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公开(公告)号：CN118539759A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410475391.6
申请日：2024-04-19
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 安徽大学
Abstract: 一种双有源全桥DC‑DC变换器自适应控制方法及系统，该控制方法先构建得双有源全桥DC‑DC变换器的参考模型，该参考模型在跟随误差补偿的基础上加入输入侧反馈，可以在调节DC‑DC变换器的输出电压接近参考电压的过程中加快调节速度，从而加快系统的动态响应速度；然后基于跟随误差补偿计算自适应参数，根据自适应参数对移相比函数进行实时调整，最后根据基于移相比函数得到的移相比进行移相控制，以调整双有源全桥DC‑DC变换器的传输功率，此种特定的移相比函数中剔除了传统移相比函数中输出电压有关部分，可以使输出的移相比对电压的微小波动不会过于敏感，使输出电压更加平稳。
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公开(公告)号：CN118801490A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410677162.2
申请日：2024-05-29
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 安徽大学
Inventor： 杨洁 , 舒东胜 , 张茂松 , 夏方舟 , 徐敬友 , 姜世公 , 李亚馨 , 叶高翔 , 邵非凡 , 杨子立 , 郑子健 , 彭文彦 , 李诵韬 , 汪凌宇 , 周玉洁 , 唐靖
IPC: H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/06 , H02J3/00 , H02J3/46 , H02J3/26 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 一种有源配电网动态分区的方法及系统，该方法在配电网的网络拓扑改变或极端源荷波动时，首先对有源配电网进行初步分区，确定其网络中的重叠区域，获得区域间交互影响的重叠节点；再对重叠区域中的重叠节点进行分区调整，得到区域再划分结果，保证了区域内部耦合紧密而区域间耦合稀疏的需求；最后考虑分区内有功、无功的平衡，对各分区内的边缘节点进行微调，得到有源配电网网络的最终分区结果，在维持配电网稳定性和平衡性的同时，确保分区更加的准确；而且本发明在配电网正常运行或源荷波动较小的情况下，仅通过对各分区内的边缘节点进行微调来保证配电网分区的平稳性和经济性，尽可能的减少因源荷波动引起的频繁分区。
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公开(公告)号：CN117937476B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410330652.5
申请日：2024-03-22
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 安徽大学
Abstract: 基于预警状态的有源配电网分区段优化重构方法、系统、设备及存储介质，该方法通过调研配电网信息管理系统，采用K中心法预测配电网运行状态未来趋势，判定配电网运行是否进入预警状态，在线对即将发生故障区域范围内的各分布式电源和线路进行可转供能力分析，确定各分布式电源和线路所能转供的负荷裕度及路径，最后通过构建预警状态下的负荷转供优化模型，求解模型得到最优负荷转供方法，通过负荷转移等手段，提前在预警状态进行分区段优化重构，避免了配电网进入故障运行状态再进行网络重构所造成的损失，减少了调控人员对配电网负荷异常处置的工作量，提高了供电设备利用率和供电可靠性，保障了电网的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN117937479A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410333620.0
申请日：2024-03-22
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 安徽大学
Inventor： 杨洁 , 张茂松 , 舒东胜 , 李亚馨 , 夏方舟 , 徐敬友 , 赵红生 , 姜世公 , 邵非凡 , 叶高翔 , 陈可 , 唐靖 , 周玉洁 , 杨子立 , 郑子健 , 彭文彦
Abstract: 本发明提出基于多源数据的配电网区间状态估计方法、系统及设备，该方法先构建配电网多源量测数据的区间表达形式，形成多个方案数组，再对各方案数组中的量测区间数进行元素分解，得到其确定性测度、不确定性测度以及代表点，然后基于各量测区间数的确定性测度、不确定性测度以及代表点构建由各方案数组的各属性区间数组成的决策矩阵，并基于决策矩阵计算各方案数组的属性加权综合值，选取属性加权综合值最小的方案数组作为最优方案数组，最后对最优方案数组中的各量测区间数进行量测变换后输入至构建的配电网区间状态估计模型，求解得到配电网区间状态结果。本发明有效提高了配电网区间状态估计的精度以及运行效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117937476A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410330652.5
申请日：2024-03-22
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 安徽大学
