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公开(公告)号：CN114169118B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202111551789.6
申请日：2021-12-17
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08 , G06F113/04
摘要： 一种考虑分布式电源出力相关性的配电网拓扑结构辨识方法，在离线阶段将经过预处理的电网数据作为训练集对神经网络进行训练，在在线阶段，通过测试集输入训练后的神经网络得到合成的节点电压幅值样本，然后采用基于最大信息系数的最大生成树算法进行配电网拓扑结构辨识，得到配电网所有节点对，每个节点对表示配电网拓扑结构中的一条边，作为配电网拓扑结构辨识结果。本发明采用神经网络建立节点电压幅值与节点注入功率间的关系，并提出基于最大信息系数的最大生成树算法进行配电网拓扑结构辨识。
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公开(公告)号：CN114239481A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111548471.2
申请日：2021-12-17
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
IPC分类号： G06F30/398 , G06K9/62
摘要： 一种基于XGBoost的光伏阵列故障诊断方法，通过建立光伏组件等效电路模型，根据模型建立光伏组件基本电流方程后分析光照强度、温度对光伏组件内部参数的影响，得到组件伏安特性曲线随光照强度、温度的变化趋势并进一步分析不同程度下的光伏阵列故障对应的伏安特性曲线的变化情况，选取、构建反映不同故障特性的特征量，作为故障诊断的输入向量；然后建立光伏阵列仿真模型以模拟不同类型、不同程度的故障，通过调节光照强度、温度获取伏安特性曲线，读取、构建故障特征量，建立光伏阵列故障数据集，用于在离线阶段训练基于XGBoost算法的光伏阵列故障诊断模型；最后在在线阶段采用训练后的光伏阵列故障诊断模型融合多种不同类型、不同程度故障的光伏阵列故障特征量、光照强度、温度，通过极限梯度提升决策树得到光伏阵列多种不同类型、不同程度的故障。
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公开(公告)号：CN106992516A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710254360.8
申请日：2017-04-18
申请人： 国网上海市电力公司 , 上海交通大学 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 一种基于拟蒙特卡罗模拟和核密度估计获得概率静态电压稳定裕度的方法，根据电网数据进行预处理，得到输入随机变量矩阵；然后采用基于扩散核方程的核密度方法(Diffusion‑based Kernel Density Method，DKDM)获得电压稳定裕度的概率密度和累积概率分布。本发明通过引入拟蒙特卡罗模拟获得输入随机变量样本，以提高模拟法的计算效率，采用基于扩散方程的核密度方法以准确获得稳定裕度的概率分布函数，仅需要较少的采样规模即可获得较高的计算精度。
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公开(公告)号：CN106229987A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610824278.X
申请日：2016-09-14
申请人： 国网上海市电力公司 , 上海交通大学 , 华东电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于改进的LM算法的交直流混联系统潮流计算方法，该方法包括如下步骤：(1)获取交直流混联系统潮流计算方程组F(X)，设置初始迭代点和初始自适应因子，迭代次数k＝1；(2)根据F(x)获取第k次迭代时的雅可比矩阵；(3)根据第k次迭代的自适应因子求取第k次迭代的阻尼因子，进而获取第k次迭代的迭代步长和近似迭代步长；(4)计算第k次迭代取舍因子，根据取舍因子对迭代点和自适应因子进行调整，得到第k+1次迭代点及第k+1次迭代的自适应因子；(5)判断是否满足迭代终止条件，若是则得到交直流混联系统的潮流计算数据，否则赋值k＝k+1并返回步骤(2)。与现有技术相比，本发明方法收敛特性能优越。
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公开(公告)号：CN105870936A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610220578.7
申请日：2016-04-11
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
CPC分类号： Y02E40/12 , H02J3/18 , H02J3/06 , H02J2003/007
摘要： 本发明涉及一种基于概率潮流的SVC设备选址方法，包括以下步骤：S1，获得系统临界点负荷水平λcr；S2，在临界点处采用线性化模型计算各节点的线性参与因子；S3，根据各节点线性参与因子，选择多个节点作为初选集；S4，计算各节点负荷裕度的期望值、方差、概率密度函数和概率分布函数；S5，根据各节点负荷裕度的期望值、方差、概率密度函数和概率分布函数绘制相关图表，以负荷裕度期望值大、方差小、概率密度集中、概率分布函数上升斜率大为优先条件，选择SVC设备安装节点。与现有技术相比，本发明基于概率潮流，计及电力系统中不确定因素对SVC设备选址的影响；利用线性参与因子形成初选集，提高了应用于大规模系统时的效率，具有较好的工程实用价值。
