-
公开(公告)号：CN114784793A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210333282.1
申请日：2022-03-30
Applicant: 国网新疆电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的新能源电网连锁故障预测方法及存储介质，包括：基于历史连锁故障实测数据、仿真模拟数据，构建高占比新能源电网连锁故障数据库；基于连锁故障数据库，从宏观、中尺度、微观三个层次提取能够表征复杂网络拓扑特征与系统运行状态的特征指标；分析所提取的特征指标与系统连锁故障运行状态之间的相关性，选取具有强相关性的特征指标构成复杂网络连锁故障特征指标集；基于长短期记忆神经网络，学习历史连锁故障过程中复杂网络连锁故障特征指标与系统运行状态间的映射关系，构建高占比新能源电网连锁故障预测模型。该方法能够对高占比新能源电网连锁故障进行准确、快速的预测，有利于有效防控高比例新能源形态下复杂结构电力系统的连锁故障，提升电网的安全稳定运行能力。
-
公开(公告)号：CN111786381B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202010524815.5
申请日：2020-06-10
Applicant: 东南大学 , 国网新疆电力有限公司
Abstract: 本发明针对高比例风电接入对戴维南等值参数的作用机制问题，公开了含风电电力系统的戴维南等值参数解析计算方法。该方法首先根据风电的电力电子特性，将风电等值为一个注入电流源，建立了计算含风电电力系统的戴维南等值参数的解析数学模型，理论研究了风电电流源特性接入对戴维南等值参数的作用机制；接着通过对耦合项的处理方式分析了两种含风电电力系统的戴维南等值参数的解析计算方法，从而制定了含风电电力系统的戴维南等值参数的解析计算流程。采用本方法可以分析风电高比例接入后戴维南等值参数的动态变化规律，为适用于风电等电力电子型电源的电压稳定分析方法的研究奠定了基础。
-
公开(公告)号：CN113313369B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110556206.2
申请日：2021-05-21
Applicant: 华南理工大学 , 国网新疆电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进雅可比矩阵的热网潮流计算方法，步骤为：获取热网系统的网络数据；进行热网系统的水力模型建模和热力模型建模；分析水力模型、供水网络和回水网络三者之间的交互影响，获取热网系统的改进雅可比矩阵；根据所获得的改进雅可比矩阵，采用基于牛顿‑拉夫逊方法进行迭代计算，直到系统节点误差达到最大收敛容忍度或收敛次数达到最大，并输出热网系统的潮流分布结果。本发明方法在保证计算精度的同时大大提高了计算的速度和效率，具有实用的工程价值和具备广泛的应用前景。
-
公开(公告)号：CN114065543A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111405634.1
申请日：2021-11-24
Applicant: 国网新疆电力有限公司 , 新疆大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种交直流互联电力系统分散鲁棒优化调度方法，包括：根据直流联络线运行特性，构建运行约束；并构建上层协调优化模型和下层鲁棒优化模型：下层鲁棒优化模型基于目标级联分析方法建立双层迭代求解框架，然后引入列和约束生成算法针对各互联子系统的两阶段鲁棒优化模型进行转化处理和求解，并将虚拟机组的有功计划反馈给上层协调优化模型；上层协调优化模型根据下层鲁棒优化模型优化得到的虚拟机组有功计划，优化和更新直流联络线输电方案，并将优化结果作为下一次优化的参考值传回下层鲁棒优化模型；上、下双层模型进行迭代交互求解，直到满足收敛标准，迭代停止。本发明能够实现大规模交直流互联系统调度计划和备用方案的联合优化。
-
公开(公告)号：CN113629777A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110880232.0
申请日：2021-08-02
Applicant: 大连理工大学 , 国网新疆电力有限公司
Abstract: 一种基于氢能的风‑火耦合多能系统设计方法，在考虑多能系统结构设计原则的基础上，分析各组成模块的结构性能，建立基于氢能的风‑火耦合多能系统。本发明以分区分层、弃风率最小化、保证电能质量、能源利用最大化、能源梯级利用为结构设计原则，分析多能系统中风‑火耦合发电模块、氢能系统模块、余热利用模块以及连接模块的结构和性能，最终构建利于新能源消纳的、能源高效利用的基于氢能的风‑火耦合多能系统，再利用设计原则提出多能系统评价指标，利用层次分析法和模糊综合评价法对多能系统进行评价，根据评价结果，验证所述设计原则的合理性和设计结构的有效性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113313369A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110556206.2
