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公开(公告)号：CN111416395A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010236368.3
申请日：2020-03-30
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种多级电网嵌套分解协调有功无功联合调度方法，属于电力系统运行控制技术领域。首先建立多级电网协同的有功无功联合调度模型，在各级电网之间采用嵌套分解协调的方式求解各级电网协同的有功无功联合调度模型，并基于最优解，对全部层级全部区域电网进行有功无功联合调度。其关键步骤是：分解协调计算某级中某区域电网与其下属电网的有功无功联合调度最优解、计算某级中某区域电网的最优割平面与近似投影函数，这两个步骤之间互相递归调用，实现各级电网协同的有功无功联合调度模型的分解协调计算。本方法收敛速度快，能够保证各级电网运行的安全，避免局部过载、电压越限等运行风险。
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公开(公告)号：CN110210095B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201910439195.2
申请日：2019-05-24
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出了一种基于混合整数线性规划的配电网可靠性指标计算方法，属于电力系统规划与评估技术领域。该方法首先定义器件安装状态和支路故障后故障隔离、负荷转供和故障恢复动作原则，然后构建基于混合整数线性规划模型的配电网可靠性指标优化模型，通过求解该模型，直接得到可靠性指标的值。该方法考虑了配电网中常见的两种故障：变压器故障和线路故障，并考虑了故障后网络重构对可靠性指标的影响。该方法避免了传统配电网可靠性评估中的大量抽样计算，且可以考虑故障后网络重构对部分受故障影响负荷的恢复，计算效率高且精确。
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公开(公告)号：CN111310343A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010109314.0
申请日：2020-02-22
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/08 , G06Q10/06 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种用于综合能源系统调度的供热网络热路建模方法，属于综合能源系统的运行控制技术领域。本方法基于供热网络中热力管道的能量守恒方程，建立了热力管道在频域中的集总参数模型；基于上述模型，建立供热网络的热力支路特性；针对供热网络各个节点上的汇流过程与分流过程，建立供热网络的热力拓扑约束；综合供热网络的热力支路特性和热力拓扑约束，建立供热网络热路模型。本方法关于热路模型的物理意义明确，综合考虑了支路特性和拓扑约束，并且与电力网络模型在数学形式上高度统一，因此本发明方法有助于解决综合能源优化调度中面临的热和电两种异质能流问题，并能够在保证工程精度的同时减小计算量，促进了综合能源系统调度的优化。
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公开(公告)号：CN107294106B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201710683146.4
申请日：2017-08-11
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种基于分布式通信的分布式光伏集群动态调压控制方法，属于电力系统运行和控制技术领域。该方法包括：分别建立分布式光伏集群电压优化模型和分布式光伏集群的支路潮流方程，将支路潮流方程线性化，得到分布式光伏集群线性化的支路潮流方程，并转化为矩阵化的支路潮流方程；对矩阵方程求解后，对优化模型进行转化得到转化后的优化模型；利用分布式拟牛顿法对转化后的优化模型求解，根据迭代结果对分布式光伏集群中的每个节点进行无功功率控制并判断迭代是否收敛：若迭代收敛，则分布式光伏集群的电压控制结束。本发明充分利用了分布式光伏发电节点的无功调节能力，避免了通信系统的建设，减轻了系统的计算负担，降低了运行维护成本。
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公开(公告)号：CN110751264A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910887207.8
申请日：2019-09-19
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于正交自编码神经网络的用电模式识别方法，属于配电网安全运行技术领域。本发明提出了基于深度学习的正交自编码神经网络模型，其为窃电检测过程中的窃电“特征设计”提供了最佳方案。一方面，正交自编码神经网络充分结合了非线性变换和主成分分析的优点，能够提取高度非线性并且线性无关的特征；另一方面，本发明采用核支持向量机作为最终的窃电行为检测方法，其和正交自编码神经网络的结合具有较高的计算效率和拟合优度。该方法可以应用于在线监测电力用户的窃电行为，为电网公司和电力服务机构稽查偷窃电行为提供依据，有助于提升电网公司和电力服务机构的经济效益以及配电网的运行安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110224443A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910275369.6
