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公开(公告)号：CN113887912A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111130252.2
申请日：2021-09-26
Applicant: 新疆大学 , 国网新疆电力有限公司 , 大连理工大学
Abstract: 本发明提出了一种深度学习下面向嵌入式设备的非侵入式负荷识别方法，该方法在用户电力入口处采集电压电流等负荷信息，采用CUSUM算法检测功率变点，经过负荷投切稳定判据判稳后得到负荷的电压，电流特征序列。由FFT获得电流谐波特征，由移相法获得负荷功率特征，将V‑I图像特征转化为序列表示。由CNN提取负荷的V‑I序列特征做第一次负荷识别，得到属于每种负荷类别的概率值。融合负荷的谐波特征，功率特征共同作为单隐藏层神经网络的输入做第二次识别。在减小计算量的同时，又保证了负荷识别的准确率。该方法数据处理简单，识别网络参数量少，能够在嵌入式设备上部署。
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公开(公告)号：CN112271757A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011296820.1
申请日：2020-11-18
Applicant: 华北电力大学 , 国网新疆电力有限公司
Abstract: 本发明公开了属于新能源电力系统运行与稳定性领域的一种提高新能源同步电机对并网系统运行稳定性的方法。在分析了励磁系统的工作原理后，搭建了基于调节励磁电压方法的新能源同步电机对并网系统。然后设计了系统在带负载运行工况和并网运行工况下的运行步骤。由实验数据可知，通过调节励磁电压来改善MGP运行稳定性是一种有效的解决途径，有利于MGP在新能源电网中的实际应用与推广。
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公开(公告)号：CN112257027A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011076262.8
申请日：2020-10-10
Applicant: 国网新疆电力有限公司 , 大连理工大学 , 华北电力大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种基于正态分布拟合的电网典型负荷日选取方法，首先利用电网负荷数据将每天同一时刻的负荷所出现的频率作为负荷出现概率。由于不同天同一时刻的负荷值相差不多，将其近似认为服从正态分布，然后利用矩估计法拟合成负荷与概率的曲线，将此曲线作为其概率密度曲线，并求每个概率分布的期望作为该时刻的负荷值。最后将日负荷率与数据平均日负荷率之差的绝对值作为评价指标1，将选取的典型负荷日与数据所有负荷日相关系数绝对值的平均值作为评价指标2，以评价指标1和评价指标2选取典型负荷日。
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公开(公告)号：CN112104009A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010878612.6
申请日：2020-08-27
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国网新疆电力有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 郄朝辉 , 薛峰 , 柯贤波 , 张振宇 , 牛栓保 , 常喜强 , 霍超 , 李兆伟 , 李威 , 张锋 , 王衡 , 刘福锁 , 石渠 , 黄慧 , 胡阳 , 任冲 , 张刚 , 周磊 , 吕亚洲 , 聂陆燕 , 杨桂兴 , 亢朋朋
Abstract: 本发明公开了一种新能源集中式的频率校正防误方法和系统，获取执行站预先设置的定值信息以及新能源并网信息、电网运行信息、实际响应控制量信息；定值包括高频定值和低频定值；若任意信息获取不成功，则为其设置防误初始值；根据获取的信息和电网总负荷，制定电网频率校正控制措施；部分调节参数设置防误初始值；将电网频率校正控制措施下发至执行站，由执行站控制新能源逆变器调整功率；若执行站将获取的信息上送至控制总站设定时间后，仍未收到控制总站下发的控制措施命令，则不再接收控制总站命令，直至电网实时频率稳定后再接收控制总站命令，并且设置新能源调低和调高功率为设定值。本发明增强了系统的可靠性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111398676A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010268236.9
申请日：2020-04-08
Applicant: 电子科技大学 , 国网新疆电力有限公司
IPC: G01R23/02 , G01R23/165
Abstract: 本发明公开了一种通过次/超同步振荡频率判定振荡传播路径的方法，通过提取大规模风电输出系统中发生次同步振荡时各母线电压和线路的各相电流的所有振荡模式，并且对每个振荡模式进行滤波分离，进而对振荡分量进行提取和辨识，以得到其中的频率信息。然后按照对应模态下的次同步振荡频率分布作为振荡路径的判定条件，最后给出了路径判定的判据，从而得到次同步振荡的传播路径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110460084A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910700600.1
申请日：2019-07-31
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司经济技术研究院 , 国网新疆电力有限公司
