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公开(公告)号：CN118396036B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202410532105.5
申请日：2024-04-29
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 华中科技大学
IPC: G06N3/045 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F18/2113 , G06F18/2115 , G06F18/2137 , G06F18/23213 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种风电功率预测方法、系统、设备及介质，包括：基于熵权法对不同k值的k‑means++算法和SOM模型的聚类结果进行了综合评估，针对不同季节的原始数据筛选出了不同的最优聚类算法，利用非线性Granger因果检验对各聚类类别的气象因子与风电功率之间进行因果关系分析，确定预测模型输入变量，结合Granger因果检验建立基于注意力机制和卷积神经网络结合长短期记忆神经网络的模型，通过训练得到短期风电功率预测值。本发明的预测方法将Granger因果检验和注意力机制相结合，相较于传统深度学习模型能够有效提高风电功率预测精度。
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公开(公告)号：CN107732961A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710864831.7
申请日：2017-09-22
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 华中科技大学
IPC: H02J3/38
CPC classification number: H02J3/381 , H02J2003/002
Abstract: 本发明公开了一种基于并网变换器控制实现次同步振荡抑制的方法，包括：采集并网变换器PCC点三相交流电压VPCC和电流IPCC；对VPCC和IPCC进行坐标变换，获得旋转坐标系下电流的有功、无功分量id、iq；根据有功电流基准值idref、id及电压前馈控制信号，获得有功电流控制信号Ed；根据无功电流基准值iqref、iq、附加无功电流指令优化控制信号Utcq以及电压前馈控制信号，获得无功电流控制信号Eq；由Eq、Ed和θ获得三相交流内电势eabc；对eabc进行脉冲宽度调制后获得开关控制信号，以实现抑制邻近同步机的轴系次同步振荡。本发明在不增加系统容量和不改变PI控制器参数的同时，仅在并网变换器无功电流指令处附加控制支路，提升同步机电气阻尼，增加抑制同步发电机次同步振荡的效果。
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公开(公告)号：CN107611997B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201710865104.2
申请日：2017-09-22
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种同步发电机次同步抑制方法及系统，包括：对PCC点的三相交流电压VPCC进行锁相处理，获得电压锁相相角θ；对VPCC和IPCC进行坐标变换，获得旋转坐标系下电流的有功、无功分量id、iq；根据有功电流基准值idref、id及第一附加电压前馈优化控制支路的电压前馈控制信号，获得有功电流控制信号Ed；根据无功电流基准值iqref、iq及第二附加电压前馈优化控制支路的电压前馈控制信号，获得无功电流控制信号Eq；由Eq、Ed和θ获得三相交流内电势eabc；对eabc进行脉冲宽度调制后获得开关控制信号，以实现抑制邻近同步机的轴系次同步振荡。本发明在不增加系统容量和不改变PI控制器参数的同时，仅在并网变换器电压前馈控制项附加控制支路，提升同步机电气阻尼，增加抑制同步发电机次同步振荡的抑制效果。
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公开(公告)号：CN107611997A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710865104.2
申请日：2017-09-22
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种同步发电机次同步抑制方法及系统，包括：对PCC点的三相交流电压VPCC进行锁相处理，获得电压锁相相角θ；对VPCC和IPCC进行坐标变换，获得旋转坐标系下电流的有功、无功分量id、iq；根据有功电流基准值idref、id及第一附加电压前馈优化控制支路的电压前馈控制信号，获得有功电流控制信号Ed；根据无功电流基准值iqref、iq及第二附加电压前馈优化控制支路的电压前馈控制信号，获得无功电流控制信号Eq；由Eq、Ed和θ获得三相交流内电势eabc；对eabc进行脉冲宽度调制后获得开关控制信号，以实现抑制邻近同步机的轴系次同步振荡。本发明在不增加系统容量和不改变PI控制器参数的同时，仅在并网变换器电压前馈控制项附加控制支路，提升同步机电气阻尼，增加抑制同步发电机次同步振荡的抑制效果。
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公开(公告)号：CN119813351A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411920143.4
申请日：2024-12-25
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 华中科技大学
IPC: H02J3/38 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种电网多能协同优化调度方法和系统，通过结合条件风险价值(CVaR)和信息差距理论(IGDT)，有效应对电网在受灾故障后所面临的不确定性挑战。本发明构建了基于IGDT‑CVaR的多能协同优化调度模型，以多场景下的停电损失期望和CVaR风险系数为目标函数，并综合考虑了节点电压、线路容量、分布式电源出力、储能系统等约束条件。通过数据驱动的模型求解，本发明能够生成最优调度计划，兼顾经济性与韧性，提高电网在复杂运行环境下的可靠性与稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107732961B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201710864831.7
