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公开(公告)号：CN115549211A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211332457.3
申请日：2022-10-28
Applicant: 华北电力大学 , 国网新疆电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了属于新能源场站电网支撑领域的一种新能源场站高置信度多时间尺度有功优化调控方法，包括：将机组划分为风电机组单元、光伏发电单元、储能单元；获取发电机组的关键调频参数；获取低通滤波器平滑时间常数；构建多机系统频率响应模型和储能平滑风光波动模型；对模型进行离散化处理，构建动态频率安全约束和动态功率平滑度约束；构建考虑预测误差的风电出力模型和新能源场站高置信度多时间尺度有功优化调控模型，并使用模型求解结果作为有功优化调控方式。本发明考虑系统动态频率响应特性和风光动态波动程度对场站优化运行的影响，实现新能源场站秒级调频‑分钟级功率平滑‑小时级调峰的高置信度多时间尺度有功支撑功能的协调优化。
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公开(公告)号：CN115313422A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210939289.8
申请日：2022-08-05
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了属于电力系统调频与优化技术领域的主动支撑主网频率的电‑气综合能源系统运行控制方法。该方法包括：构建极端扰动事件下并网D‑MEMG的频率支撑动态特性模型；建立基于动态频率约束的D‑MEMG调频备用解析模型；构建含动态频率约束的D‑MEMG运行优化模型并转换为线性规划问题；刻画园区参与调频对天然气管网的影响，将园区参与电网调频全过程的行为转化为气网节点的负荷波动，并将参与调频的D‑MEMG运行优化模型转化为两阶段鲁棒优化模型，再采用大M法将两阶段鲁棒优化模型线性化处理；采用列与约束生成算法进行求解，得到满足收敛条件的最优解。本发明保证调频过程中气网仍能安全运行，确保园区预留的备用实际可行。
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公开(公告)号：CN114243805A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111593772.7
申请日：2021-12-20
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑调速器限幅的同步机系统频率响应解析计算方法，包括：获知全网同步机的所有调频参数，包括备用容量、惯量、调差系数、再热时间常数等；通过同步机的调速器参数计算机械功率满发的限幅时间，根据限幅时间将系统频率响应过程进行分段，把各段参与频率响应的同步机根据容量聚合为单机等值模型，计算各段频率响应过程的非零初始状态，通过非零初始状态分析法对惯性中心频率的传递函数进行拉普拉斯反变换得到全网惯性中心的频率响应分段时域解析模型。本发明能够在考虑调速器限幅的前提下，更准确的解析计算全网惯性中心的频率响应，同时使得其计算效果进一步贴近真实电网，从而更好地为电网制定日前调度计划服务。
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公开(公告)号：CN110729766A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910924278.0
申请日：2019-09-27
Applicant: 国网河北省电力有限公司 , 华北电力大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多区域电-气综合能源系统分布式鲁棒优化方法，首先建立多区域电-气综合能源系统模型，并设定相应的约束条件；根据不确定变量的上下界对所设定的约束条件作等价转换，消除所述多区域电-气综合能源系统模型中的不确定变量；针对系统模型非凸非线性的特点，采用一个包络Weymouth曲线的四边形区域代替Weymouth曲线，将非凸优化问题转化为凸优化问题，以降低求解复杂度并保证算法的收敛性。上述方法提出了基于凸优化的多区域电-气综合能源系统分布式鲁棒优化手段，保证了算法的收敛性并降低了求解复杂度。
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公开(公告)号：CN119944724A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411845163.X
申请日：2024-12-16
Applicant: 国网新疆电力有限公司 , 国网新疆电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种含多类型储能的电力系统一次调频备用整定方法、系统、电子设备及存储介质，属于电力系统频率稳定控制技术领域，整定方法包括，获取电力系统过往运行日志，确立不同时段的最大负荷扰动量以及各储能类型的荷电状态初始值作为模型的输入数据，建立多类型储能面向调频的动态与稳态约束响应模型，将多类型储能面向调频的动态与稳态约束响应模型作为频率安全约束嵌入至含多类型储能的电力系统一次调频备用整定模型，得到各类型储能的调频备用整定结果。本发明采用的整定方法，能够有效提升含多类型储能的电力系统运行的安全性与经济性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118157238A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410321299.4
