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公开(公告)号：CN118920839A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410944949.0
申请日：2024-07-15
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种抑制直流输电系统连续换相失败的恢复轨迹跟踪控制方法。连续换相失败的抑制方法对维持电力系统安全稳定运行至关重要，本方法首先基于故障后的熄弧角实际响应曲线，设计期望的熄弧角恢复轨迹；然后利用直流系统运行参数计算换相失败的临界电压；最后，依据设计的期望熄弧角恢复轨迹，结合前馈控制与误差反馈补偿控制方法，实时生成逆变侧超前触发角指令值。该方法能够抑制传统高压直流输电系统中开环PI控制器产生的超调导致的连续换向失败故障，对保障电力系统的安全稳定运行有重要意义。
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公开(公告)号：CN118095902A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410453213.3
申请日：2024-04-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于时序生产模拟的电力系统碳减排潜力评估方法。本发明选择一可能影响电力系统碳排放量的电力系统参数作为变量；并获取目标电力系统的其他电力系统参数数据，再在变量的取值范围内逐一选择数据点与获取的其他电力系统参数数据组成数据集，再逐一对每一数据集进行时序生产模拟获得新能源理论发电序列，并求解获得对应的电力系统碳排放量；最后基于求解获得的对应的电力系统碳排放量，绘制变量‑电力系统碳排放量关系曲线，结合关系曲线对电力系统碳减排潜力进行评估；本发明可以计算未来碳减排措施逐步实施的情况下，碳减排的边界和上限，从而相对准确地得到电力系统碳减排潜力极限。
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公开(公告)号：CN118095581A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410524564.9
申请日：2024-04-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式水文模型的梯级小水电来水量预测方法及系统。本发明基于实时气象数据及分布式水文模型计算流域各栅格单元产流量，并依据各梯级小型水电站集水面积栅格分布信息计算出各时段各水电站的来水量。本发明在对流域分散分布的梯级小型水电站来水量的计算中考虑了降雨的产汇流过程以及水流传播的演进过程，通过基于栅格的新安江模型描述降雨与产流之间的映射关系，依靠马斯京跟法描述水流在河道传播过程中发生的水流演进特征，从而能够相对准确地评估梯级小水电的来水量和发电能力，对合理调度梯级小水电的发电、充分利用其发电能力有着重要意义。
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公开(公告)号：CN117993896A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410407205.5
申请日：2024-04-07
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种极端冰雪灾害下考虑热惯性的综合能源系统韧性提升方法，本发明首先，考虑极端冰雪灾害对配电网线路的影响，构建极端冰雪灾害下综合能源系统中电网系统的线路故障模型；然后构建断线的场景集合；最后，构建综合能源系统韧性提升模型并基于综合能源系统韧性提升模型寻找最恶劣场景概率分布下的灾害前建筑物储热量最优配置方案和灾害后各场景故障修复策略，最终实现综合能源系统韧性提升。本发明在综合能源系统中充分挖掘了热能潜力，考虑热能特性对电力系统抵御极端冰雪灾害能力的影响，灾害前通过建筑物储热特性配置建筑物储热量，灾害后闭合联络开关进行拓扑重构，并且优化灾后抢修策略，通过多种手段提升电力系统韧性。
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公开(公告)号：CN117910367A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410320022.X
申请日：2024-03-20
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0499 , G06N3/09 , G06F17/11 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于物理信息神经网络的电力系统受扰轨迹预测方法。该方法获取包含受扰的电力系统轨迹并输入至训练好的基于物理信息神经网络，获得电力系统受扰轨迹的预测结果；其中，所述电力系统轨迹由若干时间步对应的电力系统状态变量构成；所述训练好的基于物理信息神经网络同时利用了数据驱动方法的快速性和机理性方法的强可解释性，利用电力系统的物理机理指导数据驱动的神经网络的训练过程，从而使获得的基于物理信息神经网络能实现快速、准确的受扰轨迹预测与暂态稳定评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114362151B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202111590885.1
