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公开(公告)号：CN108875202B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201810617026.9
申请日：2018-06-15
申请人： 华北电力大学 , 国家电网公司 , 国网新疆电力有限公司经济技术研究院 , 国网四川省电力公司经济技术研究院 , 国网经济技术研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明属于电力系统动态等值技术领域，尤其涉及一种基于特征提取的多指标面板数据的同调机组分群方法，包括：在故障条件下仿真得到机组从发生故障到故障切除后的3个指标：功角摇摆曲线、机端电压曲线、转子角速度，形成面板数据；将面板数据做正向化、归一化处理；在时间序列上提取N台机组在3个指标下的多个特征量：绝对值特征、波动特征、偏度特征和峰度特征以及趋势特征；基于提取的特征量，建立层次分析模型，利用熵权法计算3个指标权重及各指标下提取的特征值的权重，并计算N台机组间在3个指标下多个特征量的距离矩阵，最终得到计算N台机组的加权距离矩阵，利用Ward.D聚类法实现同调机组的分群。
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公开(公告)号：CN109066769B
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201810800140.5
申请日：2018-07-20
申请人： 国网四川省电力公司经济技术研究院
摘要： 本发明公开了一种风电全消纳下虚拟电厂内部资源调度控制方法，其包括S1、设定风电出力、收敛间隙、迭代次数初始值为k＝1、调度方案成本的上下界分别为U1＝+∞，L1＝‑∞；S2、根据风电出力，计算虚拟电厂内部资源调度的决策变量xk；S3、根据决策变量xk，计算目标函数值fk以及与fk对应的风电出力uk+1和调控变量yk；S4、根据决策变量xk和目标函数值fk，更新L1＝F(xk)+θ，U1＝F(xk)+fk；S5、当调度方案成本的上下界之间的差异小于等于收敛间隙ε时，输出决策变量xk；S6、当调度方案成本的上下界之间的差异大于收敛间隙ε时，令k＝k+1，并按设定值增加与风电出力uk+1对应的调控变量yk+1，之后返回步骤S2。
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公开(公告)号：CN108596362A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810242171.3
申请日：2018-03-22
申请人： 国网四川省电力公司经济技术研究院
摘要： 本发明公开了一种基于自适应分段聚合近似的电力负荷曲线形态聚类方法，其包括将原始电力负荷曲线数据序列分为若干数据段，之后通过计算固定时间窗内爬坡事件总数以及基于斜率提取的边缘点总数，并通过爬坡事件总数及边缘点总数对电力负荷曲线进行降维；当电力负荷曲线的维度达到预设维数时，根据聚类数在电力负荷曲线中选取聚类中心，并计算电力负荷曲线的负荷点到每个聚类中心的SBD距离；根据负荷点到聚类中心的SBD距离，将负荷点划分至距离其最近聚类中心所在类别，并更新每个类别的聚类中心；采用更新后的聚类中心对所有电力负荷曲线的负荷点再次聚类，直至迭代次数达到最大迭代次数或所有类别的负荷点不再发生变化时，输出聚类结果。
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公开(公告)号：CN106684905A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611044128.3
申请日：2016-11-21
申请人： 国网四川省电力公司经济技术研究院 , 国家电网公司
IPC分类号： H02J3/38
CPC分类号： Y02A30/12 , Y02E10/763 , H02J3/386 , H02J2003/007
摘要： 本发明公开了一种考虑风电预测不确定性的风电场动态等值方法，该方法包括：确定风电预测中风速和功率误差的概率密度函数及参数，利用求逆法进行多场景抽样，得到服从风电机组预测误差概率分布的样本；建立以风速误差与功率误差为坐标的二维统计网格，统计每台风机在统计网格内的样本频率；基于改进KL距离，利用k‑means聚类算法进行风机分群；在各群内对风电机组和集电系统进行单机等值；发明通过基于概率分布的多场景抽样的方式考虑了风速和功率预测误差不确定性，在风电预测出现误差的情况下具有较好的准确性，可以更好服务于电力系统调度的预警计算，具有一定的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN108596362B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN201810242171.3
申请日：2018-03-22
申请人： 国网四川省电力公司经济技术研究院
摘要： 本发明公开了一种基于自适应分段聚合近似的电力负荷曲线形态聚类方法，其包括将原始电力负荷曲线数据序列分为若干数据段，之后通过计算固定时间窗内爬坡事件总数以及基于斜率提取的边缘点总数，并通过爬坡事件总数及边缘点总数对电力负荷曲线进行降维；当电力负荷曲线的维度达到预设维数时，根据聚类数在电力负荷曲线中选取聚类中心，并计算电力负荷曲线的负荷点到每个聚类中心的SBD距离；根据负荷点到聚类中心的SBD距离，将负荷点划分至距离其最近聚类中心所在类别，并更新每个类别的聚类中心；采用更新后的聚类中心对所有电力负荷曲线的负荷点再次聚类，直至迭代次数达到最大迭代次数或所有类别的负荷点不再发生变化时，输出聚类结果。
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公开(公告)号：CN109066769A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810800140.5