Abstract: 基于预警状态的有源配电网分区段优化重构方法、系统、设备及存储介质，该方法通过调研配电网信息管理系统，采用K中心法预测配电网运行状态未来趋势，判定配电网运行是否进入预警状态，在线对即将发生故障区域范围内的各分布式电源和线路进行可转供能力分析，确定各分布式电源和线路所能转供的负荷裕度及路径，最后通过构建预警状态下的负荷转供优化模型，求解模型得到最优负荷转供方法，通过负荷转移等手段，提前在预警状态进行分区段优化重构，避免了配电网进入故障运行状态再进行网络重构所造成的损失，减少了调控人员对配电网负荷异常处置的工作量，提高了供电设备利用率和供电可靠性，保障了电网的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN118801490B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202410677162.2
申请日：2024-05-29
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 安徽大学
Inventor： 杨洁 , 舒东胜 , 张茂松 , 夏方舟 , 徐敬友 , 姜世公 , 李亚馨 , 叶高翔 , 邵非凡 , 杨子立 , 郑子健 , 彭文彦 , 李诵韬 , 汪凌宇 , 周玉洁 , 唐靖
IPC: H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/06 , H02J3/00 , H02J3/46 , H02J3/26 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 一种有源配电网动态分区的方法及系统，该方法在配电网的网络拓扑改变或极端源荷波动时，首先对有源配电网进行初步分区，确定其网络中的重叠区域，获得区域间交互影响的重叠节点；再对重叠区域中的重叠节点进行分区调整，得到区域再划分结果，保证了区域内部耦合紧密而区域间耦合稀疏的需求；最后考虑分区内有功、无功的平衡，对各分区内的边缘节点进行微调，得到有源配电网网络的最终分区结果，在维持配电网稳定性和平衡性的同时，确保分区更加的准确；而且本发明在配电网正常运行或源荷波动较小的情况下，仅通过对各分区内的边缘节点进行微调来保证配电网分区的平稳性和经济性，尽可能的减少因源荷波动引起的频繁分区。
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公开(公告)号：CN119513799A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411392879.9
申请日：2024-10-08
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 安徽大学
IPC: G06F18/25 , G06N3/0475 , G06N3/047 , G06N3/0895 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 一种有源配电网的多源数据融合方法、系统、设备及介质，该方法使用去噪扩散概率模型的目标训练去噪扩散隐式模型，通过修改去噪扩散概率模型反向扩散过程的采样方法生成条件去噪扩散隐式模型，然后利用最小化损失函数实现引入条件信息的条件去噪扩散隐式模型的自监督训练，最后将训练好的条件去噪扩散隐式模型部署到实际的有源配电网中，进行有源配电网多源数据的实时处理和融合。本发明通过引入条件信息去噪机制，在实际的有源配电网中部署条件去噪扩散隐式模型，在较少的步骤内生成高质量的有源配电网量测样本数据，提高数据的生成效率和质量，有助于提升数据融合系统的智能化水平，实现对配电网多源异构数据的高效、准确融合。
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公开(公告)号：CN118539759B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202410475391.6
申请日：2024-04-19
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 安徽大学
Abstract: 一种双有源全桥DC‑DC变换器自适应控制方法及系统，该控制方法先构建得双有源全桥DC‑DC变换器的参考模型，该参考模型在跟随误差补偿的基础上加入输入侧反馈，可以在调节DC‑DC变换器的输出电压接近参考电压的过程中加快调节速度，从而加快系统的动态响应速度；然后基于跟随误差补偿计算自适应参数，根据自适应参数对移相比函数进行实时调整，最后根据基于移相比函数得到的移相比进行移相控制，以调整双有源全桥DC‑DC变换器的传输功率，此种特定的移相比函数中剔除了传统移相比函数中输出电压有关部分，可以使输出的移相比对电压的微小波动不会过于敏感，使输出电压更加平稳。
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公开(公告)号：CN119417078A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411242003.6
申请日：2024-09-05
Applicant: 安徽大学 , 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/243 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N7/01
Abstract: 一种可解释强化学习的社区综合能源优化调度方法及系统，根据社区综合能源系统的模型架构，基于马尔科夫决策过程，建立了社区综合能源系统的能源管理模型，使用协作式强化学习算法对模型进行训练，然后通过创建可解释的人工智能框架来提取算法的训练决策规则和影响决策的重要环境特征，并将其作为新经验重新作用于算法的训练过程，最后设定迭代阈值，不断对算法的决策规则和重要环境特征进行更新，得到社区综合能源系统的最优能源调度策略。本发明充分利用社区内丰富的能源资源，通过对能源的实时监测和分析，准确把握社区能源供需情况，并通过可解释的人工智能框架，提高能源系统模型的泛化能力和鲁棒性，在社区层面实现能源的高效管理和调度。
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