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公开(公告)号：CN106099996B
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201610459615.X
申请日：2016-06-22
Applicant: 青海大学 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院
IPC: H02J3/48
Abstract: 本发明公开一种含状态预测器的虚拟同步发电机一致性的控制方法，所述控制方法包括：根据第i台虚拟同步发电机VSG的输出功率Pi和额定功率Pi*确定第一输出差值Δyi；根据所述第一输出差值Δyi和第i台VSG的下垂特性曲线平移量Yi确定第二输出差值ΔYi，且所述第二输出差值ΔYi与一致性控制参数Qi调整所述下垂特性曲线平移量Yi；根据所述第二输出差值、第i台VSG的阻尼系数Dp,i、额定角频率ωb、实测的角频率ωi、虚拟转动惯量Ji确定输出角频率Δωi；根据实测的角频率ωi确定角度θi，并根据角度θi影响输出功率Pi及其一致收敛的速度。本发明含状态预测器的虚拟同步发电机一致性的控制方法通过第二输出差值ΔYi与一致性控制参数Qi调整下垂特性曲线平移量Yi，从而可提高收敛速度，以迅速到达收敛值。
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公开(公告)号：CN105471110B
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201510992217.X
申请日：2015-12-24
Applicant: 国家电网公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
CPC classification number: Y02E60/723 , Y04S10/16
Abstract: 本发明是将传统低频振荡集中运算方式改进成分布式运算方式，提出的一种电力系统类噪声信号的低频振荡模式分层检测方法，即将低频震荡监测功能布置在变电站层和调度中心层。变电站层利用本站的PMU数据进行局部的低频震荡检测和频谱估计，调度中心层根据变电站层发送的低频震荡结果数据进行综合估计。为了在调度中心层实现对变电站层低频震荡检测结果合成,首先对全系统所有PMU数据进行辨识，然后采用最小二乘支持向量机（LSSVM）与变电站层的低频振荡检测结果进行拟合，最后可以仅根据变电站上传的低频振荡结果对全系统进行快速综合判断，确定整个系统的区间振荡模式和本地振荡模式。
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公开(公告)号：CN107734020A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710916626.0
申请日：2017-09-30
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 沈阳工业大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/927 , H02J3/38 , H02J13/00
Abstract: 本发明提供一种多个光伏发电站数据传输拥堵的协调运行方法，涉及电网调度领域。一种多个光伏发电站数据传输拥堵的协调运行方法，通过分析和计算影响数据优先级分级的参数，然后用函数描述个光伏发电站数据的初始动态优先级。结合各光伏发电站影响数据传输的环境参数和发电功率系数来构建最优化分配函数，并设定合适的优先级阈值。通过数据传输的最优分配函数值与优先级阈值设定值进行比较，完成优先级的分级，最终实现对各光伏发电站的整体数据的优先级分配。本发明提供的多个光伏发电站数据传输拥堵的协调运行方法，使优先级高的数据优先处理，解决了数据拥堵问题，提高了对各个光伏发电站的信息数据的利用效率和处理速度。
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公开(公告)号：CN105242742B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201510740680.5
申请日：2015-11-04
Applicant: 国家电网公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
IPC: G05F1/67
CPC classification number: Y02E10/58
Abstract: 本发明公开了一种基于猴群算法的单级式光伏发电系统最大功率追踪方法，所述控制方法用于控制单级式光伏并网发电系统,包括以下步骤：获取光伏阵列开路电压和光伏组件的开路电压；初始化猴群；爬过程处理，望过程处理，跳过程处理，输出此时猴王的位置，即最大功率点处对应的电压。本发明通过爬‑望‑跳过程改变种群的搜索范围，使系统能够在阴影情况下准确追踪到全局最大功率点，避免算法陷入局部最优。它采用伪梯度的迭代方法，能快速追踪到全局最大功率点，提高了算法的收敛速度。它在最大功率点处采用了较小的搜索步长，降低了系统在最大功率点处的振荡，降低了功率损耗，提高了系统的运行效率。
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公开(公告)号：CN103675524B
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201310565342.3
申请日：2013-11-14
Applicant: 国家电网公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院
Inventor： 杨立滨 , 李春来 , 杨小库 , 张海宁 , 孟可风 , 王生渊 , 董开岩 , 宋锐 , 杨军 , 李正曦 , 赵世昌 , 丛贵斌 , 孔祥鹏 , 王轩 , 张杰 , 梁英 , 马勇飞