申请日：2018-07-20
申请人： 国网四川省电力公司经济技术研究院
摘要： 本发明公开了一种风电全消纳下虚拟电厂内部资源调度控制方法，其包括S1、设定风电出力、收敛间隙、迭代次数初始值为k＝1、调度方案成本的上下界分别为U1＝+∞，L1＝‑∞；S2、根据风电出力，计算虚拟电厂内部资源调度的决策变量xk；S3、根据决策变量xk，计算目标函数值fk以及与fk对应的风电出力uk+1和调控变量yk；S4、根据决策变量xk和目标函数值fk，更新L1＝F(xk)+θ，U1＝F(xk)+fk；S5、当调度方案成本的上下界之间的差异小于等于收敛间隙ε时，输出决策变量xk；S6、当调度方案成本的上下界之间的差异大于收敛间隙ε时，令k＝k+1，并按设定值增加与风电出力uk+1对应的调控变量yk+1，之后返回步骤S2。
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公开(公告)号：CN108923414B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN201810616975.5
申请日：2018-06-15
申请人： 华北电力大学 , 国家电网公司 , 国网新疆电力有限公司经济技术研究院 , 国网四川省电力公司经济技术研究院 , 国网经济技术研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明属于电力系统动态等值技术领域，尤其涉及一种基于面板数据加权聚类的同调机组分群方法，包括：在故障条件下仿真得到发电机数据，形成面板数据；计算面板数据截面指标权重、时间序列上各时间点权重；计算各台机组间的特征指标绝对值距离矩阵、临近时点增长率距离矩阵以及波动变异程度距离矩阵，计算各距离矩阵权重形成综合加权距离矩阵，利用Ward.D聚类法实现同调机组的分群。在聚类中考虑特征指标权重和时间权重，将由单一特征的同调机组识别转变为多特征的综合决策，既考虑了功角曲线、电压、转子动能的相似程度又考虑了各特征量在相邻时间段的变化以及整体的波动，具有良好的聚类效果和很高的计算效率，适合于大规模系统同调分群。
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公开(公告)号：CN109347109B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201811214944.3
申请日：2018-10-18
申请人： 国网四川省电力公司经济技术研究院
摘要： 本发明公开了一种交直流电网扩展规划方法，包括以下步骤：进行VSC元件模型建立；设定交直流规划的目标函数与约束条件，并列出所有可能出现的规划情况；根据交直流混联电网中的实时运行数据，对所有出现的规划情况进行直流松弛和下垂母线功率估计；进行交直流交替迭代计算，将换流器假定为预测的恒定注入功率，在计算直流电网潮流时将交流电网视为恒定的注入功率，最后通过交流电网潮流计算和直流电网潮流计算的换流器数据结果判断交直流电网潮流计算是否正确；对所有可能出现的规划分别求出各方案目标函数的数值，并选出合适规划方案。本发明能够更加精准地计算发电成本等数值，使得规划结果具有更高的可信度和实用性。
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公开(公告)号：CN108923414A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810616975.5
申请日：2018-06-15
申请人： 华北电力大学 , 国家电网公司 , 国网新疆电力公司经济技术研究院 , 国网四川省电力公司经济技术研究院 , 国网经济技术研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明属于电力系统动态等值技术领域，尤其涉及一种基于面板数据加权聚类的同调机组分群方法，包括：在故障条件下仿真得到发电机数据，形成面板数据；计算面板数据截面指标权重、时间序列上各时间点权重；计算各台机组间的特征指标绝对值距离矩阵、临近时点增长率距离矩阵以及波动变异程度距离矩阵，计算各距离矩阵权重形成综合加权距离矩阵，利用Ward.D聚类法实现同调机组的分群。在聚类中考虑特征指标权重和时间权重，将由单一特征的同调机组识别转变为多特征的综合决策，既考虑了功角曲线、电压、转子动能的相似程度又考虑了各特征量在相邻时间段的变化以及整体的波动，具有良好的聚类效果和很高的计算效率，适合于大规模系统同调分群。
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公开(公告)号：CN108875202A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810617026.9
申请日：2018-06-15
申请人： 华北电力大学 , 国家电网公司 , 国网新疆电力公司经济技术研究院 , 国网四川省电力公司经济技术研究院 , 国网经济技术研究院有限公司
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明属于电力系统动态等值技术领域，尤其涉及一种基于特征提取的多指标面板数据的同调机组分群方法，包括：在故障条件下仿真得到机组从发生故障到故障切除后的3个指标：功角摇摆曲线、机端电压曲线、转子角速度，形成面板数据；将面板数据做正向化、归一化处理；在时间序列上提取N台机组在3个指标下的多个特征量：绝对值特征、波动特征、偏度特征和峰度特征以及趋势特征；基于提取的特征量，建立层次分析模型，利用熵权法计算3个指标权重及各指标下提取的特征值的权重，并计算N台机组间在3个指标下多个特征量的距离矩阵，最终得到计算N台机组的加权距离矩阵，利用Ward.D聚类法实现同调机组的分群。
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