申请日：2024-03-20
Applicant: 国网新疆电力有限公司 , 华北电力大学
IPC: H02J3/48 , H02J3/24 , H02J3/28 , G06F30/23 , G06F111/10 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种适用于新能源大基地频率稳定分析的建模方法及装置，涉及电力系统频率稳定控制领域，根据同步机转速信号和转速基准得到频率偏差，建立适用于大基地的有功响应计算方法，对火电、风电、光伏和储能分别进行建模，刻画其动态响应特性，建立改进的新能源大基地送端电网的频率响应模型，并根据有限差分法转化为在时域下的离散化模型，通过解析得到不同调频资源的有功指令；将计算得到的各资源有功指令输送至火电、风电、光伏和储能部分，进行功率输出。本发明采用上述方法，针对沙戈荒大基地直流送出的送端，得到在不同备用容量、调频参数等边界条件下系统的频率安全稳定情况以及不同调频资源的协同出力表现。
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公开(公告)号：CN117081111A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311331956.5
申请日：2023-10-16
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑风机限幅的新能源电力系统一次调频优化方法，属于新能源电网支撑技术领域。具体步骤如下：表征风电机组的一次调频动态过程；建立基于差分离散后的系统频率响应模型；建立基于差分离散后的系统频率响应模型；构建频率稳定约束条件；将高阶非线性约束转化为低阶线性约束；构建考虑风机动态限幅的一次调频备用优化模型，并使用商业求解器进行求解。本发明提出了考虑风机动态限幅的系统频率动态解析模型，精确量化秒级风功率波动对频率动态的影响，并且提出了考虑风机动态限幅的新能源电力系统一次调频备用整定模型，该模型相较于已有的工作来说，既保证了系统在极端扰动下的频率稳定性，又提高了系统运行的经济性。
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公开(公告)号：CN116404644B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310646407.0
申请日：2023-06-02
Applicant: 华北电力大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/06 , G06F30/367 , G06F113/04 , G06F119/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种考虑区域等值频率动态的电力系统惯量在线评估方法，属于电力系统频率控制技术领域；包括以下步骤：S1、选取个区域包含至少2台发电机，1个区域有1台发电机的电力系统作为研究对象；S2、在每个区域的一个母线上配置同步测量装置；建立考虑区域等值频率动态的电力系统动力学模型；S3、忽略发电机机械功率和负荷有功功率的变化，建立区域惯量评估的数学模型；S4、根据区域惯量评估的数学模型，收集所需数据和待估计参数；S5、采用非线性系统参数辨识算法辨识区域惯量参数。本发明采用上述考虑区域等值频率动态的电力系统惯量在线评估方法，实现了同步测量装置配置更灵活的区域惯量在线评估，具备现场应用价值。
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公开(公告)号：CN116245269B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310472926.X
申请日：2023-04-28
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种在暴雨灾害下的城市配电网韧性提升方法，包括以下步骤：S1、灾前预防同时考虑了暴雨攻击的空间分布特性和时间分布特性，建立多阶段鲁棒模型并采用滚动策略求解；S2、灾后恢复过程考虑维修班组路由规划中故障发生次序以及内涝影响建立路由模型；S3、仿真验证。本发明采用上述一种在暴雨灾害下的城市配电网韧性提升方法，考虑了灾前预防的多阶段过程，提出适用于暴雨灾害下城市配电网灾前预防的多阶段鲁棒模型，能刻画防御与攻击的空间、时间分布特性，使建模更符合实际。
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公开(公告)号：CN113659565B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202110812162.5
申请日：2021-07-19
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种新能源电力系统频率态势的在线预测方法，首先采用离线仿真的方式对新能源电力系统进行机电暂态仿真，生成新能源电力系统的扰动数据；构建基于高斯混合聚类的风电控制方式快速识别模型，将标准化处理后的扰动数据中与瞬间风电有关的数据输入到所构建的快速识别模型中，进行风电控制策略的快速识别；构建基于长短期记忆神经网络的新能源电力系统频率预测模型，对所构建的频率预测模型进行训练；将在线获取的新能源电力系统的实测数据输入训练后的频率预测模型中，实现新能源电力系统实时频率预测与结果修正。该方法将深度学习等新型机器学习算法与电力系统运行大数据相结合，能够快速准确的对扰动后系统频率特征进行预测。
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