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公开(公告)号：CN109888838A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910326906.5
申请日：2019-04-23
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种风电机组参与电网紧急控制的可调功率计算方法及系统，电力系统自动化控制技术领域。本发明将风电机组控制纳入电网紧急控制体系，充分发挥了风电机组的控制能力，提高了紧急控制系统的协调性和精细控制水平，从整体上提高了过渡期特高压交直流混连电网安全稳定和电网控制管理精益化水平。
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公开(公告)号：CN109193689A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811105336.9
申请日：2018-09-21
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国网新疆电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电压无功调控时段划分方法及装置，方法具体过程是，先获取变电站日负荷数据，然后利用L1正则化技术，使用总变差1范数为正则化条件对日负荷数据进行线性化拟合，然后求解上述目标函数，计算其一阶差分，进而得到一阶差分向量，最后根据一阶差分向量中相邻两个元素值，来判断对应两个时间段是否属于同一个时段，以完成时段的划分。本发明方法计算过程简单，可精准实现时段的划分。
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公开(公告)号：CN109902133A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910169921.3
申请日：2019-03-06
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于电网任意分割区域的多源数据纠错处理方法及系统，方法包括：基于大数据Kettle工具，对同期线损数据进行处理，得到各层级数据；基于网格自动布图算法和正交自动布图算法，完成自动成图；在电网理论线损计算的基础上，对电网进行分割；根据聚类分析方法，确定影响线损率的聚类因子集；利用正负相关分析方法对电网数据进行分析，确定出异常数据；定位电网异常数据并进行分割，利用电网任意分割区域多源数据纠错方法，结合潮流计算方法，对电网异常数据进行修正；根据数据修正结果，记录电网异常数据修正过程，提供异常数据纠错处理工单。本发明利用任意分割区域的多源数据纠错方法，提升了数据质量。
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公开(公告)号：CN109902133B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN201910169921.3
申请日：2019-03-06
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于电网任意分割区域的多源数据纠错处理方法及系统，方法包括：基于大数据Kettle工具，对同期线损数据进行处理，得到各层级数据；基于网格自动布图算法和正交自动布图算法，完成自动成图；在电网理论线损计算的基础上，对电网进行分割；根据聚类分析方法，确定影响线损率的聚类因子集；利用正负相关分析方法对电网数据进行分析，确定出异常数据；定位电网异常数据并进行分割，利用电网任意分割区域多源数据纠错方法，结合潮流计算方法，对电网异常数据进行修正；根据数据修正结果，记录电网异常数据修正过程，提供异常数据纠错处理工单。本发明利用任意分割区域的多源数据纠错方法，提升了数据质量。
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公开(公告)号：CN108270235B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN201711421462.0
申请日：2017-12-25
Applicant: 华北电力大学 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网公司
Inventor： 王贤 , 刘文颖 , 王维洲 , 夏鹏 , 拜润卿 , 朱丹丹 , 梁琛 , 王方雨 , 刘福潮 , 张雨薇 , 郑晶晶 , 郭虎 , 史玉杰 , 华夏 , 吕良 , 智勇 , 姚春晓 , 彭晶 , 曾文伟 , 聂雅楠 , 张尧翔 , 许春蕾 , 李宛齐 , 荣俊杰 , 冉忠 , 禄启龙 , 韩永军
Abstract: 发明公开了一种基于风电场无功裕度最大的DFIG有功调度方法，包括：获取风电场内各台DFIG机组参数、预测数据以及调度指令PD；结合风力机的动力学模型，计算各台DFIG的有功出力预测值；结合DFIG的无功出力特性，计算各台DFIG的无功出力上下限；当风电场有功出力预测值PF_Σ小于调度指令PD时，各台DFIG按照最大风能追踪原理进行发电；当风电场有功出力预测值PD大于调度指令PD时，则以风电场无功裕度最大为控制目标，采取逐次分配的控制策略，对各台DFIG的有功出力进行统一的调度分配。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109523155B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201811347746.4
申请日：2018-11-13
Applicant: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
Inventor： 郝如海 , 祁莹 , 智勇 , 拜润卿 , 陈仕彬 , 邢延东 , 高磊 , 刘文飞 , 史玉杰 , 张彦凯 , 张海龙 , 崔力心 , 陈力 , 赵步宇 , 龚庆武 , 刘栋 , 王誉博
