , 清华大学 , 北京清大高科系统控制有限公司
CPC classification number: H02J3/36 , H02J3/16 , H02J3/18 , H02J2003/007
Abstract: 本发明涉及一种数据驱动的直流受端电网动态无功储备需求评估方法，属于电力系统运行控制技术领域。本发明利用一种指标来量化评估直流逆变换流站近区的暂态电压稳定性，基于数值仿真迭代计算出直流逆变换流站近区的动态无功储备需求，把计算结果和特征量存储到离线样本库。针对直流逆变换流站近区的动态无功储备在线评估问题，构建了一种数据挖掘模型，基于离线样本集训练该模型。提出了一种周期性更新样本集的方法，周期地更新数据挖掘模型。从电网在线的读取运行方式数据，提取在线系统的特征量，利用数据挖掘模型，在线快速的评估动态无功储备需求。
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公开(公告)号：CN111931613B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202010731951.1
申请日：2020-07-27
Applicant: 国家电网公司华东分部 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于数据融合模型的发电机励磁系统参数辨识方法、装置和存储介质，方法首先获取发电机励磁系统结构参数以及实际系统模型，从而确定参数待辨识励磁系统模型；然后分别向实际系统模型和参数待辨识励磁系统模型分别多次施加小阶跃扰动信号和大阶跃扰动信号，并分别获取实际系统模型和参数待辨识励磁系统模型的响应输出；再采用多种优化算法以实际系统模型与参数待辨识模型的输出误差最小为优化目标，进行模型参数的寻优计算；然后将多种算法的寻优结果通过神经网络融合模型进行数据融合，即得到发电机励磁系统模型参数的辨识结果。本发明能够适用于发电机励磁系统的非线性特征进行模型参数辨识，且能够提高辨识精度、稳定性与辨识效率。
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公开(公告)号：CN109038636B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201810884728.3
申请日：2018-08-06
Applicant: 国家电网公司华东分部 , 清华大学 , 北京清大高科系统控制有限公司
Abstract: 本发明涉及一种数据驱动的直流受端电网动态无功储备需求评估方法，属于电力系统运行控制技术领域。本发明利用一种指标来量化评估直流逆变换流站近区的暂态电压稳定性，基于数值仿真迭代计算出直流逆变换流站近区的动态无功储备需求，把计算结果和特征量存储到离线样本库。针对直流逆变换流站近区的动态无功储备在线评估问题，构建了一种数据挖掘模型，基于离线样本集训练该模型。提出了一种周期性更新样本集的方法，周期地更新数据挖掘模型。从电网在线的读取运行方式数据，提取在线系统的特征量，利用数据挖掘模型，在线快速的评估动态无功储备需求。
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