一种基于振荡能量的失步振荡中心捕获方法

    公开(公告)号:CN106556776A

    公开(公告)日:2017-04-05

    申请号:CN201610997670.4

    申请日:2016-11-10

    CPC classification number: G01R31/088 G01R31/085

    Abstract: 本发明公开了电力系统规划与运行控制技术领域中的一种基于振荡能量的失步振荡中心捕获方法。包括:如果系统发生失步,则根据联络线上解列装置安装处的连续设定次采样数据,计算每次采样后联络线上解列装置安装处的振荡能量;再根据计算得到的振荡能量值形成振荡能量关于时间的变化曲线,如果振荡能量曲线过零点出现能量奇点,则失步振荡中心落在该联络线上,控制联络线解列装置进行解列。本发明能够根据联络线上的振荡能量变化判断失步振荡中心是否落在联络线上,进而为失步解列的实施位置提供信息支持,避免了由于失步解列位置选择不当识别造成解列不当甚至解列失败。

    一种双曲正切型抗差状态估计方法

    公开(公告)号:CN106022968A

    公开(公告)日:2016-10-12

    申请号:CN201610377575.4

    申请日:2016-05-31

    CPC classification number: G06Q50/06

    Abstract: 本发明属于电力系统调度自动化领域,尤其涉及一种双曲正切型抗差状态估计方法。所述方法包括:首先建立双曲正切型抗差状态估计基本模型,然后利用原‑对偶内点算法,对所述双曲正切型抗差状态估计求解。本发明具有很强的抗差性和很高的计算效率,能抑制杠杆点不良数据,具有良好的工程应用前景。

    基于支持向量机逆控制的光伏并网微型逆变器

    公开(公告)号:CN104333034B

    公开(公告)日:2016-08-24

    申请号:CN201410577400.9

    申请日:2014-10-27

    CPC classification number: Y02E10/563

    Abstract: 一种基于支持向量机逆控制的光伏并网微型逆变器,用于改善光伏电池并网控制效果,其技术方案是,所述光伏并网微型逆变器包括MCU控制器以及依次连接于光伏电池板与电网之间的储能电容、反激变换器、工频逆变桥和EMI滤波器,所述MCU控制器通过第一电压传感器和第二电压传感器分别采集光伏电池板电压和电网电压,通过电流传感器采集EMI滤波器输出的并网电流,通过第一驱动模块控制反激变换器,并通过第二驱动模块控制工频逆变桥。本发明将支持向量机逆模型与PI控制器结合在一起,既可以实现系统的线性化,又可以发挥PI控制器的鲁棒性,从而有效改善了光伏电池组件的并网控制效果,满足了用户对电能质量的要求。

    一种基于振荡能量的失步解列判别方法

    公开(公告)号:CN104135017B

    公开(公告)日:2016-04-20

    申请号:CN201410353928.8

    申请日:2014-07-23

    Abstract: 本发明公开了电力系统规划与运行控制技术领域中的一种基于振荡能量的失步解列判别方法。包括:判断系统是否发生故障,如果系统发生故障,则根据联络线上解列装置安装处的连续设定次采样数据,计算每次采样后联络线上解列装置安装处的振荡能量;再根据每次采样后联络线上解列装置安装处的振荡能量判断系统联络线是否发生失步振荡,如果系统联络线发生失步振荡,则控制联络线解列装置进行解列。本发明能够根据振荡能量的变化对联络线上的失步振荡做出正确判断,进而为失步解列提供准确判据,避免了由于失步振荡识别错误导致的大规模停电事故的发生。

    一种小型永磁直驱风力发电系统最大功率跟踪控制方法

    公开(公告)号:CN104454346A

    公开(公告)日:2015-03-25

    申请号:CN201410622989.X

    申请日:2014-11-09

    CPC classification number: Y02E10/723 F03D7/00

    Abstract: 一种小型永磁直驱风力发电系统最大功率跟踪控制方法,所述方法在采集大量风速向量-转速-功率的实际样本的基础上,建立风速的萤火虫支持向量机回归预测模型并利用该模型进行风速估计,继而通过最佳叶尖速比法预测出最大功率点所对应的最优风机转速,然后将风机的转速调节到预测的最优风机转速,并以该转速为初始值,采用扰动观察法以设定的扰动步长跟踪风机的最大功率。本发明实现了无传感器风速估计,大大节省了发电系统的控制成本,提高了寻找最大功率点的速度与准确度,降低了扰动过程中的功率损失。

    基于支持向量机逆控制的光伏并网微型逆变器

    公开(公告)号:CN104333034A

    公开(公告)日:2015-02-04

    申请号:CN201410577400.9

    申请日:2014-10-27

    CPC classification number: Y02E10/563 H02J3/383 H02M3/335 H02M7/5387

    Abstract: 一种基于支持向量机逆控制的光伏并网微型逆变器,用于改善光伏电池并网控制效果,其技术方案是,所述光伏并网微型逆变器包括MCU控制器以及依次连接于光伏电池板与电网之间的储能电容、反激变换器、工频逆变桥和EMI滤波器,所述MCU控制器通过第一电压传感器和第二电压传感器分别采集光伏电池板电压和电网电压,通过电流传感器采集EMI滤波器输出的并网电流,通过第一驱动模块控制反激变换器,并通过第二驱动模块控制工频逆变桥。本发明将支持向量机逆模型与PI控制器结合在一起,既可以实现系统的线性化,又可以发挥PI控制器的鲁棒性,从而有效改善了光伏电池组件的并网控制效果,满足了用户对电能质量的要求。

    电力系统噪声自适应抗差状态估计方法

    公开(公告)号:CN103632050A

    公开(公告)日:2014-03-12

    申请号:CN201310594031.X

    申请日:2013-11-22

    Abstract: 本发明提出一种电力系统噪声自适应抗差状态估计方法,包括以下步骤:S1,获取L个量测断面,其中,L为正整数;S2,对每个量测断面进行量测误差估计以获取误差矢量;以及S3,基于L个量测断面估计得到的误差矢量,运用统计学习方法估计得到广义高斯密度模型GGD的参数,以获取量测噪声的分布类型,并根据噪声分布类型选择对应的最优抗差状态估计模型。本发明的噪声自适应抗差状态估计方法,能够通过统计学习获取噪声的分布规律,并将其与抗差状态估计方法进行在线匹配,从而可实现对各种噪声类型的自适应,即在任何噪声分布类型下,均可以得到更接近于状态变量真值的最优估计结果。

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