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公开(公告)号：CN114740730B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202210447654.3
申请日：2022-04-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明的基于卷积神经网络的SVG控制器参数辨识方法，通过BPA仿真软件得到各个SVG参数的不同组合和与之对应输出的无功、电压、电流曲线数据，并进行筛选，得到最终数据集；然后依据获取到的数据集搭建可以依据无功动态曲线数据逆推出SVG参数的神经卷积网络模型；最后以RTDS实测曲线数据作为模型输入，即可快速辨识出SVG参数值。本方法将卷积神经网络与SVG控制器参数辨识相结合，为SVG控制器参数辨识提供一种新的方法，保证了参数预测结果的准确度，也提高了辨识效率。
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公开(公告)号：CN114330521A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111583359.2
申请日：2021-12-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种风电场机组二次分群方法，包括如下步骤：步骤一、建立风电场机组的详细模型，包括风电机组的动态模型、变压器和主网模型；步骤二、风电场机组分群，采用上述技术方案，提出一种根据卸荷电路动作情况进行首次分群，针对未动作的机组再根据机组稳态电压和暂态电压跌落值进行二次分群的方法，相比较单一按照卸荷电路分群的方法和单一按照机组稳态电压或暂态电压跌落值的方法，即考虑了卸荷电路动作情况对风电机组动态特性的重大影响，又综合考虑了机组稳态电压或暂态电压跌落值等电压电气量对卸荷电路未动作风电机组的重要影响，分群结果模拟风电场机组动态特性更为准确，更适合于风电场机组在大电网中的暂态仿真。
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公开(公告)号：CN112653134B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202011458402.8
申请日：2020-12-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于HELM电压灵敏度的配电网电压稳定判定方法。该方法首先利用HELM计算配电网潮流，然后根据基于HELM的灵敏度计算方法计算出电压对各节点注入功率的灵敏度。其次根据电压对各节点注入功率的各阶灵敏度大小进行判定，若高阶灵敏度大于低阶灵敏度则电压失稳；若高阶灵敏度等于低阶灵敏度，则为电压临界稳定；若高阶灵敏度小于低阶灵敏度，其差值则为电压稳定裕度。本发明利用HELM法考虑了灵敏度的非线性因素，计算出各阶非线性灵敏度，并用于配电网电压稳定判定。
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公开(公告)号：CN115718478A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211466562.6
申请日：2022-11-22
Applicant: 杭州电子科技大学信息工程学院
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于SAC深度强化学习的SVG参数优化辨识方法，包括以下步骤：步骤一，建立与SVG实测曲线运行环境相同的SVG接入单机无穷大系统的等值数学模型；步骤二，利用扰动法计算各参数的无功功率轨迹灵敏度、电压轨迹灵敏度以及电流轨迹灵敏度并进行筛选；步骤三，建立基于BPA的SAC的环境；步骤四，搭建SAC智能体；步骤五，开始SVG参数辨识训练，得到最终辨识结果。本发明采用上述基于SAC深度强化学习的SVG参数优化辨识方法，用SAC模型来辨识SVG控制器参数，耗费时间少，而且也能保证参数预测结果的准确度，提高了辨识效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115207962A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210572610.3
申请日：2022-05-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于HELM稳定判据的分布式电源选址定容方法，包括以下步骤：步骤一，建立分布式电源在配电网的选址定容模型，包括目标函数和约束条件，其中目标函数考虑分布式电源综合费用、网损和基于全纯函数嵌入方法的电压判稳指标；步骤二，利用HELM方法计算包含分布式电源的配电网潮流，作为分布式电源选址定容优化模型的潮流约束条件；步骤三，利用HELM方法计算节点电压各阶灵敏度，作为分布式电源选址定容模型的不等式约束条件及电压判稳指标；步骤四，利用遗传算法根据目标函数和约束条件求解确定分布式电源的安装位置和安装量PDGi。本发明方法能够用于分布式潮流在配电网的选址定容，计算速度快，电压控制效果更好，有较高的理论意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN115102177A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210681260.4
申请日：2022-06-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于HELM稳定判据的分布式光伏发电的电压控制方法，包括以下步骤：步骤一，建立分布式光伏发电在配电网的电压控制模型；步骤二，利用HELM方法计算包含分布式光伏的配电网潮流，作为分布式光伏发电的电压控制优化模型的潮流约束条件；步骤三，利用HELM方法计算节点电压各阶灵敏度，作为分布式光伏发电的电压控制模型的不等式约束条件及电压判稳指标；步骤四，利用遗传算法根据目标函数和约束条件求解确定分布式光伏发电的有功削减量，网损和电压判稳指标。本发明方法能够用于分布式光伏电源在配电网的电压控制，计算速度快，电压控制效果更好，能考虑分布式光伏对电压稳定的影响，有较高的理论意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN114844038A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210572517.2
申请日：2022-05-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于HELM稳定判据的含DG配电网电压稳定分析方法。该方法首先建立包含分布式电源配电网的模型，包括PQ、PV、PI类型的DG负荷模型。然后利用HELM计算配电网潮流，根据基于HELM的灵敏度计算方法推导考虑包括PQ、PV、PI的DG负荷模型的HELM节点电压各阶灵敏度，并推导出判断含DG配电网电压稳定指标。最后利用HELM节点电压各阶灵敏度电压稳定指标，判断含DG的配电网电压稳定性。采用本方法来判定含DG的配电网电压稳定性，可以不用算出最大负荷裕度，可以考虑DG各种运行工况；可以同时判定电压稳定性能变化和电压稳定是否崩溃，且计算速度快，计算简单。
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公开(公告)号：CN113406434B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110529831.8
申请日：2021-05-14
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种基于参数故障特性的SVG动态参数分段优化辨识方法。本发明提出首先根据轨迹灵敏度辨识出主要参数。这种方法可减少参与辨识的参数数目。其次根据参数对于故障特性的影响，选择分段数据分别优化参数，确定参数的大概范围，这样不会因为参数范围设置不对而使得辨识错过实际的参数，选择分段曲线辨识减少了计算量，既可以提高参数辨识速度，又减少了其他参数对仿真结果的影响。然后根据参数范围再全体寻优精确辨识，解决传统算法中经常出现的稳定性较差和难以收敛的问题，减少参数辨识的复杂度，提高对控制器影响较大的参数的辨识精度，提高辨识效率。
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公开(公告)号：CN114036751A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111320936.9
申请日：2021-11-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/15 , G06F111/10 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑负荷静态特性的HELM电网潮流计算方法。该方法首先建立包含PQ节点的配电网数学模型，然后根据HELM方法构造考虑负荷静态特性对应的全纯函数，最后根据递推方法推导出考虑负荷静态特性的全纯函数递推公式来计算考虑负荷静态特性的电网潮流。本发明利用HELM法考虑了节点负荷静态特性，推导出虑负荷静态特性的全纯函数递推公式，可以计算考虑负荷静态特性的电网潮流，可用于考虑负荷静态特性的电网潮流计算和电压分析控制，计算速度更简便更快速，避免病态潮流收敛问题。
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