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公开(公告)号：CN114896852B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202210661243.4
申请日：2022-06-13
申请人： 山东大学 , 国网河南省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F30/23 , G06F30/25 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F111/04
摘要： 本发明提出了基于PSO‑BP神经网络的换流变压器缩比模型振动参数预测方法，包括：构建换流变压器缩比模型，基于此缩比模型给定任意输入参数得到换流变压器对应的振动输出信息，作为训练数据；构建适用于换流变压器缩比模型训练的PSO‑BP神经网络，取神经网络数据的输入为换流变压器的电压、尺寸与匝数，输出为铁芯加速度、铁芯形变位移、铁芯受力，基于上述训练数据完成对神经网络的训练；利用训练后的神经网络输入待预测的换流变压器尺寸、电压以及匝数，预测其铁芯加速度、铁芯形变位移及铁芯受力。
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公开(公告)号：CN109616300A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811612389.X
申请日：2018-12-27
申请人： 山东大学
摘要： 本发明公开了一种平波电抗器的磁屏蔽结构，采用铁磁材料卷绕成筒状屏蔽体，设置在平波电抗器的非导磁壳体内；所述筒状屏蔽体的下端底面采用高导磁材料制成的中心开孔的圆形平面结构，中心开孔的圆形平面结构上设置有若干支撑孔，用于将筒状屏蔽体固定在支撑件上，并与平波电抗器的带电部分绝缘。本公开屏蔽结构能够有效减小平波电抗器周围的空间磁场，减小了对换流站环境的影响，避免了对换流站工作人员健康的潜在危害及对周围设备的影响。
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公开(公告)号：CN114077929A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111404646.2
申请日：2021-11-24
申请人： 山东大学
摘要： 本发明公开了一种基于IS‑ARIMA‑LSTM预测模型的风电功率预测方法及系统，包括：基于历史风速数据与当日的数值天气预报进行风速预测，得到预测风速数据；采用孤立森林算法剔除所述历史风速数据和历史风电功率数据中的离群点，使用差分自回归移动平均算法进行填补修正，得到修正后的历史风速数据和历史风电功率数据；将修正后的历史风速数据、修正后的历史风电功率和预测风速数据作为输入特征量，利用加入LSTM层的深度神经网络模型进行风电功率预测，得到风电功率预测结果。本发明利用孤立森林算法对历史风速数据和历史风电功率数据进行修正，使用差分自回归移动平均算法修正离群点空缺，可以明显提升预测准确率。
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公开(公告)号：CN109557486A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811504606.3
申请日：2018-12-10
申请人： 山东大学 , 山东电工电气集团有限公司 , 国网山东省电力公司检修公司
IPC分类号： G01R33/10
摘要： 本发明公开了基于缩比准则的多包封干式空心电抗器的磁场分析方法，包括：将多包封空心电抗器简化为单层线圈的单包封空心电抗器；以圆环形载流导体作为空心电抗器简化模型，在每个环形导体中通入不同的电流并且环形导体中匝数并完全不相同，比较并选择最接近空心电抗器模型磁场分布的最优简化模型。可以实现大型干式空心电抗器的空间磁场分析预测，保证电抗器和电力系统的安全可靠运行。
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公开(公告)号：CN114548372A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210133695.5
申请日：2022-02-14
申请人： 山东大学
摘要： 本发明公开了一种基于时序卷积记忆网络的短期风速预测方法及系统，包括：获取设定时间段内的测风塔的监测数据和NWP的预测数据，进行预处理后，按照时序组成输入变量；将所述输入变量输入至训练好的时序卷积记忆网络模型，获取风电场短期预测风速；其中，所述时序卷积记忆网络包括时序卷积网络与长短期记忆网络，所述输入变量经过时序卷积网络，实现初始特征提取；所述初始特征经过长短期记忆网络得到整体时序风速特征，进而获取风电场短期预测风速。本发明将监测的历史风速与NWP的预测风速结合起来，提供了更为准确的短期WSF；TCMN可以有效结合这两种数据进行预报，可以实现多时间尺度的高频率滚动风速预测。
