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公开(公告)号：CN111740410A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010573418.7
申请日：2020-06-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种电力系统频率时空动态预测方法，先构建电力系统的距离矩阵Z和路径矩阵L并赋初值，然后通过最短距离矩阵Z的主行主列元素来更新距离矩阵Z和路径矩阵L，进而找到电力系统中任意两节点间的最短电气距离及所在路径；在此基础之上，通过计算同一故障点下各个测试点在频率最低值时刻的耦合因子，从而预测出电力系统扰动后各监测点频率动态到达最低值的先后顺序，进而预测出电力系统频率时空动态分布，这样更好地保障电力系统安全稳定运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111965424B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202010715731.X
申请日：2020-09-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种新型电力系统广域信号的预测补偿方法，先采用CEEMDAN将PMU量测信号分解为多个具有不同时频特性的IMF分量；再使用C‑C法对各IMF分量进行相空间重构，使用wolf法判断各IMF分量的混沌特性；应用奇异谱分析(SSA)对已判明混沌的各阶分量的进行奇异谱分析与重构，舍弃混沌分量中低奇异值分量对应的噪声，以及低相关性信息；这种分解方案在保持混沌分量的总体趋势的同时，消除极小振幅的快速变化，使混沌分量变得更加平滑，提高预测补偿的精度；采用灰色Verhulst预测方法分别对非混沌分量以及奇异谱分析重构后的混沌分量进行预测，将预测求和后得出统一时标的控制器输入信号，完成对电力系统广域信号的预测补偿。
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公开(公告)号：CN113346482B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110545737.1
申请日：2021-05-19
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高阶SFR模型预测广域电力系统的频率时空动态分布方法，通过对传统的简化SFR模型进行拓展，建立高阶SFR模型并预测广域电力系统的惯性中心频率；再构建广域电力系统节点间的距离矩阵与路径矩阵并为其赋初值，通过迭代更新距离矩阵和路径矩阵，计算出广域电力系统任意两节点间的最短电气距离及其所在路径，以及每条线路上的惯性时间常数；然后再标记故障节点，计算标幺化故障节点到每个测试节点间的最短电气距离及其惯性；最后计算频率时空分布因子，构建广域电力系统高阶频率时空分布模型并实时预测广域电力系统的频率时空动态分布。
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公开(公告)号：CN111740410B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202010573418.7
申请日：2020-06-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种电力系统频率时空动态预测方法，先构建电力系统的距离矩阵Z和路径矩阵L并赋初值，然后通过最短距离矩阵Z的主行主列元素来更新距离矩阵Z和路径矩阵L，进而找到电力系统中任意两节点间的最短电气距离及所在路径；在此基础之上，通过计算同一故障点下各个测试点在频率最低值时刻的耦合因子，从而预测出电力系统扰动后各监测点频率动态到达最低值的先后顺序，进而预测出电力系统频率时空动态分布，这样更好地保障电力系统安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN113346482A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110545737.1
申请日：2021-05-19
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高阶SFR模型预测广域电力系统的频率时空动态分布方法，通过对传统的简化SFR模型进行拓展，建立高阶SFR模型并预测广域电力系统的惯性中心频率；再构建广域电力系统节点间的距离矩阵与路径矩阵并为其赋初值，通过迭代更新距离矩阵和路径矩阵，计算出广域电力系统任意两节点间的最短电气距离及其所在路径，以及每条线路上的惯性时间常数；然后再标记故障节点，计算标幺化故障节点到每个测试节点间的最短电气距离及其惯性；最后计算频率时空分布因子，构建广域电力系统高阶频率时空分布模型并实时预测广域电力系统的频率时空动态分布。
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公开(公告)号：CN111965424A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010715731.X
申请日：2020-09-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种新型电力系统广域信号的预测补偿方法，先采用CEEMDAN将PMU量测信号分解为多个具有不同时频特性的IMF分量；再使用C-C法对各IMF分量进行相空间重构，使用wolf法判断各IMF分量的混沌特性；应用奇异谱分析(SSA)对已判明混沌的各阶分量的进行奇异谱分析与重构，舍弃混沌分量中低奇异值分量对应的噪声，以及低相关性信息；这种分解方案在保持混沌分量的总体趋势的同时，消除极小振幅的快速变化，使混沌分量变得更加平滑，提高预测补偿的精度；采用灰色Verhulst预测方法分别对非混沌分量以及奇异谱分析重构后的混沌分量进行预测，将预测求和后得出统一时标的控制器输入信号，完成对电力系统广域信号的预测补偿。
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