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公开(公告)号：CN114157038A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111512932.0
申请日：2021-12-11
申请人： 沈阳工程学院
摘要： 本发明公开了一种配电网络智能安全全方位预警与控制系统，包括：运维大数据平台，用于感知运维数据和处理运维操作，对运维事件进行分析、处理并做出决策，运维操作包括采集、存储和展示各种运维数据；智能运维组件，用于根据具体的运维场景、业务规则或专家经验采用人工智能算法构建的组件，包括运维知识图谱和动态决策；自动化工具，用于确定逻辑的运维工具，对技术系统实施运行控制、监控、重启、回滚、版本变更或流量控制操作，以维护技术系统的安全、稳定和可靠运行。根据电网运行关联匹配，为电网故障预测模型提供更加充分合理的数据支撑，进而有效规避电力系统网络运行风险。
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公开(公告)号：CN113849946A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111114036.9
申请日：2021-09-23
申请人： 沈阳工程学院
发明人： 林盛 , 李兆滢 , 辛长庆 , 何雨桐 , 魏莫杋 , 赵琰 , 姜河 , 宋世巍 , 韩吉 , 安琦 , 叶瀚文 , 赵涛 , 白金禹 , 胡宸嘉 , 周航 , 王亚茹 , 姜铭坤 , 许鉴
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/28 , H02J3/06 , G06F113/08 , G06F113/14 , G06F119/06 , G06F119/08 , G06F119/14
摘要： 本发明公布了一种电‑热互联综合能源系统建模与潮流计算方法，该方法包括以下步骤：(1)：构建含有分布式电源接入的电力系统潮流计算模型，利用改进的前推回代法对PV节点进行特殊处理，实现分布式电源接入配电网的潮流计算。(2)：构建含有多热源辐射型热力系统模型，将多热源辐射型热网转化成多个单热源辐射型热网，利用改进前推回代法进行解耦后的热网潮流计算。(3)：在各独立能源系统建模的基础上，对于两个系统耦合部分进行建模，实现整个电‑热互联综合能源系统的能流计算。本发明对传统前推回代法不能处理PV节点的弊端做出了改进，减少了迭代次数，降低了对初值的要求，对热力系统的改进使模型得到简化，提高了计算速度。
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公开(公告)号：CN112737076A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011555513.0
申请日：2020-12-24
申请人： 沈阳工程学院
摘要： 本发明提出了一种基于双向DC‑DC变换器的模糊控制方法，属于独立光伏发电系统领域，包括以下步骤：步骤1：提出独立光伏发电系统的概念；步骤2：提出超级电容的概念；步骤3：构建一种新的模糊控制器,即对模糊控制器的设计；步骤4：甄别双向DC－DC变换器的工作状态；步骤5：采用模糊控制策略对双向DC－DC变换器进行控制；步骤6：输入阶跃信号，输出为直流母线上的电压值。本发明减少了化石能源的利用，以混合动力系统与光伏系统相结合的形式提升了混合动力起重机节能减排的能力，促进其现代化与清洁化，具有巨大的经济效益和社会效益。同时，对现代混合动力起重机的生产具有指导意义和推广价值。
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公开(公告)号：CN111967688B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202010909741.7
申请日：2020-09-02
申请人： 沈阳工程学院
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464
摘要： 本发明公布了一种基于卡尔曼滤波器与卷积神经网络的电力负荷预测方法包括以下步骤：获取某地区的电力系统历史负荷数据，对历史负荷数据的异常数据进行处理；对影响电力负荷的因素进行分析与量化，将修正后的数据进行归一化；确定神经网络的输入输出数据，确定最优的隐含层的神经元个数，建立卷积神经网络；用训练好的卷积神经网络进行预测，并将预测的数据反归一化从而得到负荷预测值；根据时间序列模型和卷积神经网络预测值确定卡尔曼方程，时间序列模型的预测值作为卡尔曼滤波的真实值，卷积神经网络的预测值作为卡尔曼滤波的测量值，对电网负荷进行预测。本发明预测精度较高，可广泛应用于电力系统的负荷预测中。(56)对比文件张爽.基于改进卷积神经网络在短期负荷预测中的方法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》.2020,(第7期),第C042-511页.Bui, DM 等.A Statistical Data-Filtering Method Proposed for Short-TermLoad Forecasting Models《.JOURNAL OFELECTRICAL ENGINEERING & TECHNOLOGY》.2020,第15卷(第5期),第1947-1967页.Xun Gong 等.A Generic LoadForecasting Method for AggregatedThermostatically Controlled Loads Basedon Convolutional Neural Networks《.2019IEEE Energy Conversion Congress andExposition (ECCE)》.2019,第495-502页.Hossein Javedani Sadaei 等.Short-termload forecasting by using a combinedmethod of convolutional neural networksand fuzzy time series《.Energy》.2019,第175卷第365-377页.
