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公开(公告)号：CN119891350A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411852349.8
申请日：2024-12-16
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种考虑相关随机变量的概率暂态电压稳定性评估方法，步骤1：对系统中的关键随机变量进行建模，包括确定其概率分布类型；步骤2：利用内点法计算当前系统配置下的最大负荷裕度,并以此裕度作为评价系统暂态电压稳定性的指标；步骤3：在考虑随机变量及其相互关系的基础上，合理为发电机和负荷选择功率增量方向；步骤4：结合拉丁超立方体抽样和奇异值分解二次置换技术生成样本；步骤5：使用生成的样本集进行多次仿真实验，通过反复确定性计算进行概率暂态电压稳定性评。本发明提出了一种考虑相关随机变量的概率暂态电压稳定性评估方法，保留了电力系统的实际运行特性。
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公开(公告)号：CN116957008A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310698023.3
申请日：2023-06-13
Applicant: 三峡大学
IPC: G06N3/0464 , H02J3/00 , G06N3/08
Abstract: 一种针对错判的图卷积网络暂态稳定评估方法，包括以下步骤：步骤1：模拟电力系统不同运行场景构建样本集；步骤2：获得改进后的自适应图卷积网络GCN；步骤3：基于改进后的自适应图卷积网络GCN建立评估模型，进行离线训练；步骤4：在在线应用过程中，通过构建辅助决策模块对模型得到的稳定类别与稳定水平进行协调，判断电力系统的真实运行状态。
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公开(公告)号：CN118364359A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410541690.5
申请日：2024-04-30
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2135 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/086
Abstract: 一种基于反向传播神经网络的暂态电压稳定评估方法，步骤1：基于电力系统历史运行数据，构造初始数据集，引入缩减主成分分析法RPCA对初始数据集进行压缩和降维处理，生成高效数据集，将数据集按一定比例随机分成训练集和测试集；步骤2：根据风电机组低电压穿越LVRT控制导致暂态过电压的影响机理，选取反向传播BP神经网络的输入变量和输出变量；步骤3：基于改进遗传算法对BP神经网络进行优化；步骤4：基于训练集对模型进行训练，找到最优的权值和阈值，基于测试集对方法进行测试，评估暂态过电压的风险等级。本发明适应于高比例新能源接入的新型电力系统，对于保障电力系统安全稳定运行具有重要意义。
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公开(公告)号：CN118074132A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410128791.X
申请日：2024-01-29
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种考虑随机风力发电的暂态稳定约束最优潮流的方法，包括以下步骤：步骤1：采用信息间隙决策理论IGDT对风电的不确定性进行处理；步骤2：采用改进的暂态稳定裕度ITSM指标构造暂态稳定约束方程；步骤3：将暂态稳定约束方程附加到传统最优潮流OPF模型中构造暂态稳定约束最优潮流TSCOPF模型；步骤4：基于信息间隙决策理论表述TSCOPF问题；步骤5：将原约束优化问题转化为无约束优化问题；步骤6：采用基于教学优化TLBO的方法求解TSCOPF模型。本发明构造了一种考虑随机风力发电的暂态稳定约束最优潮流模型使得电力系统能够适应高比例的风电并网，并且保证了新能源并网后系统的安全性。
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公开(公告)号：CN116845861A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310634859.7
申请日：2023-05-31
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H02J3/24
Abstract: 基于密集连接卷积网络的电力系统暂态稳定预防控制方法，包括以下步骤：步骤1：设置合理的电力系统相关参数，并在预想故障集下通过大量时域仿真计算获得初始样本数据集；步骤2：采用多数加权少数过采样技术MWMOTE对初始样本数据集进行处理以生成平衡数据集；步骤3：利用平衡数据集对密集连接卷积网络进行训练，以得到暂态稳定评估器，形成暂态稳定约束；步骤4：将获得的暂态稳定约束代替电力系统暂态稳定约束最优潮流模型TSCOPF中复杂的暂态稳定过程约束，求解TSCOPF模型，获得预防控制策略。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118137473A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410216312.X
申请日：2024-02-27
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/00 , G06F30/27 , H02J3/06 , G06F119/02
