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公开(公告)号：CN111628507A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010237665.X
申请日：2020-03-30
申请人： 华北电力大学 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 曾贇 , 刘文颖 , 陈仕彬 , 朱丽萍 , 王方雨 , 邵冲 , 张雨薇 , 行舟 , 张尧翔 , 张柏林 , 王维洲 , 徐宏雷 , 吴斌 , 夏鹏 , 韩旭杉 , 张雯程 , 冯永春 , 李潇 , 魏博 , 陈鑫鑫 , 刘克权 , 胡阳 , 王耿 , 郇悦 , 刘紫东 , 杨美颖
摘要： 本发明公开了一种抑制暂态过电压的新型调相机与SVG协调控制方法。针对直流换相失败及闭锁故障导致送端暂态过电压的情况，提出以下方法：稳态运行时，优化新型调相机与SVG的动态无功储备，故障来临时根据换相失败和闭锁的不同情况，切换调相机与SVG的工作模式，辅之以滤波器的投切控制，尤其使用引入电压-电流斜率控制的SVG控制环节，通过控制SVG两大运行参数，在新型调相机调压基础上完善暂态过电压抑制能力，达到理想的协调控制效果。本发明有效抑制了直流输电换相失败/闭锁工况下直流输电送端暂态过电压，达到了良好的协调控制电压能力，减少了直流送端风电场风机因暂态过电压的脱网现象。
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公开(公告)号：CN111446732A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201910299193.8
申请日：2019-04-15
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供一种光伏发电系统最大功率估计方法建立光伏电池的双二极管7参数模型，并采用开路电压和短路电流参数实现环境参数向标准条件的转换计算；使用参数控制的L-M算法，使得该算法分段表现出梯度下降法和高斯-牛顿法的特性，并充分结合两种方法的优点。基于L-M算法的光伏双二极管模型参数计算，受迭代初始值选取影响较小，并且加快了收敛速度和精度。基于开路电压近似的方法求得最大功率值，省去了一次迭代的过程提升了计算速度。
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公开(公告)号：CN111404170A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010239104.3
申请日：2020-03-30
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明公开了一种抑制高压直流送端系统暂态过电压的时序控制方法，该方法包括：分析无功补偿设备的动作特性；得到发生直流闭锁故障时各无功补偿设备的动作时间尺度；提出一种抑制高压直流送端系统暂态过电压的时序控制方法。本发明所提出的时序控制方法，在高压直流输电系统(high voltage direct current，HVDC)因发生直流闭锁故障而导致送端系统暂态过电压时，能够在保证双馈异步风力发电机组(doubly fed induction generator，DFIG)机组不脱网运行的同时，对送端电网进行无功支持从而加速送端电网故障的恢复。
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公开(公告)号：CN108520315A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810245441.6
申请日：2018-03-23
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网甘肃省电力公司风电技术中心 , 国网甘肃省电力公司
摘要： 本发明公开了一种计及中长期交易和现货交易约束的电网有功实时控制方法，属于电力系统运行与控制技术领域。针对中长期交易与现货交易共存的电力市场环境下的发电厂并网有功实时控制，本发明提出了将交易电量完成进度与交易时间进度之比作为交易电量执行率指标，通过引入小于1的参数对现货交易电量执行率指标进行调节，考虑发电厂并网有功调节速度和可调空间，以及电力平衡、输电通道能力和调频调峰约束等，构建以中长期交易电量执行率指标与现货交易电量执行率指标的乘积作为权值的发电厂并网有功之和最小为目标的电网有功控制优化模型，实现了同时满足中长期交易约束和现货交易约束要求的电网有功控制。
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公开(公告)号：CN105811426A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201510991532.0
申请日：2015-12-24
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南京南瑞集团公司
CPC分类号： Y02E10/563 , Y02E40/30 , H02J3/18 , H02J3/50
摘要： 本发明公开了一种光伏并网逆变器无功出力控制方法，属于电力系统自动化技术领域。本发明根据调度下发的电压设定值、无功补偿设备运行信息以及逆变器当前有功出力、当前无功出力、功率因数上下限定值等信息，考虑逆变器对后台控制指令的响应时间因数，计算出各逆变器的无功出力计划。本发明能够有效开发及利用逆变器进行无功调节，既可随时为电网提供无功支撑，也可为光伏电站减少动态无功补偿设备投资。
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公开(公告)号：CN109193688B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201811093588.4
申请日：2018-09-19