申请日：2021-12-23
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习和级联图神经网络的潮流收敛性调整方法，采用级联图神经网络，通过该网络的数据拟合当前潮流数据与潮流收敛概率的非线性映射关系，同时利用该网络所得的潮流收敛概率作为深度强化学习的奖赏函数设计参照之一。强化学习可通过不断进行动作(潮流调整动作)与环境(当前潮流参数)的交互，通过环境的对于动作的奖赏学习到可调整的动作策略，并利用深度学习构建当前环境下不同动作与动作最终价值之间的非线性映射关系。本方法将前述级联图神经网络得到的潮流收敛概率作为奖赏函数的设计参考之一，最终得到潮流收敛性调整策略，对保障电力系统安全稳定运行有着重要意义。
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公开(公告)号：CN114362151A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111590885.1
申请日：2021-12-23
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习和级联图神经网络的潮流收敛性调整方法，采用级联图神经网络，通过该网络的数据拟合当前潮流数据与潮流收敛概率的非线性映射关系，同时利用该网络所得的潮流收敛概率作为深度强化学习的奖赏函数设计参照之一。强化学习可通过不断进行动作(潮流调整动作)与环境(当前潮流参数)的交互，通过环境的对于动作的奖赏学习到可调整的动作策略，并利用深度学习构建当前环境下不同动作与动作最终价值之间的非线性映射关系。本方法将前述级联图神经网络得到的潮流收敛概率作为奖赏函数的设计参考之一，最终得到潮流收敛性调整策略，对保障电力系统安全稳定运行有着重要意义。
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公开(公告)号：CN103904695B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201410069261.9
申请日：2014-02-27
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545
Abstract: 本发明涉及一种基于MCS-PSO的临近海岛多微网动态调度方法。目前，多微网互联技术的研究逐步深入。然而，关于多微网有功调度方面的研究工作却相对较少，在发电和负荷预测的基础上，基于可靠性与经济性指标建立各微网联络线功率控制的优化模型，并通过基于结合蒙特卡洛模拟的粒子群算法(MCS-PSO)求解。由于微网中发电和负荷的预测信息随着时间推移不断更新，采用在线滚动更新的动态优化调度以提高调度计划的精度。本发明结合多海岛临近互联运行的实际，可合理地对各海岛微网的能量进行调度分配。发明中充分考虑了各种不确定性因素，可将运行的成本和损失降到最低。
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公开(公告)号：CN114611590B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202210194662.1
申请日：2022-03-01
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的电力系统缺失数据重建方法及系统。本发明将当前时刻存在缺失的电力系统运行数据构建成矩阵并输入至一训练好的图神经网络，获得当前时刻重建的完整的电力系统运行数据；所述矩阵中缺失的电力系统运行数据为远离正常值的固定值表示；所述图神经网络利用基于所述电力系统收集的历史运行数据训练获得。本发明利用图神经网络从历史数据中学习到量测数据间复杂的时空相关性，从而准确高效的重建缺失的电力系统数据。本发明考虑了电力系统缺失数据重建，对保障电力系统安全稳定运行有着重要意义。
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公开(公告)号：CN118508511B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410954524.8
申请日：2024-07-17
Applicant: 浙江大学
IPC: H02J3/38 , G01R19/165 , H02M7/5387
Abstract: 本发明公开了一种基于光伏变流器的PID效应修复电路及控制方法，该PID效应修复电路用于光伏组件与变流器间，对光伏系统进行架构切换，具体包括第一换路切换开关S1、第二换路切换开关S2、第一隔离限流电阻Rs1、第二隔离限流电阻Rs2、接地阻容Zs、维持电容Cs、电流检测器以及电压检测器。本发明通过切换系统运行状态与控制策略，能够在不改变已有系统构架下进行稳定、低功耗的PID修复以及光伏系统并网发电与PID修复的平稳切换；本发明能够对包含PID效应修复电路的光伏系统进行控制，实现并网发电与PID修复的平稳切换。
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