一种基于红外热像图的输变电设备状态分析方法

    公开(公告)号:CN107290062B

    公开(公告)日:2019-06-11

    申请号:CN201710461399.7

    申请日:2017-06-16

    IPC分类号: G01J5/00 G01R31/00

    摘要: 本发明公开了一种基于红外热像图的输变电设备状态分析方法,针对目前红外热像诊断技术在电气设备状态评价中不能全面发现设备的问题,特别是设备的早期故障,首先给出了将二维温度转为一维温度概率分布图,这种方法有效的利用了红外热像图中设备所有点的温度,更加全面的反映了设备的温度信息,然后给出了体现概率分布图特征的特征参数,这些特征参数反应了设备了上的主要温度区间和温度的变化的情况,接着针对温度分布图特征给出了评价设备状态的判断方法。本发明方便工作人员采取相应的检修策略,为决策提供支撑,在保证准确度的同时简化了现有的评价步骤。

    一种基于模型预测控制的储能紧急控制方法

    公开(公告)号:CN116436028A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310253194.5

    申请日:2023-03-16

    IPC分类号: H02J3/24 H02J3/28 H02J3/00

    摘要: 本发明公开了一种基于模型预测控制的储能紧急控制方法,包括以下步骤:S1、频率在线预测;S2、频率失稳判断;S3、基于参数估计的区域系统等值模型构建;S4、基于MPC的储能进给调频控制;S5、系统频率恢复。本发明采用上述基于模型预测控制的储能紧急控制方法,能够根据储能电源接入区域交流电力系统参与调频的频率动态模型,基于预测模型预测未来有限时域内系统频率偏差以及储能功率变化,在约束条件限制下求解兼顾调频效果最佳与调频成本最低的目标函数,获得储能电源功率变化量的最优参考值作用于系统,随着采样时刻的向前推移进行滚动优化,从而实现储能电源参与系统的紧急调频控制,保证电力系统频率稳定。

    风电机组同火电机组联合调度发电负荷的方法

    公开(公告)号:CN102820656B

    公开(公告)日:2014-11-26

    申请号:CN201210304744.3

    申请日:2012-08-25

    IPC分类号: H02J3/14

    摘要: 一种风电机组同火电机组联合调度发电负荷的方法,它将同一区域内或隶属于同一发电集团的风力发电场同循环流化床机组、供热机组等效为一台虚拟机组,由电网侧下发统一的负荷指令,在机组侧根据各种机组的特点将负荷指令分解,实现风电机组的最大发电功率运行、循环流化床机组大范围变负荷运行、供热机组高速率变负荷运行。本发明在电网的联合调度下使风电机组、循环流化床机组和供热机组相互配合,充分发挥了各类机组的优势,最大限度地提高了电网接受风力发电负荷的能力,在保证电网安全运行的前提下,实现了风电机组的最大功率运行,从而减少了风能的浪费,降低了发电成本和对环境的污染。

    一种考虑分区及频率安全约束的电力系统机组组合方法

    公开(公告)号:CN117318007A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202310407279.4

    申请日:2023-04-17

    IPC分类号: H02J3/00

    摘要: 本发明公开了一种考虑分区及频率安全约束的电力系统机组组合方法,所述方法为先将具有相同频率响应特性的机组分区聚合,建立了分区后的电力系统频率响应单机聚合模型;在机组组合问题中,将频率最低点解析表达式转化为频率稳定约束,将扰动功率根据同步功率系数在各子区域间分配,引入各子区域初始频率变化率指标,将频率安全约束与机组组合方式建立解析联系;在改进的IEEE39节点系统中验证了模型及算法的有效性。本发明采用上述一种考虑分区及频率安全约束的电力系统机组组合方法,针对分区后的系统频率安全问题,在解析表达频率安全约束推导中考虑了区域间扰动功率分配,建立了分区电力系统安全约束机组组合模型并提出了求解算法。

    一种风电场聚合特性建模方法

    公开(公告)号:CN110765703A

    公开(公告)日:2020-02-07

    申请号:CN201911066604.5

    申请日:2019-11-04

    IPC分类号: G06F30/27 G06N3/04 G06F113/06

    摘要: 本发明公开了一种风电场聚合特性建模方法,该方法包括以下步骤:步骤一:采集风电场多台风电机组位置处的实测运行数据,并对上述数据进行清洗及归一化处理;步骤二:建立风电功率波动性衡量指标;步骤三:建立风电场聚合出力平滑效应衡量指标,并得出平滑效应衡量指标与聚合机组台数N及机组间功率序列的相关系数的关系式;步骤四:建立基于卷积神经网络的多位置点风况信息与机组间功率序列相关性的映射模型;步骤五:构成模型训练样本,以均方根误差函数指标训练神经网络模型,输出机组出力相关性映射结果;步骤六:实现基于卷积神经网络的风电场聚合特性建模。

    一种风电场聚合特性建模方法

    公开(公告)号:CN110765703B

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN201911066604.5

    申请日:2019-11-04

    IPC分类号: G06F30/27 G06N3/04 G06F113/06

    摘要: 本发明公开了一种风电场聚合特性建模方法,该方法包括以下步骤:步骤一:采集风电场多台风电机组位置处的实测运行数据,并对上述数据进行清洗及归一化处理;步骤二:建立风电功率波动性衡量指标;步骤三:建立风电场聚合出力平滑效应衡量指标,并得出平滑效应衡量指标与聚合机组台数N及机组间功率序列的相关系数的关系式;步骤四:建立基于卷积神经网络的多位置点风况信息与机组间功率序列相关性的映射模型;步骤五:构成模型训练样本,以均方根误差函数指标训练神经网络模型,输出机组出力相关性映射结果;步骤六:实现基于卷积神经网络的风电场聚合特性建模。