Abstract: 本发明提出了一种蒙特卡洛及最小二乘支持向量机的电网风险评估方法。考虑设备实时故障率以及运行方式变化，首先使用拉丁超立方算法优化的蒙特卡洛法生成风险样本数据，可在有限的计算时间内搜索出多重故障，全面反映电网故障情况；并使用高斯扰动粒子群优化的最小二乘支持向量机对风险样本进行训练，达到大幅降低计算时间的目的。在保证风险计算准确度的情况下，本文方法可以做到电网风险与灵敏度的在线计算，为风险来源追踪、设备差异化运维等提供参考依据。
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公开(公告)号：CN111834996B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201910317217.8
申请日：2019-04-19
Applicant: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 中国农业大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明实施例提供一种电网线损计算方法和装置，其中方法包括：基于电网数据构建电网模型；基于Fast‑Newman算法对电网模型进行分区，得到最终分区结果；基于最终分区结果，对电网模型中的各个分区进行解耦和并行潮流计算，获取每一分区的潮流计算结果；基于每一分区的潮流计算结果，获取电网线损结果。本发明实施例提供的方法和装置，通过Fast‑Newman算法对电网模型进行分区，具备更低的时间复杂度，能够实现大规模电网的快速分区，并保证了分区结果的准确和合理。此外，通过对电网模型中的各个分区进行并行潮流计算，计算结果准确度高，实时性强，为线损的实时计算和精细化管理工作提供了强力的技术支撑。
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公开(公告)号：CN109066645B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201810878876.4
申请日：2018-08-03
Applicant: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国网江西省电力有限公司 , 中国农业大学
IPC: H02J1/00
Abstract: 本发明提供一种设施农业直流供电网络的负荷控制方法及装置，方法包括：获取设施农业直流供电网络各负荷类型的单元容量、负荷稳定功率和瞬间冲击功率，负荷类型包括恒电压负荷和恒功率负荷；根据负荷类型的单元容量、负荷稳定功率和瞬间冲击功率确定负荷类型PI控制器的积分时间常数和比例系数；根据积分时间常数和比例系数确定负荷类型PI控制器的PI控制模型，以根据PI控制模型实现负荷控制。本发明实施例通过各负荷类型的单元容量、负荷稳定功率和瞬间冲击功率，得到负荷类型PI控制器的积分时间常数和比例系数，实现了对于PI控制器的参数整定，从而实现了设施农业直流供电网络中的负荷控制。
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公开(公告)号：CN109901389A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910157651.4
申请日：2019-03-01
Applicant: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 西安电子科技大学
Inventor： 行舟 , 韩自奋 , 傅铮 , 景乾明 , 拜润卿 , 张彦凯 , 郝如海 , 陈仕彬 , 杜瑞凤 , 乾维江 , 高磊 , 邢延东 , 史玉杰 , 祁莹 , 刘文飞 , 张海龙 , 张大兴 , 章云
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于新能源发电消纳技术领域，公开了一种基于深度学习的新能源消纳方法，所述基于深度学习的新能源消纳方法采用多层感知神经网络的反向传播算法实现，采用改进的动态递归神经网络方法进行训练；优化过程包括：深度学习模型的线下训练过程，另一部分是深度学习优化控制器的在线优化过程。本发明基于深度学习的消纳优化算法能够根据不同优化目标的内容和数量，不同约束条件的内容和数量在线确定优化控制器参数，无需人为调整，对于应用场合具有普遍的适应性；本发明采用基于自适应更新系数的动态递归神经网络模型训练方法能够克服常规动态递归神经网络收敛速度慢和容易陷入局部极小值的缺点，保证精度前提下缩短了优化控制器模型的训练时间。
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公开(公告)号：CN109214708A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811168298.1
申请日：2018-10-08
Applicant: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
Inventor： 智勇 , 拜润卿 , 郑伟 , 祁莹 , 郝如海 , 刑延东 , 龚庆武 , 方金涛 , 刘栋 , 高磊 , 刘文飞 , 陈仕彬 , 史玉杰 , 张彦凯 , 张海龙 , 崔力心 , 陈力
Abstract: 本发明涉及电力系统可靠性评估技术，具体涉及基于交叉熵理论优化支持向量机的电力系统风险评估方法，将交叉熵方法CEM应用于支持向量机SVM中，进行特征选择和SVM参数优化；并将构建的n维特征量作为SVM的输入，利用训练样本进行离线训练生成训练模型，通过对历史样本的学习，预测当前状态下电力系统的风险水平；包括：生成离线数据，使用交叉熵优化的SVM方法对风险样本数据进行训练，得到电网风险评估模型优化特征和参数；进行在线实时电力系统风险评估。用交叉熵算法优化支持向量机进行风险预测能够有效地去掉冗余和无关特征，减少了特征数量，结合优化的参数可以具有很好的收敛性，同时降低了计算的复杂度和耗时。具有错误率低、测试时间短的特点。
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