申请日：2019-04-08
Applicant: 清华大学 , 国网吉林省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种发电机组与换热站联合启停控制决策方法，属于电力系统运行技术领域。本方法建立了发电机组与换热站联合启停控制决策模型，该模型以常规火电机组与供热火电机组的总发电和供热成本最小化为目标函数，约束条件包括电力系统约束条件与供热系统约束条件。本方法通过大M法对所建立的发电机组与换热站联合启停控制决策模型进行等价变换，最后对得到的混合整数二次规划问题进行求解得到发电机组与换热站联合启停计划。本方法可以避免传统基于经验的控制决策风险带来的电力与热力供应不足风险，保证供电与供热安全可靠性，同时充分挖掘供热系统的热惯性与储热特性，对电力系统的风电消纳有显著改善。
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公开(公告)号：CN106887844B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201710261709.0
申请日：2017-04-20
Applicant: 清华大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于稀疏恢复的配电网三相状态估计快速分解方法，属于电力系统运行技术领域。本方法考虑电力系统状态估计问题中坏数据的稀疏性，基于稀疏恢复理论进行建模，使得状态估计的估计值更为精确。本方法将电流量测量以网损形式表示，使得状态估计模型更为简洁。本方法采用了复功率作为基值，调节配电网中电阻参数与电抗参数的比例，使得配网的三相潮流关系能够写成PQ分解形式，并采用快速分解法进行计算，由于快速分解法的雅克比矩阵不需要在每次迭代中更新，大大提高了状态估计的求解效率。所提出的基于稀疏恢复的配电网三相状态估计快速分解方法是一种兼具高抗差性能和高效率的状态估计模型。
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公开(公告)号：CN109193779A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811207628.3
申请日：2018-10-17
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 清华大学
Abstract: 本发明提供一种分布式风力发电最大容量评估方法，其特征在于，包括：确定分布式风力发电最大容量评估模型；所述评估模型包括配电网各个节点处分布式风力发电的网点接入容量与不可控因子的关系；将风力发电不同场景下的多组所述不可控因子输入所述分布式风力发电最大容量评估模型，得到所述不同场景下所述网点接入容量最优解；利用蒙特卡洛模拟方法对所述不同场景下所述网点接入容量最优解进行检验，筛选出满足机会约束的可行解集合，所述可行解集合即为分布式风力发电最大容量。本发明利用多参数规划算法对于多个相似场景的问题求解进行加速，扩大了多场景优化中的样本规模，提升了分布式风力发电最大容量评估的效率和精度。
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公开(公告)号：CN108923474A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810617160.9
申请日：2018-06-15
Applicant: 清华大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明涉及一种基于准稳态的多尺度交直流系统电压校正控制方法，属于电力系统安全和控制技术领域。首先将交流系统的故障类型、直流系统控保装置的特性按一定尺度分类整合，一一对应，在此基础上分尺度求解电压安全域，并通过每个尺度对应的直流系统控保装置对越限电压进行校正控制。本发明充分考虑了直流系统控保装置的调节特性，通过使控保装置与交流系统故障一一对应的方式很好地增加了电压调节的灵活性，并在一定程度上较传统AVC方式提高了电压调控能力，更是通过考虑动作代价的方式提高了电网运行的经济型。
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公开(公告)号：CN106091239B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201610390839.X
申请日：2016-06-06
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于大型建筑空调负荷集群的电网一次调频方法，属于电力系统运行和控制技术领域。该方法包括：采用中央协调层和本地控制层两层控制架构，各本地控制器进行热模型参数辨识并进行本地空调自主控制，在一个通讯间隔结束时刻将本地信息上传至中央控制器，中央控制器将协调信息广播至每一个本地控制器；根据中央控制器下发的协调信息，各本地控制器每隔一个动作周期开始时刻判断功率偏差是否超出动作死区，若超出则进行一次调频控制动作，否则不动作，并估计全体空调下一动作周期开始时刻运行状况。本发明可实现空调集群负荷与功率误差的线性响应并且不影响用户的舒适度，消除了空调群集中控制响应慢和本地分散控制缺乏协调信息的矛盾。
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