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公开(公告)号：CN112039077A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010869568.2
申请日：2020-08-26
申请人： 武汉大学 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提出了一种考虑电压优化控制约束的有功频率调整方法。所述方法包括，通过获取送端电网直流闭锁故障前与故障后电网相关数据；构建送端电网直流故障后有功无功综合优化数学模型；利用内点法对模型求解，得到满足约束条件的有功无功出力最优解；根据优化结果确定送端电网直流故障后系统内发电机有功无功出力调整量以及无功补偿装置出力调整量。本发明将有功和无功同时做优化，不但可以实现系统直流闭锁故障后有功频率调整，同时考虑了电压优化控制约束，避免了系统有功调整后可能出现的电压越限现象。本发明综合考虑了系统运行经济性和安全性要求，易于实现且准确度高，是一种实用的考虑电压优化控制约束的有功频率调整方法。
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公开(公告)号：CN118523355A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410747654.4
申请日：2024-06-11
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 一种全功率变速抽水蓄能机组双层MPC虚拟惯量控制方法及系统，方法包括：步骤1，建立全功率抽水蓄能机组的数学模型，包括可逆水泵水轮机模型和永磁同步电机模型；步骤2，构建全功率抽水蓄能机组机侧、网侧变流器控制策略，增加虚拟惯量控制；步骤3，构建全功率变速抽水蓄能机组简化模型和频率响应模型，构建控制量预测模型，包括确定性预测模型和随机性预测模型；步骤4，基于确定性预测模型构建标准层MPC虚拟惯量控制策略，基于随机性预测模型构建辅助层MPC虚拟惯量控制策略，求解得到虚拟惯量控制信号和附加导叶指令，对全功率变速抽水蓄能机组进行控制。本发明抑制光伏功率波动的不确定性的同时，兼顾机组转速恢复，保证机组在安全范围内运行。
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公开(公告)号：CN112001057B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202010619352.0
申请日：2020-06-30
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
摘要： 本发明公开一种基于序分量提高电力系统混合仿真稳定性的方法和装置。该方法，包括：在混合仿真的零时刻，完成机电暂态仿真系统初始化，并完成电磁暂态仿真系统初始化；自混合仿真时刻大于零时刻起，在每个机电暂态仿真系统的仿真时步中：从混合仿真系统的边界接口获取电磁暂态仿真系统生成的电流向量；在判断电磁暂态仿真系统生成的电流向量满足预先设定的电磁侧对称稳态运行条件时，确定混合仿真系统进入稳态；在确定混合仿真系统进入稳态时，将机电暂态仿真系统中的二次控制系统投入。该方法提高了混合仿真的计算稳定性和仿真整体效率。(56)对比文件Ye Xiaohui，etc.Electromechanicaltransient and electromagnetic transienthybrid modeling and simulation of MMC-UPFC project《.2018 13th IEEE Conferenceon Industrial Electronics andApplications (ICIEA)》.2018,275-280.
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公开(公告)号：CN114006414B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202111344619.0
申请日：2021-11-15
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 东北电力大学
摘要： 本发明公开了一种基于MPC的风电有功功率分层递阶控制方法及装置，方法包括：分别构建场群层最优切风量函数模型、机组层优化函数模型、子场层优化函数模型；将场群层最优切风量函数模型、机组层优化函数模型和子场层优化函数模型组成滚动优化模块；由预测模块、滚动优化模块和超短期风电功率预测值误差校正模型将预测与运行结合起来，综合考虑风电场、风电机组的运行特性，逐步修正预测值实现提升跟踪精度。装置包括：处理器和存储器。本发明将直接对风电场进行控制细分为场群层‑子场层‑机组层而进行分层控制，使得控制结果更加精确，实现层层递进。
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公开(公告)号：CN112653193B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202010901989.9
申请日：2020-09-01
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 大连理工大学
摘要： 本发明实施例公开了一种含灵活性热电厂的电力系统风电消纳情况评估方法及系统，其包括：S1、设定电力系统的系统参数；S2、获取未进行灵活性改造时系统各时段的原始弃风功率；S3、从初始时刻开始，逐时段计算切除热电机组低压缸并启动储热装置和电锅炉后热电厂的最小出力；所述最小出力是根据改造前各时段原始弃风功率、改造后灵活性热电厂的电出力边界以及给定的风电消纳策略计算获得即基于风电消纳策略进行各热电机组发电空间的分配或者弃风电量的分配；S4、获取系统总的弃风电量和调峰补助费用并进行评估。本发明能够便捷有效地帮助规划决策者评估改造后风电消纳情况，为电力系统进行电源规划设计和热电厂进行灵活性改造提供重要依据。