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公开(公告)号：CN114914918A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210676233.8
申请日：2022-06-15
申请人： 沈阳工程学院
发明人： 王东来 , 刘蕊 , 李奇颖 , 刘政翰 , 张桂凡 , 赵琰 , 林盛 , 王健 , 姜河 , 王伟 , 薄文 , 李泉铮 , 董弋铭 , 黄钰 , 史金鹏 , 李佳音 , 张臻 , 刘照群
摘要： 本发明涉及一种全可再生能源驱动的离网海岛海水淡化系统，所述系统包括：调控中心、预测模块、储能模块、发电模块和海水淡化模块；发电模块包括风力发电机组、波浪能发电机组和太阳能发电机组；预测模块分别与储能模块、发电模块、海水淡化模块和调控中心连接；调控中心与储能模块连接；储能模块包括储能蓄电池和抽水蓄能机组；预测模块用于计算可再生能源的总输出功率；根据可再生能源的总输出功率、海水淡化所需总功率和海岛负荷需求，计算净负荷；述调控中心用于当净负荷大于或等于0时，控制储能蓄电池和抽水蓄能机组执行储能策略；当净负荷小于0时，控制储能蓄电池和抽水蓄能机组执行放电策略。实现了海上各种能源的充分利用。
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公开(公告)号：CN111967688A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010909741.7
申请日：2020-09-02
申请人： 沈阳工程学院
摘要： 本发明公布了一种基于卡尔曼滤波器与卷积神经网络的电力负荷预测方法包括以下步骤：获取某地区的电力系统历史负荷数据，对历史负荷数据的异常数据进行处理；对影响电力负荷的因素进行分析与量化，将修正后的数据进行归一化；确定神经网络的输入输出数据，确定最优的隐含层的神经元个数，建立卷积神经网络；用训练好的卷积神经网络进行预测，并将预测的数据反归一化从而得到负荷预测值；根据时间序列模型和卷积神经网络预测值确定卡尔曼方程，时间序列模型的预测值作为卡尔曼滤波的真实值，卷积神经网络的预测值作为卡尔曼滤波的测量值，对电网负荷进行预测。本发明预测精度较高，可广泛应用于电力系统的负荷预测中。
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公开(公告)号：CN113806952B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202111117745.2
申请日：2021-09-24
申请人： 沈阳工程学院
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
摘要： 本发明公布了一种考虑源‑荷‑储的冷热电综合能源系统及其优化运行方法，该方法包括如下步骤：步骤1：将能源枢纽中的电、气、热进行耦合，并将其转化为电、冷、热供给用户使用。步骤2：对能源枢纽中的单元进行建模。步骤3：建立考虑源‑荷‑储的冷热电综合能源系统优化运行的目标函数和约束条件；步骤4：首先将不等式约束转化为等式约束，然后利用改进的分支定界法求解，以得到目标函数的最优解。本发明可以提高风电和光电的消纳，实现了源‑荷‑储之间的相互(56)对比文件Li Z, Zhao Y, Xu J and ShaoQ.Research on Optimal Energy FlowCalculation of an Electro-Thermal CoupledSystem via an Interior-PointApproach.Front. Energy Res.2022,1-12.
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公开(公告)号：CN114465216A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210048492.6
申请日：2022-01-17
申请人： 沈阳工程学院
摘要： 本发明涉及了一种基于MO‑CGABC的主动配电网故障恢复方法，包括：输入配电网拓扑数据并标注故障点，找出非故障停电区域和具有孤岛供电能力的分布式电源；采用功率圆搜索和深度优先遍历(Depth First Search,DFS)的方法进行孤岛划分；建立重要负荷优先、网损最小、开关操作次数最小的多目标数学模型；利用基于交叉操作的全局人工蜂群算法多次迭代、择优保留；将Pareto最优解集作为主动配电网故障恢复策略，决策人员根据实际问题及自身偏好挑选最终解。本发明同时兼顾配电网安全性、经济性和合理性要求，建立了主动配电网的故障恢复模型，验证了改进MO‑CGABC算法在配电网故障复问题上的可行性和高效性。
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公开(公告)号：CN113806952A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111117745.2
申请日：2021-09-24
申请人： 沈阳工程学院
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q30/02 , G06Q50/06 , G06F111/04
摘要： 本发明公布了一种考虑源‑荷‑储的冷热电综合能源系统及其优化运行方法，该方法包括如下步骤：步骤1：将能源枢纽中的电、气、热进行耦合，并将其转化为电、冷、热供给用户使用。步骤2：对能源枢纽中的单元进行建模。步骤3：建立考虑源‑荷‑储的冷热电综合能源系统优化运行的目标函数和约束条件；步骤4：首先将不等式约束转化为等式约束，然后利用改进的分支定界法求解，以得到目标函数的最优解。本发明可以提高风电和光电的消纳，实现了源‑荷‑储之间的相互配合，减少系统的碳排放，减少系统的运行成本，使得系统的运行更加灵活，实现了系统的经济运行和环保运行。
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公开(公告)号：CN113376480A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110809373.3
申请日：2021-07-17
申请人： 沈阳工程学院
摘要： 本发明公布了配电网接地故障选线方法。该方法分别采用5次谐波法、有功分量法和暂态能量法从零序电流信号中提取5次谐波分量、有功分量、暂态能量作为故障特征，并定义其故障测度，然后将这些故障测度作为模型的输入，利用故障稳态与暂态信息对接地故障不同的判别能力，并借助遗传算法强大的宏观搜索能力和良好的全局优化性能，训练时，先用遗传算法对神经网络的权值进行寻找，将搜索范围缩小后，再利用LM改进的BP网络相结合，进而形成一种基于遗传算法的改进LM—BP算法模型的四层神经网络来进行精确求解，以达到全局寻找的目的，还可以避免陷入局部极小，使得选线模型达到较高的精度，以提高选线的稳定性和准确性。
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