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公开(公告)号：CN115912428A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211636167.8
申请日：2022-12-20
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
摘要： 一种基于全局灵敏度指标的韧性配电网储能装置配置方法及系统，基于采集到的韧性配电网基本数据与可再生能源机组出力历史数据构建涵盖极端天气场景的可再生能源机组出力概率分布函数，并建立概率电压不平衡度计算模型；然后通过神经网络构建其代理模型，用于生成各个可再生能源机组出力对配电网电压不平衡度的全局灵敏度指标，作为配置储能装置的依据，从而缓解配电网的三相电压不平衡。本发明利用储能装置平抑可再生能源出力波动，从而能够有效抑制配电网的电压不平衡，该方法可以降低储能配置成本，改善储能配置效果。
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公开(公告)号：CN114169118A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111551789.6
申请日：2021-12-17
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08 , G06F113/04
摘要： 一种考虑分布式电源出力相关性的配电网拓扑结构辨识方法，在离线阶段将经过预处理的电网数据作为训练集对神经网络进行训练，在在线阶段，通过测试集输入训练后的神经网络得到合成的节点电压幅值样本，然后采用基于最大信息系数的最大生成树算法进行配电网拓扑结构辨识，得到配电网所有节点对，每个节点对表示配电网拓扑结构中的一条边，作为配电网拓扑结构辨识结果。本发明采用神经网络建立节点电压幅值与节点注入功率间的关系，并提出基于最大信息系数的最大生成树算法进行配电网拓扑结构辨识。
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公开(公告)号：CN106992516B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201710254360.8
申请日：2017-04-18
申请人： 国网上海市电力公司 , 上海交通大学 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 一种概率静态电压稳定裕度优化实现方法，根据电网数据进行预处理，得到输入随机变量矩阵；然后采用基于扩散核方程的核密度方法(Diffusion‑based Kernel Density Method，DKDM)获得电压稳定裕度的概率密度和累积概率分布。本发明通过引入拟蒙特卡罗模拟获得输入随机变量样本，以提高模拟法的计算效率，采用基于扩散方程的核密度方法以准确获得稳定裕度的概率分布函数，仅需要较少的采样规模即可获得较高的计算精度。
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公开(公告)号：CN107658881A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710889796.4
申请日：2017-09-27
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
IPC分类号： H02J3/12
CPC分类号： H02J3/12 , H02J2003/001 , H02J2003/007
摘要： 本发明公开了一种基于戴维南等值方法的电压稳定临界点判断方法，其步骤为：S1：将系统等值为一个两节点戴维南等值模型；S2：根据戴维南等值模型，得出负荷节点的量测数据和戴维南等值参数，建立量测矩阵方程；S3：对戴维南等值参数进行求解：根据量测矩阵方程，状态方程，利用递归最小二乘法，求解戴维南等值参数的状态量的递归表达式，更新状态量；S4：根据状态方程得出残差方程，利用线性估计状态量的不确定性，对量测数据的虚假数据进行检测处理；S5：根据等阻抗模判据，建立评价指标，并对电压稳定临界点进行判断。本发明具有良好的精度，且适用于大扰动下暂态过程中戴维南等值参数的计算；快速有效地在线实时跟踪戴维南等值参数。
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公开(公告)号：CN107480917A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710891563.8
申请日：2017-09-27
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
CPC分类号： G06Q10/06312 , G06F17/11 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , H02J3/06
摘要： 一种基于拟蒙特卡罗模拟的概率潮流计算方法，以输入随机变量为样本，包含以下步骤：S1、获得潮流计算确定性数据和输入随机变量；S2、选择采样方法，确定采样规模N；S3、获得输入随机变量的样本矩阵；S4、依次基于样本矩阵的第I列进行概率潮流计算，并保存结果（I=1,2,…,N）；S5、分析输出变量的数据分布和统计数字。本发明的优点在于：模拟采样次数与系统规模无关，且容易处理各种实际运行控制策略和诸多客观因素的影响。
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