一种薄弱电网潮流无解自动调整方法

    公开(公告)号:CN113270867B

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202110348774.3

    申请日:2021-03-31

    Abstract: 本发明提供一种薄弱电网潮流无解自动调整方法,首先定义薄弱的横向通道和纵向通道,并证明其与潮流无解的关系;对于横向薄弱通道的定位,基于Dijstra算法,找到最小的有功横向通道TWP和无功横向通道TWQ;对于纵向薄弱通道的定位,以电网地理分区为基础进行分区优化,再基于图论对分区简化图进行输电通道搜索,最后根据输电裕度指标筛选纵向薄弱通道;然后基于先降低负载水平再逐步调整的思路,结合薄弱通道的定位、调整灵敏度以及通道薄弱程度,确定调整对象和调整量,形成潮流调整策略;构建潮流调整的马尔科夫决策过程,通过动作设备的调整灵敏度,给出动作的先验概率;基于soft actor critic,建立了适用于潮流调整的深度强化学习模型。

    基于改进直流潮流算法的电网有功潮流调整方法及装置

    公开(公告)号:CN110994621B

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN201911189484.8

    申请日:2019-11-27

    Abstract: 本发明公开一种基于改进直流潮流算法的电网有功潮流调整方法及装置。该方法,包括:在根据交流潮流算法判断待分析电网的潮流不收敛时,将所述待分析电网等效为调整前的电力网络;通过向电力网络中增加功率穿越通道的方法,使得调整后的电力网络中不存在功率越限支路;根据局部有功平衡的量化指标、调整前的电力网络、及调整后的电力网络,从所述待分析电网中选取至少一个待调整的发电机组;以全网有功安排的量化指标最小为目标函数,确定各所述待调整的发电机组的开关机状态或发电机组的有功功率设定值。该方法使得电网内有功功率分布更合理,从而在潮流不收敛时实现潮流恢复,及使得电网潮流计算收敛电网潮流计算收敛。

    大规模电网多目标潮流方式调整方法及装置

    公开(公告)号:CN119231538B

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202411757122.5

    申请日:2024-12-03

    Abstract: 本发明提出大规模电网多目标潮流方式调整方法及装置。该方法包括:针对待调整的大规模电网,进行潮流计算;按照多目标满足次序,粗调大规模电网潮流方式,生成针对大规模电网的多目标潮流方式粗调方案;多目标包括:潮流收敛调整目标、直流线路功率调整目标、交流断面功率调整目标及母线电压调整目标;多目标满足次序包括:按照从潮流收敛、直流线路功率、交流断面功率到母线电压的顺序依次满足多目标;获取大规模电网潮流方式粗调后的多目标满足状态,选择多目标满足状态中数值最大的偏差量对应的目标,精调大规模电网潮流方式,生成针对大规模电网的多目标潮流方式精调方案。有利于准确、高效地调整大规模电网多目标潮流方式。

    一种用于电力系统潮流的恢复可解性调整方法及系统

    公开(公告)号:CN112994016A

    公开(公告)日:2021-06-18

    申请号:CN202110271031.0

    申请日:2021-03-08

    Abstract: 本发明公开了一种用于电力系统潮流的恢复可解性调整方法及系统,属于电力系统技术领域。本发明方法,包括:获取电力系统的功率平衡程度,根据功率平衡程度确定潮流可解性的综合评价指标;根据GCRNN确定电力系统的时空融合潮流状态评估结果;根据综合评价指标及时空融合潮流状态评估结果,并采用DDQN对电力系统潮流进行强化学习,对电力系统潮流无解进行调整,恢复电力系统潮流可解性。本发明可缓解目前大电网潮流无解所带来的人力和时间成本消耗问题,实现了潮流数据的时空特征的提取,通过引入搜索方向、学习信息提取以及搜索空间约束,提高了深度强化学习的学习效率。

    电力系统故障后功角失稳模式预判模型构建方法及其应用

    公开(公告)号:CN110705831A

    公开(公告)日:2020-01-17

    申请号:CN201910844471.3

    申请日:2019-09-06

    Abstract: 本发明公开了一种电力系统故障后功角失稳模式的预判模型构建方法及其应用,方法包括:从每组原始量测数据中提取其对应的观测窗口内的一组母线电压离散点集,并构建每组离散点集对应的电压幅值矩阵和电压相角矩阵;根据每组原始量测数据对应的功角曲线形态,确定其对应工况在所述观测窗口之后的预设时间段位置处的失稳模式标签信息;基于所有样本,通过监督学习,训练得到神经网络预判模型,其中每个样本包括一组原始量测数据对应的电压幅值矩阵、电压相角矩阵和失稳模式标签信息。本发明将深度学习应用到功角失稳模式预判中,根据大扰动后母线电压相量量测原始数据,即可快速准确给出稳定或失稳具体类别,极大提高电力系统的安全性,实用性较强。

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