申请日：2017-09-22
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 华中科技大学
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种基于并网变换器控制实现次同步振荡抑制的方法，包括：采集并网变换器PCC点三相交流电压VPCC和电流IPCC；对VPCC和IPCC进行坐标变换，获得旋转坐标系下电流的有功、无功分量id、iq；根据有功电流基准值idref、id及电压前馈控制信号，获得有功电流控制信号Ed；根据无功电流基准值iqref、iq、附加无功电流指令优化控制信号Utcq以及电压前馈控制信号，获得无功电流控制信号Eq；由Eq、Ed和θ获得三相交流内电势eabc；对eabc进行脉冲宽度调制后获得开关控制信号，以实现抑制邻近同步机的轴系次同步振荡。本发明在不增加系统容量和不改变PI控制器参数的同时，仅在并网变换器无功电流指令处附加控制支路，提升同步机电气阻尼，增加抑制同步发电机次同步振荡的效果。
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公开(公告)号：CN119886813A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411932079.1
申请日：2024-12-26
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 华中科技大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于极端天气下的电网评估方法，包括以下步骤：以台风这一极端天气为代表事件，首先综合考虑台风登陆时风速特征与电杆运行状态，根据电杆荷载与电杆抗弯强度的关系建立台风灾害条件下配电网电杆故障修正模型；进而提出反映配电网故障后供电能力的甩负荷风险指标，利用蒙特卡罗状态抽样法对台风灾害发生时的甩负荷风险进行计算；最后，利用IEEE33系统算例对本方法的有效性进行验证。本发明的优点在于所提出的基于时序蒙特卡洛模拟法的电网风险评估方法能对台风灾害下电网的风险进行合理评估，通过风险预警提升配电网的安全运行水平。
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公开(公告)号：CN119807793A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411919928.X
申请日：2024-12-25
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 华中科技大学
IPC: G06F18/23213 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F16/29 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06F18/10 , G06Q50/06 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种极端天气电网故障场景生成方法和系统，包括：收集电网运维管理的故障台账数据、气象大事件记录以及气象观测数据。并进行数据预处理与数据分析；基于构建的极端天气故障场景数据样本，构建WGAN‑GP网络模型，并对网络模型进行训练，生成故障场景样本数据；生成场景数据评估，根据评估指标和生成数据与原始数据的分布分析，确定训练参数，得到最佳生成场景数据；生成场景削减，从大量的生成场景中通过K‑medoids方法进行削减，筛选出高频次场景。本发明的优点在于：提升了生成数据的质量，更接近真实数据的分布，生成的样本能够更好地泛化，减少人为偏差，增强了对模型生成数据能力的透明度。
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公开(公告)号：CN118396036A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410532105.5
申请日：2024-04-29
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 华中科技大学
IPC: G06N3/045 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F18/2113 , G06F18/2115 , G06F18/2137 , G06F18/23213 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种风电功率预测方法、系统、设备及介质，包括：基于熵权法对不同k值的k‑means++算法和SOM模型的聚类结果进行了综合评估，针对不同季节的原始数据筛选出了不同的最优聚类算法，利用非线性Granger因果检验对各聚类类别的气象因子与风电功率之间进行因果关系分析，确定预测模型输入变量，结合Granger因果检验建立基于注意力机制和卷积神经网络结合长短期记忆神经网络的模型，通过训练得到短期风电功率预测值。本发明的预测方法将Granger因果检验和注意力机制相结合，相较于传统深度学习模型能够有效提高风电功率预测精度。
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公开(公告)号：CN119809031A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411862946.9
申请日：2024-12-17
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q30/0601 , G06Q50/06
Abstract: 本公开提出了一种电力竞价预测模型优化和电力竞价预测方法及装置，涉及电力市场与电力系统优化技术领域，该方法包括：获取目标对象的机组配置数据及用户历史负荷信息；对用户历史负荷信息和机组配置数据进行解析，以确定目标因子；基于目标因子和预设的平衡约束条件建立目标对象的初始电力竞价预测模型；基于萤火虫算法对初始电力竞价预测模型的模型参数进行迭代调整，直至满足预设的结束条件，生成目标电力竞价预测模型。由此，通过本方案的方法，可以提升电力竞价预测的准确性，并可作为优化资源分配的依据，同时可以增强用户在电力市场中的竞争力。
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