Abstract: 一种计及可再生能源不确定的暂态稳定约束最优潮流方法，步骤1：RESs由风能和太阳能表示，分别用威布尔和对数正态概率密度函数表示风电和光伏发电的不确定性；步骤2：用摆动方程构造暂态稳定约束；步骤3：将暂态稳定约束附加到传统的最优潮流模型中，构造暂态稳定约束最优潮流TSCOPF模型；步骤4：采用连续域蚁群优化算法ACOCD求解暂态稳定约束最优潮流。本发明提出了一种考虑风电、光伏发电的暂态稳定约束最优潮流模型及其解决方案，能够满足现如今新能源并网后电力系统的安全性，其求解方法ACOCD充分考虑了发电机组的有功发电量及其终端电压，降低了运行成本、运行的风险。
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公开(公告)号：CN116131268A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310018265.3
申请日：2023-01-06
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/06 , H02J3/38 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06F113/04 , G06F111/06 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 考虑源荷不确定性的概率暂态稳定约束最优潮流获取方法，它包括以下步骤：步骤1：初始化系统潮流参数，并建立不确定性变量的概率分布模型；步骤2：将静态安全不等式约束和暂态稳定约束转换为概率约束形式，并基于机会约束优化理论构建概率暂态稳定约束最优潮流TSCOPF模型；步骤3：将独立的标准正态空间下的采样矩阵转换到原始空间采样矩阵；步骤4：基于点估计法PEM对采样矩阵进行多次确定性潮流计算，并结合Cornish‑Fisher级数判断各输出变量的概率约束是否越限；步骤5：将原优化问题转换成无约束优化问题，初始化飞蛾扑火优化算法MFO的参数；步骤6：计算飞蛾的适应度值，输出适应度值最佳的飞蛾作为模型的最优解。
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公开(公告)号：CN116127735A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310009514.2
申请日：2023-01-05
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F30/20 , H02J3/06 , H02J3/46 , H02J3/38 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/04
Abstract: 计及光伏出力不确定性的暂态稳定约束最优潮流求解方法，步骤1：建立光伏电站出力的概率分布模型；步骤2：建立传统暂态稳定约束最优潮流模型；步骤3：对传统TSCOPF模型的暂态稳定约束进行等值解析；步骤4：向等值TSCOPF模型引入光伏电站，建立计及光伏出力不确定性的概率TSCOPF模型；步骤5：利用光伏出力的概率分布模型计算其数字特征，对模型中机会约束进行确定性转化；步骤6：利用增广拉格朗日法求解确定性转化后的概率TSCOPF模型。本发明公开的计及光伏出力不确定性的暂态稳定约束最优潮流求解方法，本发明求取的电力系统发电机出力策略，既充分考虑了光伏出力不确定性带来的影响，又可以使电力系统保持暂态稳定。
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公开(公告)号：CN116093930A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310019157.8
申请日：2023-01-06
Applicant: 三峡大学
Abstract: 针对高比例风电并网的电力系统暂态稳定预防控制方法，步骤1：针对高比例风电并网的电力系统，构建不稳定模式分类的概率暂态稳定约束；步骤2：基于电力系统历史运行数据与仿真数据，利用时域仿真法确定相应故障下的极限切除时间和不稳定模式，建立初始样本集；步骤3：对梯度提升与逐步特征增强模型进行离线训练，形成评估模型；步骤4：针对概率暂态稳定约束评估当前系统运行状况，得到每个不稳定模式类别计算极限切除时间满足稳定指标的概率对关键发电机产生的有功功率的灵敏度，将概率暂态稳定约束转化为一组显式约束嵌入到传统最优潮流；步骤5：利用动态惯性权重粒子群优化算法对考虑概率暂态稳定约束的最优潮流模型进行求解。
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公开(公告)号：CN119813242A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411820552.7
申请日：2024-12-11
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/16 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N20/20 , G06F18/214 , H02J3/48 , H02J3/50
Abstract: 一种基于改进级联森林的电力系统电压稳定评估方法，步骤1：构建快速电压稳定指标FVSI描述电力系统电压稳定状态，得到电力系统电压稳定裕度；步骤2：采用基于改进的级联森林Improved Cascade Forest模型表示输入变量和输出变量之间的映射关系；步骤3：采用改进的斑马优化算法Improved Zebra Optimization Algorithm对改进级联森林模型进行优化；步骤4：采用离线潮流方法构建IZOA改进ICF模型的数据集，对数据进行预处理，生成高效数据集；步骤5：将高效数据集分成训练集和测试集，利用训练集对采用IZOA优化的ICF模型进行训练，利用测试集对模型进行测试。本发明适应于新能源接入的新型电力系统，对于保障电力系统安全稳定运行具有重要意义。
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