基于二阶响应电压补偿的虚拟同步发电机控制方法及系统

    公开(公告)号:CN111953026B

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202010666030.1

    申请日:2020-07-12

    IPC分类号: H02J3/48 H02J3/50 H02J3/16

    摘要: 一种基于二阶响应电压补偿的虚拟同步发电机控制方法,通过采集三相逆变器电感电流、电容电压以及电网电压,计算系统理论传输功率从而得到传输功率的微分项以及系统稳态工作点来确定虚拟阻抗数值;通过虚拟阻抗进行电压补偿,计算电压补偿后的无功电压环的输出电压有效值;结合有功—频率环输出相角通过电压电流双环对三相逆变器电感电流及电容电压进行控制,得到的调制波信号经PWM调制最终实现对三相逆变器开关管的通断控制。本发明的虚拟阻抗的数值与电路拓扑、系统控制参数以及运行工况均有关,因此基于虚拟阻抗的电压补偿方法适用于不同控制系统以及不同运行工况,达到自适应的效果,进一步提升了控制系统的运行性能。

    一种基于深度置信网络的空调负荷集群建模方法

    公开(公告)号:CN113188239A

    公开(公告)日:2021-07-30

    申请号:CN202110502173.3

    申请日:2021-05-08

    IPC分类号: F24F11/58 F24F11/64

    摘要: 本发明公开一种基于深度置信网络的空调负荷集群建模方法,属于电力系统自动化领域;本发明针对空调负荷的集群响应特性刻画,提出了一种基于深度置信网络的空调负荷集群响应特性建模方法,首先针对单台空调的热力学特性进行建模,建立二阶等效热参数模型;再基于此,采用蒙特卡洛模拟的方法,得到不同温度设定值变化条件下的功率变化值,建立训练样本;进一步,利用深度置信网络训练得到空调负荷集群的聚合响应特性(已知空调温度设定值变化条件下的功率变化量),从而指导电力公司开展需求侧管理项目。

    一种基于深度强化学习的配电网拓扑电压调节方法

    公开(公告)号:CN113036772A

    公开(公告)日:2021-06-25

    申请号:CN202110511579.8

    申请日:2021-05-11

    IPC分类号: H02J3/12

    摘要: 本发明公开一种基于深度强化学习的配电网拓扑电压调节方法,属于配网电压调节技术领域;调节方法包括:采集配电网历史运行数据作为深度强化学习模型的学习样本数据、根据深度强化学习对于基于拓扑的配电网调压问题进行建模、输入当前状态,基于深度强化学习中的Q值网络,根据动作策略从配电网当前闭合支路中选择一条支路断开、根据潮流计算结果计算奖励,并得到下一状态,将当前状态、动作、奖励以及下一状态保存以供Q值网络的训练、深度强化学习智能体根据记忆池中的数据进行Q值网络的参数更新,直到得到学习终止条件;缓解了传统配网调压资源逐渐满足不确定性电网调压需求的问题,节省外部调节设备的建设成本,保证电网安全经济运行。

    一种基于LMD与排列熵的变压器机绕组松动识别方法

    公开(公告)号:CN112906489A

    公开(公告)日:2021-06-04

    申请号:CN202110110017.2

    申请日:2021-01-27

    IPC分类号: G06K9/00 G06N20/10

    摘要: 一种基于LMD与排列熵相结合的变压器绕组松动识别方法,其步骤如下:1、采集相关历史振动信号;2、对采集的振动信号进行LMD分解,取得各PF分量;3、计算相关系数法并选出相关系数高于所设定阈值的PF分量;4、提取各PF分量的排列熵作为特征向量;5、将振动信号分为训练和测试集,并对训练集的特征向量进行寻优;6、将寻优后的训练集输入到支持向量机进行训练,并用测试集进行测试以得到训练好后的支持向量机模型;7、用得到的支持向量机模型作为分类器对测试样本集进行分类识别。本发明可在变压器稳态运行前对变压器绕组松动状态进行识别,实现了变压器的故障诊断,为进行变压器振动信号特征提取与故障诊断提供了一种新的方法。