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公开(公告)号：CN116231672A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310189044.2
申请日：2023-03-01
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于电压薄弱点识别的含风机电网无功优化方法及系统。其包括：获取电力网络的结构参数和电气参数；基于双馈风机功率转换模型计算接入电网风机的无功功率可调节范围；大规模风电机组接入电网后，构建节点电压变化指标，并采用连续潮流法对各节点电压求取PV曲线并计算在临界状态下各节点电压变化指标，判断电网中电压薄弱节点；最后，构建以电压薄弱点为无功补偿节点的无功优化模型并采用改进权重的粒子群优化算法进行求解。本发明减少了无功优化中的变量维数，大大提高了计算效率，同时在新能源高渗透率场景下提高了电压的稳定性、降低了线路损耗并充分利用了风电机组的无功余量，具有很强的适用性和优越性。
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公开(公告)号：CN118841974A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410970399.X
申请日：2024-07-19
Applicant: 武汉大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种用于综合无功优化的风电‑负荷场景匹配方法及装置，考虑了待匹配样本的负荷数据、风电数据与典型风电‑负荷场景间的相关性，计算并比较待匹配样本与各典型风电‑负荷场景的相关程度，相关程度越大则场景近似程度就越高，匹配性就越高。本发明可以提高随机选取数据与各典型场景的相关性准确度和匹配程度。
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公开(公告)号：CN114118552A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111353368.2
申请日：2021-11-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了基于变分模态分解和长短期记忆网络的母线负荷预测方法。将原始母线负荷序列通过变分模态分解得到分解后母线负荷序列，分解后母线负荷序列由固有模态函数与余项构成，将分解后母线负荷序列去除余项后得到降噪后母线负荷序列，将降噪预处理后母线负荷序列均匀划分为多组负荷样本序列，通过多组负荷样本序列构建长短期记忆网络的训练集，将长短期记忆网络训练集引入长短期记忆网络进行训练，选择平方和误差函数作为损失函数，利用梯度下降法对训练集进行迭代预测得到短期日内负荷预测集；本发明对新型电力系统下的母线负荷噪声特性进行降噪优化，对降噪后负荷利用长短期记忆网络进行训练，母线负荷预测的精确度得到有效提升。
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公开(公告)号：CN115395516B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202211129710.5
申请日：2022-09-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及电力系统恢复技术，具体涉及一种考虑恢复时间及成功率综合指标的机组启动方法，包括抽象待恢复的电网拓扑，建立黑启动机组和非黑启动机组的出力数学模型，依据线路充电时间、变压器操作时间和线路电容值，构建电网加权拓扑图；基于Dijkstra最短路径算法，搜索电网内所有待启动的非黑启动机组的最优恢复路径；结合机组容量、爬坡速率、启动功率等自身特性，构建机组启动顺序综合指标，根据指标值大小决策非黑启动机组的启动顺序；依次经最优恢复路径启动各台非黑启动机组。该方法考虑了机组启动次序和恢复路径耦合关系，在电力系统恢复初期能快速为停电系统提供发电功率，同时提高了机组恢复的成功率。
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公开(公告)号：CN118916720A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410970394.7
申请日：2024-07-19
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F18/23 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/2321 , G06F18/23213 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种基于时序相关聚类融合的风电‑负荷场景构建方法及装置，基于时间序列的风速‑风功率转换函数构建风电‑负荷初始数据集，对风电‑负荷初始数据集进行降噪预处理，再进行一阶有序聚类，由典型负荷场景的时序分段结果对风电数据进行划分，对划分后的风电数据进行二阶聚类，最终完成典型风电‑负荷场景的构建。本发明挖掘了风电接入的电网源荷出力特性的典型场景特征，降低风功率计算误差的同时，提高场景构建的典型性；并且可以为后续求解不同典型风电‑负荷场景下综合无功优化策略集，构建各场景无功优化模型，以提高模型收敛性、准确性以及场景泛化能力奠定了基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115395516A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211129710.5
