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公开(公告)号：CN114548000B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202210174100.0
申请日：2022-02-24
IPC: G06F30/30 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及电力电子技术领域，具体涉及一种基于等效电路的含电力弹簧配电网稳态建模方法，包括：建立对应电力弹簧的拓扑结构；基于对应电力弹簧的拓扑结构分析对应电力弹簧的工作模式；基于对应电力弹簧的工作模式建立对应电力弹簧的等效电路模型；将对应电力弹簧的等效电路模型代入配电网的稳态方程中，以构建对应的含电力弹簧配电网的稳态模型。本发明基于等效电路的含电力弹簧配电网稳态建模方法能够对电力弹簧稳态模型进行等效处理，从而能够有效构建含电力弹簧配电网的稳态模型，用以辅助分析电力弹簧对配电网的影响。
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公开(公告)号：CN114548000A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210174100.0
申请日：2022-02-24
IPC: G06F30/30 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及电力电子技术领域，具体涉及一种基于等效电路的含电力弹簧配电网稳态建模方法，包括：建立对应电力弹簧的拓扑结构；基于对应电力弹簧的拓扑结构分析对应电力弹簧的工作模式；基于对应电力弹簧的工作模式建立对应电力弹簧的等效电路模型；将对应电力弹簧的等效电路模型代入配电网的稳态方程中，以构建对应的含电力弹簧配电网的稳态模型。本发明基于等效电路的含电力弹簧配电网稳态建模方法能够对电力弹簧稳态模型进行等效处理，从而能够有效构建含电力弹簧配电网的稳态模型，用以辅助分析电力弹簧对配电网的影响。
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公开(公告)号：CN114583713A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210237588.7
申请日：2022-03-11
Abstract: 本发明涉及配电网节能技术领域，具体涉及一种考虑电力弹簧的配电网降压节能优化方法，包括：建立配电网的节点导纳矩阵和电力弹簧稳态模型；基于配电网的节点导纳矩阵和电力弹簧稳态模型构建对应的第一阶段优化模型和第二阶段优化模型；第一阶段优化模型通过滚动期内负荷需求和分布式发电输出的预测数据，生成对应离散控制设备的调度策略；第二阶段优化模型根据滚动期内负荷需求和分布式发电输出的预测数据以及离散控制设备的调度策略，优化和更新电力弹簧的设定值，生成电力弹簧的输出无功功率。本发明的配电网降压节能优化方法能够提高配电网降压节能的调节响应效率，且能够实现需求侧的负载跟随发电量变化。
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公开(公告)号：CN114583713B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210237588.7
申请日：2022-03-11
IPC: H02J3/16 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及配电网节能技术领域，具体涉及一种考虑电力弹簧的配电网降压节能优化方法，包括：建立配电网的节点导纳矩阵和电力弹簧稳态模型；基于配电网的节点导纳矩阵和电力弹簧稳态模型构建对应的第一阶段优化模型和第二阶段优化模型；第一阶段优化模型通过滚动期内负荷需求和分布式发电输出的预测数据，生成对应离散控制设备的调度策略；第二阶段优化模型根据滚动期内负荷需求和分布式发电输出的预测数据以及离散控制设备的调度策略，优化和更新电力弹簧的设定值，生成电力弹簧的输出无功功率。本发明的配电网降压节能优化方法能够提高配电网降压节能的调节响应效率，且能够实现需求侧的负载跟随发电量变化。
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公开(公告)号：CN114492662B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202210137553.6
申请日：2022-02-15
IPC: G06F18/2433 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer‑GRU的智能变电站二次系统故障定位方法，包括如下步骤：针对各间隔二次设备的每个故障情景，收集来自相关设备的告警信号，形成告警信号集合及对应故障位置；针对各间隔的每个故障情景，构造特征矩阵；针对各间隔中的小样本，对其进行复制；考虑网络延迟，针对各间隔的每个故障情景，将该故障情景下各时刻的行向量的顺序打乱，得到多个特征矩阵；分别构造各间隔的Transformer‑GRU故障定位模型；分别训练各间隔的Transformer‑GRU故障定位模型；将各间隔的测试集送入Transformer‑GRU故障定位模型进行测试，完成二次系统的故障定位，并统计各模型的测试准确率。本发明能够对变电站二次系统故障进行准确的定位，为运维人员提供高效准确的辅助决策。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119674857A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411720236.2