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明涉及一种光伏发电系统模型参数辨识测试方法，本测试方法是在光伏发电系统上网前接入电网扰动模拟器，在不影响电网运行的前提下完成对光伏发电系统在故障情况下运行数据的收集，测试接线时先停止光伏发电系统并网单元逆变器的输出，将这个测试系统串联接入光伏发电系统上网线路中，光伏逆变器输出交流升压后串联接入测试系统进线断路器，经降压变压器降压后接入电网扰动模拟器中，电网扰动模拟器模拟单相、两相、三相不同类型的电网故障和电网系统频率故障，再经升压变压器电压恢复至上网电压水平，经上网断路器后接入电网。该方法能够为电网正常和故障状态下提供精确的光伏发电系统模型参数辨识依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106655187A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611123634.1
申请日：2016-12-08
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种SVG消除离网光伏逆变器谐波能力指数预测方法，包括建立SVG消除离网光伏逆变器谐波能力指数演化系统的时间序列；根据建立的时间序列进行测量数据的蚁群遗传算法神经网络处理，得到神经网络参数的最优值初始参数；依据步骤b得到神经网络参数最优值初始参数训练神经网络至满足精度要求，进而计算得到SVG消除离网光伏逆变器谐波能力指数。本发明能够对光伏发电系统运行参数及气象环境参数进行实时监测，并根据监测参数对SVG消除离网光伏逆变器谐波能力指数进行预测计算，根据计算结果实时地对光伏发电系统进行控制，能够有效提高电能质量，显著提高了配电网电力系统在光伏系统接入后的可靠性与经济性。
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公开(公告)号：CN104124757B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201410301129.6
申请日：2014-06-30
Applicant: 国家电网公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院
Inventor： 杨军 , 张海宁 , 杨小库 , 李春来 , 孟可风 , 杨立滨 , 宋锐 , 李正曦 , 孔祥鹏 , 丛贵斌 , 杨嘉 , 王轩 , 赵世昌 , 梁英 , 张杰 , 马勇飞 , 刘可 , 杨文丽 , 王少飞 , 汪凤月
Abstract: 本发明涉及一种高海拔光伏电站电网故障模拟检测设备后台操作监控系统，其特征在于：本监控系统按软件结构组成分为三层，第一层为各个一次设备数据及信号采集层；第二层是由设备状态检测模块、系统数据采集模块共同搭建而成的底层数据处理层，分别由高海拔光伏电站电网故障模拟检测设备后台设备系统状态监控模块、系统数据采集模块、系统操作控制模块组成，第三层是基于NS3000综合集控系统开发而成的高海拔光伏电站电网故障模拟检测设备后台操作监控系统平台。该系统可以对被测的光伏并网运行单元的各项运行数据进行实时监控，能实时了解并网单元的运行特性，为试验人员提供可靠的运行试验依据。
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公开(公告)号：CN106100398A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610389505.0
申请日：2016-06-06
Applicant: 国网青海省电力公司 , 华北电力大学(保定) , 国网青海省电力公司电力科学研究院
IPC: H02M7/48
CPC classification number: H02M7/48 , H02M2001/0012
Abstract: 本发明公开了一种基于万有引力神经网络的微电网储能逆变器控制方法，所述微电网储能逆变器主要包括单相逆变桥与LCL滤波器。本发明在收集大量微电网运行数据的基础上，建立微电网电压的神经网络逆模型，并利用万有引力搜索算法优化神经网络逆模型的权值和阈值；将优化后的神经网络逆模型输出与PI控制器的输出相叠加，构成微电网储能逆变器的复合控制方法。本发明的有益效果在于可以有效的提高微电网的抗负载扰动能力，并提高微电网的电能质量。
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公开(公告)号：CN106055846A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610541438.X
申请日：2016-07-11
Applicant: 重庆大学 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于BSNN‑ARX的光伏逆变器模型辨识方法，其特征在于：该方法中的光伏逆变器模型是基于Hammerstein的光伏并网逆变器模型，Hammerstein模型包括动态线性环节、静态非线性环节和自适应调节环节，所述静态非线性环节采用B样条神经网络；所述动态线性环节采用自回归模型，并采用最小二乘法进行参数识别；自适应调节环节调节静态非线性环节的权重系数和动态线性环节的待估计参数；本发明提出的一种基于BSNN‑ARX的光伏逆变器模型辨识方法具有运算速度快，辨识精度高，能够自适应不同天气条件下的动态变化，采用本发明构建的辨识模型对于天气条件具有更广泛的适应性。
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公开(公告)号：CN105515430A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201610029397.6
申请日：2016-01-15
Applicant: 国网青海省电力公司 , 华北电力大学(保定) , 国网青海省电力公司电力科学研究院
IPC: H02M7/5387 , H02J3/38
Abstract: 一种三相并网逆变器的控制方法，用于解决现有控制方法运算量大、控制性能差的问题，其技术方案是，所述方法首先在坐标系下建立三相并网逆变器的输出电流预测模型，然后利用建立的预测模型，采用两步预测算法求得控制三相并网逆变器的最优开关函数组合，最后利用三相并网逆变器的最优开关函数组合对逆变器的各个开关器件进行控制。本发明在建立三相并网逆变器输出电流预测模型的基础上，采用两步预测控制算法对并网逆变器进行控制，同现有的逆变器控制方法相比，本方法不仅运算量小，而且具有理想的控制性能。
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