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公开(公告)号：CN107528317A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201710864436.9
申请日：2017-09-22
Applicant: 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力系统暂态稳定分析方法。电力系统暂态稳定分析方法主要有时域仿真法和直接法，暂态能量函数法属于直接法。暂态能量函数法模型比较简单，能计及非线性问题，可避免复杂的数值积分运算，计算速度快，还可提供系统稳定裕度指标，但由于模型精确度、临界点选择性以及线性路径假设的限制，传统的暂态能量函数一直存在保守性问题。本发明提出的基于SMR(Squared Matrix Representation)技术的改进暂态能量函数法，通过引入SMR技术改进暂态能量函数分析方法，采用叠加程序来获取最优李雅普诺夫函数，改善了传统暂态能量函数保守性的问题。
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公开(公告)号：CN107482635A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710839960.0
申请日：2017-09-18
Applicant: 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明公开了一种计及直流无功控制特性的交直流电网电压灵敏度计算方法，包括：建立交直流电网潮流计算模型；根据不同的直流换流站无功控制策略，建立直流无功补偿容量计算模型；利用潮流算法求解交直流电网潮流计算模型，得到交直流电网的稳态运行点；根据计算得到的稳态运行点，计算直流换流站中的无功补偿装置对交直流电网电压的灵敏度。本发明在保证收敛性的同时提高了计算精度，使得稳态运行点更加符合实际电网运行情况，进而提高电网无功电压灵敏度精确性。
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公开(公告)号：CN106842022A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710028297.6
申请日：2017-01-16
Applicant: 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC: G01R31/34
CPC classification number: G01R31/343
Abstract: 本发明公开了一种提升发电机组进相能力的试验方法，首先分析发电机组是否具备进相能力提升空间，对于具备提升空间的机组，根据机组历史运行数据，在不影响机组安全的前提下优化主变、高厂变、低厂变分接头配置，抬高厂用电压、机端电压水平，然后在多台机组同时运行状态下开展进相试验，试验时通过动态调整陪试机组的无功模拟电网无功过剩状态，获得机组较深进相能力，达到了提升机组进相能力的目的。本发明能够使得机组在电网低负荷期间发挥更深机组进相能力，提高电网电压安全运行水平，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN105914751A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610348201.X
申请日：2016-05-24
Applicant: 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种适用于强直弱交混联电网的无功电压协调控制方法，当整流侧正常运行时，整流侧采用定电流控制；当受端系统某一层换流母线电压发生跌落导致直流电压下降至启动阀值时，则激活整流侧低压限流控制环节，直流系统处于低压限流控制下的电流控制模式；当逆变侧正常运行时，断路器开关关断，逆变侧均采用定电压控制；取逆变侧的双12脉动换流器的熄弧角的最小值作为最小熄弧角，当最小熄弧角小于7度时，则触发断路器开关导通，取整流侧PI环节输出量β1、逆变侧PI环节输出量β2、β3三者的最大值为β，则逆变器触发角α＝180°?β。既有利于受端交流电压的稳定、减少无功波动，也降低了换相失败发生的几率。
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公开(公告)号：CN105811403A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610165113.6
申请日：2016-03-22
Applicant: 江苏省电力试验研究院有限公司 , 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 东南大学
CPC classification number: H02J3/00 , H02J3/06 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了一种基于半不变量和级数展开法的随机潮流算法。本发明能反映大规模新能源接入下系统的不确定性，在传统半不变量法分析的基础上引入蒙特卡罗抽样技术来计算风电机组出力，避免了复杂的数学分析和计算，能够适应具有任意随机分布的新能源出力模型，当系统中除风电外还有光伏或其他新能源接入的情况下具有较好的适应性，并具有良好的收敛性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105656084A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610165973.X
申请日：2016-03-22
Applicant: 江苏省电力试验研究院有限公司 , 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 东南大学
CPC classification number: H02J3/386 , G06F17/18 , G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , H02J2003/003 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了一种计及新能源发电预测误差的改进随机潮流算法，针对大规模新能源接入电网产生随机扰动，对非线性蒙特卡罗法进行线性化处理，得到新能源预测误差带来的扰动量，避免了多次迭代计算，从而可以显著减少计算量，提高运算速度；加入了新能源出力带来的随机扰动，能够适应不同种类新能源接入电网的运行分析，并具有良好的收敛性；同时有效解决了新能源预测误差对电网带来的影响不可估的问题，提升了随机潮流算法有效性和实用性。
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公开(公告)号：CN105512799B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN201510837215.3
申请日：2015-11-26
Applicant: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于海量在线历史数据的电力系统暂态稳定评估方法，包括：对海量在线历史数据进行选取，生成仿真数据；根据仿真数据，提取特征量，生成初始样本集；采用扩展边界的方式，进行失稳样本的扩展和稳定样本的压缩，形成计算样本；基于计算样本，利用支持向量机SVM算法进行分类模型训练以及参数优化，最终形成分类模型，评估电力系统暂态稳定性。本发明提供的技术方案包含了从原始在线计算结果到形成实际可用SVM模型所涉及的主要问题，建立了一个可复用的理论方案。该方案反应了大数据处理的一些特点，并为电力大数据技术包提供了新的方法。
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公开(公告)号：CN106451432B
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201610938911.8
申请日：2016-10-25
Applicant: 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 东南大学 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种多直流馈入系统故障后的协调恢复控制方法，属于电力系统运行控制技术领域。本发明采用系统故障后的协调恢复策略，根据系统中各直流子系统的多馈入直流功率恢复强度进行渐进式电流恢复，并在多馈入直流功率恢复强度的计算中综合考虑了各直流子系统的传输功率、多馈入受端交流系统的强度、多直流馈入系统的结构以及各直流子系统的相互作用，从而有效提高了故障后恢复阶段系统的暂态稳定性，大大降低了恢复阶段发生后续换相失败甚至系统电压失稳的可能性。
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公开(公告)号：CN105790282B
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201610129162.4
申请日：2016-03-07
Applicant: 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开一种基于混合文化算法的含UPFC电网的无功优化分析系统和方法，系统包括依次连接的数据输入模块、潮流计算模块、算法编码模块、无功优化分析模块、算法解码模块和数据输出模块。方法在应用时，首先获取电网相关信息，然后对含UPFC电网进行潮流计算，再对潮流计算得到电网无功控制参数进行编码，接着以编码后的数据为基础，采用混合文化算法进行无功优化分析，进而得到优化后的无功控制参数，再对优化后的参数进行解码，最后将解码后的无功控制参数进行输出，为电网调度运行提供数据基础。本发明通过文化算法对优化过程中的隐含信息进行挖掘利用，提高了优化分析的效率，可指导含UPFC的实际电网无功优化控制。
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公开(公告)号：CN106295798A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610748923.4
申请日：2016-08-29
Applicant: 江苏省电力试验研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种经验模式分解与Elman神经网络组合风电预测方法，包括如下步骤：对预测风电场的样本进行筛选，选取波动月份内预测周期的风电出力进行预测；对风电场多组出力时间序列样本数据进行经验模式分解，根据分解终止条件每组将得到多个本征模态函数IMF和趋势分量Res；依据游程判别法对分解所得IMF进行波动程度分类，按照相似波动频率原则对本征模态函数进行重构，重构得到总高频分量、总低频分量；建立Elman神经网络模型，总高频分量、总低频分量、趋势分量进行数据归一化处理，作为神经网络的训练和测试数据；采用改进Elman的学习算法，进行72h的日前功率预测，得到目标风电出力72h的日前预测功率值。本发明减少了预测分量数，提高预测精度和预测速度。
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