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆大学
IPC: H02H1/00 , G06F30/30 , H02H9/02 , G06F113/04 , H02J3/36
Abstract: 本发明公开了一种基于限流贡献度成本分摊的柔性直流电网多限流设备参数优化方法，其包括：根据MMC故障前的运行工况，对柔性直流电网进行等效，得到虚拟远端等效网络；对虚拟远端等效网络中的FCL进行优化；为优化限流设备，分析FCL、CLR和DCCB的成本；构建限流设备、DCCB的综合成本效益和故障电流抑制的目标函数；在满足故障限流过程中的约束的情况下，求解目标函数以实现限流设备的参数优化。本发明能够在保证限流设备和DCCB经济性优化的情况下，进行限流设备的参数优化，不受限流设备拓扑结构的限制。
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公开(公告)号：CN117767300A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311807129.9
申请日：2023-12-26
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于储能单元的柔性增容配电变压器系统，该系统包括：上级电网电路单元，用于提供电能；储能单元，用于存储或释放电能；一次绕组，用于与上级电网电路单元连接并接收其提供的电能；二次绕组，与本地交流负荷连接，用于与一次绕组产生电磁感应并为本地交流负荷供电；三次绕组，与储能单元连接，用于与一次绕组产生电磁感应并为储能单元充电提供电能；柔性管理单元，用于根据实际场景调控储能单元的充放电策略进而实现增容、故障隔离、孤岛运行、削峰填谷以及储能单元自适应充电的功能。本发明能够在控制改造和运维成本的情况下提高变压器的灵活变电容量、新型电力系统多元负荷适应性以及供电质量。
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公开(公告)号：CN117495036A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311589681.5
申请日：2023-11-24
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明属于配电网扩展技术领域，尤其涉及一种野火环境下的弹性配电网的扩展规划方法，包括以下步骤：S1、构建一阶段模型和二阶段模型；S2、构建初始的不确定性子集k；S3、使用不确定性子集k，基于一阶段模型得到对应的当前的决策变量；S4、判断当前的决策变量是否为初次得到的决策变量；若不是则转到S5，若是则转到S6；S5当前的决策变量与上一次的决策变量是否一致，若不一致则转到S6，若一致则转到S7；S6、使用当前的决策变量，基于二阶段模型得到对应的最恶劣场景，并将其加入不确定性子集k中；再返回S3；S7，将当前的决策变量作为配电网系统的最优规划方案。本发明可以保证扩展后的电力系统能够应对各种恶劣场景下的野火影响。
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公开(公告)号：CN117394453A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311321788.1
申请日：2023-10-12
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请公开了一种柔性直流送出系统稳定性确定方法、装置及介质，涉及柔性直流送出系统稳定性分析领域。方案将海上风电柔性直流送出系统视为整体，在获取到并网逆变器与模块化多电平换流器的阻抗特性的基础上，通过构建等效闭环结构并采用舒尔补变换进行处理，将风电机组并网逆变器与模块化多电平换流器的相互影响融入柔性直流送出系统的稳定性分析中，避免了分别求解风电机组并网逆变器与模块化多电平换流器的阻抗特性而忽视了两者的耦合，从而提升了对柔性直流送出系统稳定性分析的精度。
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公开(公告)号：CN116184122A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310394949.3
申请日：2023-04-13
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本申请公开了一种故障装置定位方法、装置、设备及存储介质，涉及在线监测技术领域，包括：获取故障样本及样本标签；基于信息前向传播与误差反向传播在每个节点装置利用人工神经网络对故障样本以及样本标签进行训练，建立每个节点装置的装置编号以及特征信息间的映射关系，以得到分布式深度网络模型；判断是否检测到故障节点装置，若是，则将故障节点装置的特征信息输入至分布式深度网络模型，以便基于分布式深度网络模型的输出对故障节点装置进行定位。这样一来，可以利用分布式深度学习算法在每个节点处构建人工神经网络模型并进行训练，当故障发生时，将故障特征信息输入训练好的神经网络模型，输出得到故障装置编号，实现节点装置的故障诊断。
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