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公开(公告)号：CN112865118B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110067318.1
申请日：2021-01-19
申请人： 河海大学 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种用于电网动态无功储备需求计算的深度学习模型生成方法，实现方法包括如下步骤：针对电网不同运行方式构建场景集；构建以场景集为输入、以电网各动态无功设备的临界动态无功储备为输出的样本集；构建深度学习神经网络，对网络进行参数调整与训练。本发明建立了基于深度学习的电网无功储备需求评估模型，考虑了电网运行方式的改变以及在各种离线场景集下计及暂态电压稳定约束的系统无功储备需求的计算方法，实现了利用人工智能算法快速有效计算电网暂态情形下所需最小无功储备值，为电力系统可靠安全运行提供依据。
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公开(公告)号：CN113553714A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110848073.6
申请日：2021-07-27
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 东北电力大学
IPC分类号： G06F30/20 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F113/06
摘要： 本发明公开了一种限风情况下基于预测信息的风电场切风量计算方法及装置，方法包括：将风电场实时功率约束、风电场调节容量约束、风电场爬坡约束均转化为风电场切风量在2种切风情况下的上下限约束形式；根据集群需要的总切风量与升功率风电场自然切风量的大小，得到相应切风情况下的风电场切风量函数的分点集；根据分点集求取风电场最优切风量函数，将分点集按从小到大顺序对最优切风量函数进行直线搜索，获取终止分点并计算最优切风量乘子；将最优切风量乘子反带到风电场最优切风量函数中，获取各风电场的最优切风量。装置包括：处理器和存储器。本发明在保证结果正确性的同时，显著减少了电力系统对风电集群控制的运算时间。
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公开(公告)号：CN109657309A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811481173.4
申请日：2018-12-05
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了计及锅炉动态的电力系统长过程频率响应简化计算方法及装置，通过扰动试验或历史观测数据得出电力系统的动态响应数据，根据实测的频率响应曲线和输出机械功率变化曲线辨识出各同步发电机原动机及调速器部分的简化模型，将多机系统等效为单机等值系统，计算电力系统长过程频率响应，克服了现有方法无法获得系统各环节准确参数、计算量大、计算精度差的不足；通过最小二乘方法优化辨识原动机及调速器部分的频域简化模型，考虑了锅炉及其控制系统的动态，提高了模型的精度，降低模型的阶数；将多机电力系统等效为单机等值模型，降低了所求解问题的规模，减小了计算量，提高了计算速度；为电力系统的频率分析和安全稳定控制提供了参考。
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公开(公告)号：CN107994601A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711376900.6
申请日：2017-12-19
申请人： 华中科技大学 , 国网河南省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种交直流互联电网关键线路辨识方法，属于电气工程领域。本发明方法首先收集所在交直流互联电网常规技术参数并获取电网初始潮流状态，然后通过电网初始潮流状态计算得到某条线路断开后的交直流系统的潮流状态，再根据断线后交直流系统的潮流状态计算静态安全裕度，最后比较各条线路断开后交直流系统的静态安全裕度，断线后静态安全裕度越小，断线后系统越不安全，因此推得交直流电网中各条线路的关键性排序。本发明方法能够更加准确的辨识出交直流电网中的关键线路，为电力系统的故障应对和运行规划提供参考依据，有助于减少交直流互联电力系统的故障风险，提高电力系统运行的安全可靠性。
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公开(公告)号：CN118586766A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410699500.2
申请日：2024-05-31
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供一种电网风电消纳能力的评估方法，所述方法包括一下步骤：步骤S1：获取气象数据、电力系统运行数据和风电场运行数据；步骤S2：利用气象数据、电力系统运行数据和风电场运行数据作为输入，结合卷积神经网络和长短期记忆网络，建立极端天气与风电消纳能力之间的映射关系模型；步骤S3：根据步骤S2中建立的极端天气与风电消纳能力的映射关系模型，计算风电消纳率、风电弃风率、电网频率偏差；步骤S4：根据步骤S3计算所得到的风电消纳率、风电弃风率和电网频率偏差按照贡献率计算得出最终的评估值。
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