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国网新疆电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： H02J3/18
摘要： 本发明公开了一种单变电站离散无功设备日动作次数设置方法及装置，该方法在目标函数中要求离散无功设备与电网的无功需求量的偏差最小，该偏差通过该时段的时间长度自适应的对偏差进行加权处理，目标函数另一部分由动作次数最少的限值组成，从而降低了控制成本，在约束中，保证在每个时段划分段内，离散无功设备总的可出力动作次数限值内其无功出力能满足系统的无功需求，通过求解该整数规划模型即可得到单站的离散无功设备在不同时段的动作次数。本发明方法原理简单，求解方便，具有很强的工程实用性。
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公开(公告)号：CN105914797B
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201510993049.6
申请日：2015-12-24
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南京南瑞集团公司 , 东南大学
发明人： 李晓虎 , 邵冲 , 行舟 , 康毅 , 梁福波 , 李雪明 , 陈仕彬 , 汤奕 , 智勇 , 陈汹 , 拜润卿 , 杨海 , 徐宏雷 , 王耿 , 刘克权 , 李养俊 , 张彦凯 , 乾维江 , 郝如海 , 高磊 , 祁莹 , 梁琛 , 邢延东
摘要： 本发明公开了一种大型光伏电站无功电压分序协调控制方法，属于电力系统自动化技术领域。本发明按主次建立无功电压三道调控系统，前两道无功调节系统基于各光伏发电单元输出端电压来调控输出无功功率，包括各光伏发电单元自身无功投入能力和发电单元之间耦合无功投入能力，以稳定各单元端电压，达到均衡状态，第三道无功调节系统则是基于动态无功补偿装置，以弥补光伏电站自身的无功输出不足。本发明不仅能改善并网点电压水平，并且保持了各个光伏发电单元端电压的一致性，增强了抗外部干扰的能力，提高了大型集中光伏电站联网运行的安全稳定性，同时减少了动态无功补偿装置的投资。
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公开(公告)号：CN111193255A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911265053.5
申请日：2019-12-11
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开一种考虑风电不确定性的电力系统时变母线负荷新型，属于新能源接入电力系统安全分析领域，包括以下步骤：首先识别负荷曲线即负荷大小的时变特性，基于投影运算、多曲线拟合方法生成电力负荷曲线原始投影图，对负荷数据进行预处理、初步分段并对各段进行线性回归拟合，根据负荷变化趋势判断图像拐点进而拟合得到电力负荷图像；然后在特定时刻母线节点负荷建模，在传统综合负荷模型上并联感应发电机得到考虑风电不确定性的电力系统时变母线负荷模型，最后利用算法进行参数辨识并验证其模型描述性和适用性。本发明适应于能源互联网的发展趋势，对新能源接入电力系统安全稳定、能源互联网的调度运行分析至关重要。
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公开(公告)号：CN111192158A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911265481.8
申请日：2019-12-11
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的变电站日负荷曲线相似度匹配方法，包括以下步骤：S1对变电站的日负荷数据进行聚类得到c个类别的代表性负荷数据；S2根据聚类结果生成负荷曲线图像，建立负荷图像数据集；S3搭建基于改进的VGG16深度学习模型并在数据集上充分训练；S4输入待测数据至训练好的模型进行日负荷曲线类别匹配，并生成可视化文档。本方法针对现有技术不足，引入基于改进的VGG16深度学习模型，从图像形态角度入手，可在保持精度的前提下实现快速训练与实时匹配；以单个变电站为研究对象，以日负荷数据为研究内容，深度挖掘变电站时间尺度的负荷特性；在完成匹配任务后生成文本文档与图像文档，双重可视化匹配结果。
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公开(公告)号：CN109901389A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910157651.4
申请日：2019-03-01
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 西安电子科技大学
发明人： 行舟 , 韩自奋 , 傅铮 , 景乾明 , 拜润卿 , 张彦凯 , 郝如海 , 陈仕彬 , 杜瑞凤 , 乾维江 , 高磊 , 邢延东 , 史玉杰 , 祁莹 , 刘文飞 , 张海龙 , 张大兴 , 章云
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明属于新能源发电消纳技术领域，公开了一种基于深度学习的新能源消纳方法，所述基于深度学习的新能源消纳方法采用多层感知神经网络的反向传播算法实现，采用改进的动态递归神经网络方法进行训练；优化过程包括：深度学习模型的线下训练过程，另一部分是深度学习优化控制器的在线优化过程。本发明基于深度学习的消纳优化算法能够根据不同优化目标的内容和数量，不同约束条件的内容和数量在线确定优化控制器参数，无需人为调整，对于应用场合具有普遍的适应性；本发明采用基于自适应更新系数的动态递归神经网络模型训练方法能够克服常规动态递归神经网络收敛速度慢和容易陷入局部极小值的缺点，保证精度前提下缩短了优化控制器模型的训练时间。
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