申请日：2022-09-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及电力系统恢复技术，具体涉及一种考虑恢复时间及成功率综合指标的机组启动方法，包括抽象待恢复的电网拓扑，建立黑启动机组和非黑启动机组的出力数学模型，依据线路充电时间、变压器操作时间和线路电容值，构建电网加权拓扑图；基于Dijkstra最短路径算法，搜索电网内所有待启动的非黑启动机组的最优恢复路径；结合机组容量、爬坡速率、启动功率等自身特性，构建机组启动顺序综合指标，根据指标值大小决策非黑启动机组的启动顺序；依次经最优恢复路径启动各台非黑启动机组。该方法考虑了机组启动次序和恢复路径耦合关系，在电力系统恢复初期能快速为停电系统提供发电功率，同时提高了机组恢复的成功率。
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公开(公告)号：CN113836823A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111268308.0
申请日：2021-10-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/17 , G06K9/62 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出一种基于负荷分解与优化双向长短期记忆网络的负荷组合预测方法。该方法利用变分模态分解将负荷序列分解为一组相对平稳的子序列分量，以减少不同趋势信息间的相互影响，针对各子序列分别构建基于双向长短期记忆神经网络的时序预测模型，利用贝叶斯理论对网络相关超参数进行优化并判断该序列是否使用长短期记忆网络，以提高单个模型的预测精度；最后，叠加各子序列预测结果得到负荷预测值。该方法利用变分模态分解对负荷进行平稳化分解处理后进行预测使得预测结果更加稳定，贝叶斯优化理论解决了不同时序序列对双向长短期记忆网络的适用性和初始参数设置不当导致预测结果精度不高的问题，具有精确的预测结果，可应用于电力系统短期负荷预测。
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公开(公告)号：CN119051176A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411032422.7
申请日：2024-07-30
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的风电电网综合无功优化方法及装置，该方法包括：步骤1、对接入风电电网的不同典型风电场景各自构建基于DBN的无功优化模型；步骤2、获取风电电网场景特征集和对应的综合无功优化策略集，根据风电电网场景特征集和对应的综合无功优化策略集训练无功优化模型；步骤3、任意选定测试场景，确定与测试场景相匹配的典型风电场景；步骤4、根据步骤3确定的典型风电场景，基于步骤2训练后的无功优化模型，得出实时的无功优化策略，根据实时的无功优化策略对风电电网进行综合无功优化。本发明能够加快无功优化问题的求解速度，降低决策时间与计算量，极大地提高优化效率。
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公开(公告)号：CN116014801A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310099355.X
申请日：2023-01-31
Applicant: 武汉大学
IPC: H02J3/38 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/06 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明提出了一种黑启动电源优化布点的供电方法及计算机可读介质。本发明以非黑启动电源节点的黑启动恢复时间最短作为目标函数，在多个黑启动电源节点中优化选择多个作为恢复供电的黑启动电源节点、恢复供电的黑启动电源节点的容量作为决策变量，构建以黑启动恢复时间最短为目标的多黑启动电源布点优化模型；基于郊狼优化算法求解多黑启动电源布点优化模型，通过改善郊狼成长模式、引入自适应莱维飞行和混沌扰动机制改进郊狼优化算法，得到最优布点位置容量，用于配电网的供电恢复。本发明具有更强的全局寻优能力，算法精度高，稳定性强，能较均衡地将多个黑启动电源分布于拓扑网络上，缩短电力系统恢复时间。
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公开(公告)号：CN116014794A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310013759.2
申请日：2023-01-05
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及电力系统运行控制技术，具体涉及一种考虑分区恢复的多黑启动电源布点规划方法，该方法将分区恢复模型引入黑启动电源布点优化中，考虑多个黑启动电源的配置，计及黑启动机组位置、黑启动机组容量、机组启动时间、机组启动功率、路径充电时间等方面约束，构建以黑启动恢复时间最短为目标的多黑启动电源布点优化模型；然后基于智能优化算法求解多黑启动电源布点优化模型，得到最优黑启动电源布点规划方案。该方法充分发挥了多黑启动电源并行恢复的优势，提高了电力系统恢复效率，有效缩短了恢复时间。
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