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公开(公告)号：CN103983451B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201410241516.5
申请日：2014-06-03
Applicant: 贵州电力试验研究院 , 华北电力大学 , 北京四方继保自动化股份有限公司
IPC: G01M13/00
Abstract: 一种次同步振荡系统阻尼的在线测量方法，包括以下步骤：①用传感器采样得到待研究的发电机机组的转子角速度瞬时值，并将其转换为标幺值，记为w；用功率表采样得到发电机机组三相有功功率瞬时值，并将其转换为标幺值，记为p；将上述两个量进行傅里叶分解，得到不同频率下的和②计算不同模态频率下的电气阻尼系数；③根据电气阻尼系数和机械阻尼系数的大小判断系统的次同步振荡情况。本发明将原来的复转矩系数法使用的转矩增量换成了可以在线测量的发电机机组功率增量，并由公式通过在线监测得到的机端功率和转子角速度，在线计算系统的电气阻尼系数，进而在线监控系统发生次同步振荡的可能性，解决了以往不能实时监控造成的滞后性。
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公开(公告)号：CN103986171A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410241807.4
申请日：2014-06-03
Abstract: 一种抑制次同步振荡的SSDC和SEDC协调控制优化方法，包括以下步骤：①获取电力系统元件参数；②建立SSDC和SEDC的数学模型；③建立系统元件的数学模型，并形成包含SSDC、SEDC的系统状态方程；④由式(3)求出系统的特征值；特征值可表征系统的稳定性，将系统特征值的实部作为控制目标，若系统特征值实部的最大值离虚轴越远，则代表系统越稳定。相对于传统的SSDC、SEDC参数设计方法，本发明所提供的方法考虑了SSDC和SEDC的协调控制问题，在控制器输出不超过系统允许的范围内，以实现系统特征值最大实部最小为控制目标，得到一组最优的控制器比例放大系数值，该最优参数可使系统整体阻尼得到增强，从而达到最好的抑制效果。
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公开(公告)号：CN103983451A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410241516.5
申请日：2014-06-03
IPC: G01M13/00
Abstract: 一种次同步振荡系统阻尼的在线测量方法，包括以下步骤：①用传感器采样得到待研究的发电机机组的转子角速度瞬时值，并将其转换为标幺值，记为；用功率表采样得到发电机机组三相有功功率瞬时值，并将其转换为标幺值，记为；将上述两个量进行傅里叶分解，得到不同频率下的和；②计算不同模态频率下的电气阻尼系数；③根据电气阻尼系数和机械阻尼系数的大小判断系统的次同步振荡情况。本发明将原来的复转矩系数法使用的转矩增量换成了可以在线测量的发电机机组功率增量，并由公式通过在线监测得到的机端功率和转子角速度，在线计算系统的电气阻尼系数，进而在线监控系统发生次同步振荡的可能性，解决了以往不能实时监控造成的滞后性。
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公开(公告)号：CN103986171B
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201410241807.4
申请日：2014-06-03
Applicant: 贵州电力试验研究院
Abstract: 一种抑制次同步振荡的SSDC和SEDC协调控制优化方法，包括以下步骤：①获取电力系统元件参数；②建立SSDC和SEDC的数学模型；③建立系统元件的数学模型，并形成包含SSDC、SEDC的系统状态方程；④由式(3)求出系统的特征值；特征值可表征系统的稳定性，将系统特征值的实部 作为控制目标，若系统特征值实部的最大值离虚轴越远，则代表系统越稳定。相对于传统的SSDC、SEDC参数设计方法，本发明所提供的方法考虑了SSDC和SEDC的协调控制问题，在控制器输出不超过系统允许的范围内，以实现系统特征值最大实部最小为控制目标，得到一组最优的控制器比例放大系数值，该最优参数可使系统整体阻尼得到增强，从而达到最好的抑制效果。
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公开(公告)号：CN105407609B
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201510906545.3
申请日：2015-12-09
Applicant: 华北电力大学 , 华北电力大学苏州研究院
IPC: H05B37/02
Abstract: 本发明提供一种基于分布式电源的智能化室内照明系统，所述照明系统包括风光储电源模块、智能照明模块、光强检测模块和照明控制模块，所述智能照明模块和光强检测模块均通过所述照明控制模块连接所述风光储电源模块，本发明采用风光互补发电系统供电，由蓄电池组和电网市电共同为照明系统供电，双重电源提高了系统的可靠性和抗干扰能力，使调节品质提高，为用户带来更舒适光照体验的同时，有效节约的电能，具有环保效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105407609A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510906545.3