申请日：2021-05-21
Applicant: 华南理工大学 , 国网新疆电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进雅可比矩阵的热网潮流计算方法，步骤为：获取热网系统的网络数据；进行热网系统的水力模型建模和热力模型建模；分析水力模型、供水网络和回水网络三者之间的交互影响，获取热网系统的改进雅可比矩阵；根据所获得的改进雅可比矩阵，采用基于牛顿‑拉夫逊方法进行迭代计算，直到系统节点误差达到最大收敛容忍度或收敛次数达到最大，并输出热网系统的潮流分布结果。本发明方法在保证计算精度的同时大大提高了计算的速度和效率，具有实用的工程价值和具备广泛的应用前景。
-
公开(公告)号：CN110518581B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201910766079.1
申请日：2019-08-19
Applicant: 上海交通大学 , 国网新疆电力有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , H02J3/01 , G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本发明提供了一种计及采样滤波锁相环的逆变器阻抗优化方法，包括阻抗模型建立步骤：根据可再生能源并网系统的实际运行方式，考虑电压采样滤波环节对锁相环输入信号的影响，建立逆变器的阻抗模型；阻抗模型优化步骤：结合所述逆变器的阻抗模型，通过优化采样滤波器的参数改变电压采样的滤波特性，提升锁相环输入信号的有效性，实现逆变器输出的阻抗优化。本发明针对实际逆变器的运行特性，考虑电压采样滤波对原始信号的影响，结合控制回路的参数特性，推导出含采样滤波环节的并网逆变器阻抗模型；通过优化采样滤波的参数改变原始信号进入锁相环的各成分分量，进而实现阻抗优化，不需要修改逆变器多回路的控制参数，拓宽了现有的阻抗优化途径。
-
公开(公告)号：CN112733081A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110030015.2
申请日：2021-01-11
Applicant: 国网新疆电力有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于谱聚类的PMU不良数据检测方法，包括：基于四点数据斜率特征构建决策树模型，并利用该决策树模型辨识事件数据、以及正常数据和不良数据；对于辨识出的包含正常数据和不良数据的数据集合A，利用3σ准则进行初步筛选，将数据集合划分为A1、A2、与A3三个部分，其中A1部分与A2部分分别为正常数据与不良数据，A3部分中包含了正常数据和不良数据；利用谱聚类的方法，构造数据之间的权重距离矩阵，从而在A3部分中检测出不良数据。该方法能通过数据间的权重准确检测偏差值较小的不良数据。
-
公开(公告)号：CN112329241A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011231222.6
申请日：2020-11-06
Applicant: 国网新疆电力有限公司 , 华北电力大学 , 东华软件股份公司
IPC: G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种计及负荷惯量的电力系统惯量评估方法，首先获取系统发生扰动时的数据，基于转子运动方程原理获得系统总惯量；根据系统机组开机情况确定同步机组提供的惯量，并根据所述系统总惯量和同步机组提供的惯量计算获得负荷惯量；根据系统多次扰动计算得到的负荷惯量，建立负荷惯量与负荷大小之间的关系；获取当前系统的运行方式，得到当前系统运行情况下同步机组提供的惯量和负荷惯量，进而计算获得当前系统的总惯量。上述方法能合理建立负荷大小与负荷惯量之间的关系，计及负荷因素对系统惯量的影响，从而对系统惯量进行更准确的评估。
-
公开(公告)号：CN111786381A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010524815.5
申请日：2020-06-10
Applicant: 东南大学 , 国网新疆电力有限公司
Abstract: 本发明针对高比例风电接入对戴维南等值参数的作用机制问题，公开了含风电电力系统的戴维南等值参数解析计算方法。该方法首先根据风电的电力电子特性，将风电等值为一个注入电流源，建立了计算含风电电力系统的戴维南等值参数的解析数学模型，理论研究了风电电流源特性接入对戴维南等值参数的作用机制；接着通过对耦合项的处理方式分析了两种含风电电力系统的戴维南等值参数的解析计算方法，从而制定了含风电电力系统的戴维南等值参数的解析计算流程。采用本方法可以分析风电高比例接入后戴维南等值参数的动态变化规律，为适用于风电等电力电子型电源的电压稳定分析方法的研究奠定了基础。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
102
records
(took 0.067 seconds)