Inventor： 李晖 , 索之闻 , 蒋维勇 , 金一丁 , 王庆 , 许德操 , 张锋 , 何飞 , 叶俭 , 王超 , 段昊 , 张桂红 , 王衡 , 亢朋朋 , 孙谊媊 , 常喜强 , 李晓飞 , 王菲 , 邹欣 , 田旭 , 刘飞 , 张君 , 张祥成 , 彭飞
Abstract: 本发明涉及考虑离散设备动作频次的高压直流输电系统改进控制方法，内容为：S1：逆变站采用熄弧角控制模式时，根据直流功率曲线选定功率区间，在选定功率区间内将逆变侧分接开关控制方式修改为定理想空载直流电压控制；S2：当逆变站采用定电压控制时，在选定功率区间内将逆变站定电圧控制方式修改为变直流电压控制，同时将逆变侧分接开关修改为定理想空载直流电压控制；S3：当整流站和/或逆变站含有动态无功补偿装置时，进行动态无功补偿控制；S4：整流站和/或逆变站换流变压器分接开关、交流滤波器以及动态无功补偿装置协调控制。本发明减少换流变压器分接开关和交流滤波器的动作次数，延长换流变压器分接开关和交流滤波器断路器的使用寿命。
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公开(公告)号：CN118970940A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411129872.8
申请日：2024-08-16
Applicant: 国网新疆电力有限公司 , 清华大学
Abstract: 本申请涉及电力系统运行和稳定控制技术领域，特别涉及一种宽频振荡多阻尼控制器的配置方法及装置，其中，方法包括：采集电力系统的目标参数，并基于目标参数建立电力系统的阻抗网络模型；基于阻抗网络模型，建立多阻尼控制器的第一优化模型；结合阻抗网络模型和第一优化模型，建立多阻尼控制器的第二优化模型，并根据第一优化模型和第二优化模型得到多阻尼控制器的期望参数，以基于期望参数生成满足一定现实条件和/或目标情景的多阻尼控制器的配置参数。由此，解决了相关技术中单机等值模型无法精确刻画系统动态行为的缺陷，和多机系统中若不采用协调设计方法由相互作用诱发的新的振荡问题。
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公开(公告)号：CN118539469A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410128349.7
申请日：2024-01-30
Applicant: 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 中电普瑞电力工程有限公司 , 华北电力大学
Inventor： 李明 , 亚夏尔·吐尔洪 , 焦春雷 , 亢朋朋 , 郑云平 , 宋朋飞 , 甫日甫才仁 , 克帕依吐·吐尔逊 , 马建功 , 宗思佳 , 查鲲鹏 , 杨岳峰 , 郝梓琳 , 高天 , 赵海森
Abstract: 本发明提供了一种重力储能系统负荷变化的跟踪方法及系统，涉及重力储能技术领域，包括以下步骤：通过系统中负荷功率曲线P的变化规律，确定单位时间内负荷消耗的电能为Wt，确定释放堆场中最下层中单个重物块能够发出的电能W0和每升高一层单个重物块释放后能够增发的电能ΔW，确定堆场中待释放重物块的目标层数，根据根据负荷功率随时间的变化率，确定目标层数中待抓取目标重物块，控制吊爪抓取待抓取目标重物块；本发明通过对每上升一层重物块能够发出功率的增加量进行计算，选出能够刚好满足负荷要求的最低层数，有效的减少因选取层数不当造成发电过多的情况，提高了矩阵式重力储能的发电效率。
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公开(公告)号：CN118487317A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410611656.0
申请日：2024-05-15
Applicant: 国网新疆电力有限公司检修公司
Inventor： 亢朋朋 , 郭小龙 , 孙谊媊 , 常喜强 , 宋朋飞 , 杨桂兴 , 翟文辉 , 徐波 , 樊国伟 , 宋明曙 , 郝红岩 , 刘德福 , 王喆 , 王衡 , 余军伟 , 彭寅章 , 付帝豪
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种并网点电压小幅暂降下的逆变型电源输出电流计算方法和系统，该方法包括：根据并网结构构建逆变型电源并网控制模型，记录各稳态电气量初始值和控制器参数；根据并网点电压影响输出电流的控制机理，并构建微分方程，列写初始条件；求解微分方程；结合初始条件导出并网点电压暂降下的逆变器输出电流计算方法。本发明分析考虑了由于电网发生故障而引起逆变器并网点电压出现小幅跌落时，逆变器输出电流随时间的变化特性，以控制器参数特性为出发点，分析了电流暂态分量形成的原因和衰减机理，有效输出电压小幅暂降下的逆变型电源输出电流。
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公开(公告)号：CN113887912B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111130252.2
申请日：2021-09-26
Applicant: 新疆大学 , 国网新疆电力有限公司 , 大连理工大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/09 , H02J3/00
Abstract: 本发明提出了一种深度学习下面向嵌入式设备的非侵入式负荷识别方法，该方法在用户电力入口处采集电压电流等负荷信息，采用CUSUM算法检测功率变点，经过负荷投切稳定判据判稳后得到负荷的电压，电流特征序列。由FFT获得电流谐波特征，由移相法获得负荷功率特征，将V‑I图像特征转化为序列表示。由CNN提取负荷的V‑I序列特征做第一次负荷识别，得到属于每种负荷类别的概率值。融合负荷的谐波特征，功率特征共同作为单隐藏层神经网络的输入做第二次识别。在减小计算量的同时，又保证了负荷识别的准确率。该方法数据处理简单，识别网络参数量少，能够在嵌入式设备上部署。
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