申请日：2015-12-09
Applicant: 华北电力大学 , 华北电力大学苏州研究院
IPC: H05B37/02
CPC classification number: Y02B20/48
Abstract: 本发明提供一种基于分布式电源的智能化室内照明系统，所述照明系统包括风光储电源模块、智能照明模块、光强检测模块和照明控制模块，所述智能照明模块和光强检测模块均通过所述照明控制模块连接所述风光储电源模块，本发明采用风光互补发电系统供电，由蓄电池组和电网市电共同为照明系统供电，双重电源提高了系统的可靠性和抗干扰能力，使调节品质提高，为用户带来更舒适光照体验的同时，有效节约的电能，具有环保效益。
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公开(公告)号：CN113935237B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202111192496.3
申请日：2021-10-13
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06Q50/06 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G01R31/52 , G06F113/04
Abstract: 本发明提出一种基于胶囊网络的输电线路故障类型判别方法及系统，通过获取大量PMU(Phasor Measurement Unit)数据，将PMU数据图形化生成雷达图；构建基于胶囊网络的输电线路故障类型判别模型，划分训练集与测试集，将训练集输入所述模型进行训练，提取图形化PMU数据的变化特征；将测试集输入训练好的模型进行测试，并将测试结果以混淆矩阵的形式进行分类输出；实现对输电线路故障类型的判别。本发明无需进行逻辑推理，也无需引入大量描述保护系统行为的知识，仅需针对图形化的PMU数据提取不同故障类型对应的特征。建模和模型修改过程简单易操作，将PMU数据图形化，节省计算资源，模型训练测试速度快，诊断准确率相对较高。
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公开(公告)号：CN113077101B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202110409681.7
申请日：2021-04-16
Applicant: 华北电力大学 , 国网甘肃省电力公司信息通信公司
Abstract: 本申请公开了面向能源互联网调配管理的数字化系统及方法，其中，能源子系统将电力系统和天然气网络、供热网络进行耦合，形成集中与分布相结合的能源服务网络，信息子系统包括信息采集层、信息传输层以及信息处理层，业务子系统用于向用户共享用能数据共享、进行节能监测评估、进行能效优化，多流融合子系统用于进行能源流、信息流和业务流的融合，进行信息系统与电力系统、天然气系统以及电气化交通系统的融合，协调多耦合协同的生产运行，内外融合子系统用于协调与外部之间的多元数据主体，进行数据实时共享与交互。该系统实现设备级无缝接入，系统级优化配置，能源信息双向互动，充分调度遍布于系统供需两端的分布式能源和储能设备。
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公开(公告)号：CN115203414A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210809876.5
申请日：2022-07-11
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明提出一种基于生成对抗网络(Generative Adversarial Net,GAN)的电网故障诊断模型鲁棒性增强方法，通过获取电网故障告警信息实测数据，处理实测数据得到不同故障类型告警信息样本；利用LeakGAN模型对告警信息样本集进行扩充，实现实测告警信息样本集数据增强；对增强后的告警信息样本进行分词及向量化处理，得到模型输入特征向量；构建基于一维卷积神经网络(1D‑CNN)的电网故障诊断模型，通过Softmax分类器得到故障设备及故障类型诊断结果。本方法通过深度学习模型对电网实测告警信息进行数据扩充及故障诊断，提高了基于数据驱动的电网故障诊断模型的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN114692751A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210320848.7
申请日：2022-03-29
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明提出了一种基于时间卷积网络的电网故障诊断分类方法，所述方法首先将历史故障事件的告警信息作为样本集，划分训练集与测试集，并在训练集数据中设置故障分类标签；在告警信息中提取相关的时序特征进行量化表示，得到适用于TCN故障诊断分类模型的数据集；基于斯皮尔曼相关性系数，在S2提取的告警信息特征中选择相关性最大的N个特征；将训练集中选择这N个特征做为模型输入，训练TCN故障诊断分类模型；将测试集的N个特征逐个置入S4中训练好的故障诊断分类模型中，得到故障诊断分类结果，最后进行故障诊断分类的准确率评估。本发明不需要对告警信息做过多处理，只需要通过提取历史告警信息的特征并量化表示，即可输入到TCN模型当中进行训练和测试，准确、快速地得到分类结果，且建模和模型的修改过程简单易操作。
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