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公开(公告)号：CN109557486B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201811504606.3
申请日：2018-12-10
申请人： 山东大学 , 山东电工电气集团有限公司 , 国网山东省电力公司检修公司
IPC分类号： G01R33/10
摘要： 本发明公开了基于缩比准则的多包封干式空心电抗器的磁场分析方法，包括：将多包封空心电抗器简化为单层线圈的单包封空心电抗器；以圆环形载流导体作为空心电抗器简化模型，在每个环形导体中通入不同的电流并且环形导体中匝数并完全不相同，比较并选择最接近空心电抗器模型磁场分布的最优简化模型。可以实现大型干式空心电抗器的空间磁场分析预测，保证电抗器和电力系统的安全可靠运行。
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公开(公告)号：CN114896852A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210661243.4
申请日：2022-06-13
申请人： 山东大学 , 国网河南省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明提出了基于PSO‑BP神经网络的换流变压器缩比模型振动参数预测方法，包括：构建换流变压器缩比模型，基于此缩比模型给定任意输入参数得到换流变压器对应的振动输出信息，作为训练数据；构建适用于换流变压器缩比模型训练的PSO‑BP神经网络，取神经网络数据的输入为换流变压器的电压、尺寸与匝数，输出为铁芯加速度、铁芯形变位移、铁芯受力，基于上述训练数据完成对神经网络的训练；利用训练后的神经网络输入待预测的换流变压器尺寸、电压以及匝数，预测其铁芯加速度、铁芯形变位移及铁芯受力。
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公开(公告)号：CN114580235A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210187369.2
申请日：2022-02-28
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06F30/23 , G06F119/02
摘要： 本发明提出了一种换流变压器振动缩比模型的设计方法，包括：基于电磁场参数缩比准则获得缩比模型的频率、电流、电压、电阻及磁密；基于振动参数缩比准则获得缩比模型的磁致伸缩力、洛伦兹力、铁芯加速度及绕组加速度；基于有限元仿真平台构建换流变压器多物理场耦合三维模型，对换流变压器多物理场耦合三维模型的相应参数根据电磁场参数缩比准则、振动参数缩比准则进行相似处理，获得缩比模型。通过磁通密度分布、应力分布、形变量及振动时域和频域信号的对比分析，证明换流变压器的模型相似前后在电磁场、结构力学方面均与相似准则相对应，从而较为全面地验证了换流变压器缩比模型的正确性。
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公开(公告)号：CN113869604A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111240648.2
申请日：2021-10-25
申请人： 山东大学
摘要： 本发明公开了一种基于WRF风速预测的风电功率预测方法及系统，包括：获取测量得到的历史风速数据，基于所述数据，使用WRF模式获取预测风速；采用VMD对所述历史风速数据进行分解，将设定频率的基本模态分量进行叠加，实现历史风速数据的样本重构；将重构后的历史风速数据、预测风速数据和历史风电功率作为输入特征量，输入LightGBM功率预测模型，输出风电功率预测数据。本发明将历史风速数据用VMD分解并去掉一定高频分量重构后输入LightGBM功率预测模型，在不增加输入复杂度的情况下，更加平滑的序列数据更有利于LightGBM的参数训练。两个算法的结合以较低的训练成本显著准确提高了功率预测准确率和预测效率。
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公开(公告)号：CN113675887A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110987323.4
申请日：2021-08-26
申请人： 山东大学
摘要： 本发明提供了一种考虑风机最优发电状态动态恢复的风电持续调频方法，将直流环节电压与频率耦合，赋予其频率响应能力，附加旨在消除电容电压偏差的自适应积分控制，合成直流环节运行电压参考值，以实现调频过程中动态恢复直流环节荷电状态；根据正比风机转动惯量的修正系数确定下垂控制系数上限，根据转子运行状态在调频期间释放合理的转动惯量,将下垂控制系数与系统频率状态耦合，使其能随着电网频率的渐近稳定而解除风机惯性控制信号，驱动风机转速向最优转速恢复。本发明在实现风机转子转速动态恢复的同时权衡其惯性调频性能，解决了由传统对称系数调节方式所带来的正反馈抑制问题。
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