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公开(公告)号：CN111799787B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202010670524.7
申请日：2020-07-13
IPC分类号： H02J3/00 , G06F30/20 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种电网综合负荷系统的分析方法，其特征在于，先建立电网综合负荷系统的数学模型，再根据建立的数学模型在MATLAB/Simulink中进行仿真分析；所述电网综合负荷系统的数学模型包括ZIP负荷模型、电动机的动态模型和电力电子负荷模型；所述电力电子负荷模型包括整流器模型和逆变器模型。本发明具有能够对包含整流、逆变等典型电力电子化负荷的电网综合负荷系统进行分析，以便能够了解电网运行的实际情况，从而可以有效保障电网的高效运行等优点。
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公开(公告)号：CN111799787A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010670524.7
申请日：2020-07-13
IPC分类号： H02J3/00 , G06F30/20 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种电网综合负荷系统的分析方法，其特征在于，先建立电网综合负荷系统的数学模型，再根据建立的数学模型在MATLAB/Simulink中进行仿真分析；所述电网综合负荷系统的数学模型包括ZIP负荷模型、电动机的动态模型和电力电子负荷模型；所述电力电子负荷模型包括整流器模型和逆变器模型。本发明具有能够对包含整流、逆变等典型电力电子化负荷的电网综合负荷系统进行分析，以便能够了解电网运行的实际情况，从而可以有效保障电网的高效运行等优点。
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公开(公告)号：CN109599872B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201811633643.4
申请日：2018-12-29
IPC分类号： H02J3/06
摘要： 本发明公开了基于堆栈降噪自动编码器的电力系统概率最优潮流计算方法，主要步骤为：1)建立SDAE最优潮流模型。2)获取SDAE最优潮流模型输入层的输入样本X。3)对SDAE最优潮流模型进行初始化。4)对SDAE最优潮流模型进行训练，从而得到训练后的SDAE最优潮流模型。5)采用MCS法对待计算概率潮流的电力系统的随机变量进行抽样，从而获取计算样本。6)将步骤5得到的训练样本数据一次性输入步骤4中训练完成的SDAE最优潮流模型中，从而计算出最优潮流在线概率。7)对所述最优潮流在线概率进行分析，即绘制SDAE最优潮流模型的输出变量的概率密度曲线。本发明可广泛应用于电力系统的概率最优潮流求解，特别适用于新能源渗透率高导致系统不确定性增强的在线分析情况。
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公开(公告)号：CN109784692B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201811631297.6
申请日：2018-12-29
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的快速安全约束经济调度方法，主要步骤为：1)确定适用于安全约束经济调度模型的深度神经网络。2)对堆栈降噪自动编码器SDAE进行训练。3)建立基于深度学习的安全约束经济调度模型。4)令k＝1，将电力系统运行条件输入到深度神经网络中，得到安全约束经济调度模型的起作用约束集J(1)。5)将约束集J(1)。输入到安全约束经济调度模型中，得到安全约束经济调度方案。6)对安全约束经济调度方案进行N‑1检验，若有新约束J(new)，则令k＝k+1,约束集更新为J(k)＝J(k)∪J(new)，并返回步骤5。若无新约束，则输出安全约束经济调度方案。本发明可广泛应用于电力系统各个行业的安全约束经济调度分析。
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公开(公告)号：CN118263876A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410368495.7
申请日：2024-03-28
摘要： 本发明公开电源“空心化”电网的协调二级电压控制优化方法，包括以下步骤：1)将高压母线设为电压主导节点，构建协调二级电压控制优化模型；2)求解协调二级电压控制优化模型，得到二级电压控制方案。面对大型枢纽城市电网出现的负荷中心电源“空心化”现象，本发明建立了电源“空心化”区域电网的协调二级电压控制优化模型，该模型将所有发电厂高压母线都泛化为主导节点，高效解决了电源“空心化”区域电网电压主导节点难以选择的问题。
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公开(公告)号：CN111313425B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202010042339.3
申请日：2020-01-15
IPC分类号： H02J3/06
摘要： 本发明公开了基于变量空间最优选择的潮流模型线性化误差最小化方法，主要步骤为：1)利用有穷阶泰勒展开方法建立基于电力系统节点空间的线性潮流模型；2)基于线性潮流模型，建立最优变量空间选择模型；3)将实时电力系统参数输入到最优变量空间选择模型中，得到最优变量空间。本发明所提方法的最优变量空间能有效地减少系统运行状态在较大范围波动时的线性误差。
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公开(公告)号：CN111799789A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010677550.2
申请日：2020-07-13
摘要： 本发明公开了一种电网综合负荷模型系统，包括ZIP负荷模型和电动机的动态模型，还包括电力电子负荷模型；所述电力电子负荷模型包括整流器模型和逆变器模型；所述整流器模型和逆变器模型均包括开关模型、平均模型和小信号模型。本发明具有包含整流、逆变等典型电力电子化负荷，能够准确模拟电网运行的实际情况，能够对电网运行提供参考，有利于保障电网的高效运行等优点。
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公开(公告)号：CN111313425A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010042339.3
申请日：2020-01-15
IPC分类号： H02J3/06
摘要： 本发明公开了基于变量空间最优选择的潮流模型线性化误差最小化方法，主要步骤为：1)利用有穷阶泰勒展开方法建立基于电力系统节点空间的线性潮流模型；2)基于线性潮流模型，建立最优变量空间选择模型；3)将实时电力系统参数输入到最优变量空间选择模型中，得到最优变量空间。本发明所提方法的最优变量空间能有效地减少系统运行状态在较大范围波动时的线性误差。
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公开(公告)号：CN118508455A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410454447.X
申请日：2024-04-16
摘要： 本发明公开直流闭锁后稳态电压的紧急控制方法，包括以下步骤：1)建立稳态电压的紧急控制优化模型；2)利用三阶段混合算法求解紧急控制优化模型，得到稳态电压的控制方案。本发明所提出的紧急控制方案不仅能够以最小化的离散设备投切成本快速将系统电压恢复到安全水平，还能够进一步降低网络损耗，提高电力系统运行的安全性和经济性，具有重要的工程价值。
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公开(公告)号：CN109784692A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811631297.6
申请日：2018-12-29
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的快速安全约束经济调度方法，主要步骤为：1)确定适用于安全约束经济调度模型的深度神经网络。2)对堆栈降噪自动编码器SDAE进行训练。3)建立基于深度学习的安全约束经济调度模型。4)令k＝1，将电力系统运行条件输入到深度神经网络中，得到安全约束经济调度模型的起作用约束集J(1)。5)将约束集J(1)。输入到安全约束经济调度模型中，得到安全约束经济调度方案。6)对安全约束经济调度方案进行N-1检验，若有新约束J(new)，则令k＝k+1,约束集更新为J(k)＝J(k)∪J(new)，并返回步骤5。若无新约束，则输出安全约束经济调度方案。本发明可广泛应用于电力系统各个行业的安全约束经济调度分析。
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