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公开(公告)号：CN118352978A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410277700.9
申请日：2024-03-12
Applicant: 南京理工大学
IPC: H02H7/28 , H02H3/28 , G06F30/20 , G06F113/04 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开了一种基于暂态量的风电场并网线路纵联保护方法，包括：提取风电场并网线路每一相两端的电流信号；对提取的每一相两端的电流信号进行拟合，确定最佳拟合系数，计算每一相两端的相位误差补偿值；根据相位误差补偿值对每一相两端的电流信号采样数据进行删减；计算删减后的每一相两端的电流信号采样数据的余弦相似度，根据余弦相似度确定每一相是否发生故障。本发明降低了余弦相似度计算的误差，提高保护系统的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN113378652B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202110559254.7
申请日：2021-05-21
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于EWT‑MPE‑PSO‑BP神经网络的电能质量扰动分类方法，首先，EWT对不同类型的扰动信号进行准确、具有抗噪性能的模态分解，得到不同频率的模态分量；然后，引入时间尺度概念，对传统的排列熵进行优化，以更好地适用于复杂系统问题；接着，引入PSO对BP神经网络进行优化，将BP中寻找最小误差问题转换为PSO的最优位置搜寻问题，改进了BP神经网络中收敛速度慢的缺点，提高了BP网络的工作效率；最后，将提取到的特征量作为优化后的神经网络的输入，经过多次训练得到最终的电能质量扰动分类结果。本发明提出的方法有效解决了扰动信号检测不准确和分类过程速度慢的问题，准确度高，工作效率高。
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公开(公告)号：CN116896282A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310912515.8
申请日：2023-07-24
Applicant: 南京理工大学
IPC: H02M7/483
Abstract: 本发明公开了一种具有低电压应力的开关电容七电平逆变器拓扑及其拓展结构，拓扑结构使用1个电压源、3个电容和10个开关管实现了1.5倍升压的七电平输出；在无需辅助电路的情况下，电容电压可以实现自平衡，并且所有开关管的电压应力均不大于输入电压。其拓展结构在七电平逆变器基础上每增加1个电容和4个开关管，输出电压可以增加4阶电平阶梯波，电压增益增加1倍。本发明提出的具有低电压应力的开关电容七电平逆变器拓扑，从结构机理上降低所有开关管的电压应力，使结构更加简单；在此基础上，提出拓展结构，在不增加复杂电路的情况下，使之可以实现更高电平输出，提高电压增益。
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公开(公告)号：CN116896093A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310858880.5
申请日：2023-07-13
Applicant: 南京理工大学
IPC: H02J3/24 , H02J3/00 , H02J3/38 , H02J3/48 , H02J3/50 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/2113 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种风电场并网振荡稳定性在线分析与优化方法，涉及风电场并网技术领域，包括S1：生成风电场并网振荡稳定性评估的数据集；S2：对数据集进行记录和标注，形成输入特征集x；S3：根据x，利用模式分析法计算出相应的特征值，当特征值的实部大于等于0时，标签值记为0，即存在振动不稳定，反之记为1，标签值形成输出y，形成振动稳定评估模型：S4：基于振荡稳定评估模型构建LightGBM分类模型，并输出评估结果；S6：对步骤S4中输出的评估结果，基于广义加性模型的局部可解释代理模型进行重要特征筛选；S9：根据步骤S6中筛选的重要特征和步骤S4中的评估结果对风电场并网系统方案优化，能够快速、准确的分析风电场并网的振动稳定性。
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公开(公告)号：CN110994604B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN201911273841.9
申请日：2019-12-12
Applicant: 南京理工大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM‑DNN模型的电力系统暂态稳定评估方法，通过时域仿真软件或WAMS系统获得电力系统中各母线处的电压幅值与相角以及各线路上的有功功率与无功功率等潮流量；利用Z‑score函数对带有时间序列的潮流量进行归一化处理；将处理后的数据分为训练集和测试集对已搭建的LSTM‑DNN模型进行训练，获得已训练的暂态稳定评估模型；将实际采集的带有时间序列的潮流量进行归一化处理后输入到已训练的模型中，从而预测系统暂态稳定性的结果。本发明可以通过挖掘时序潮流量数据中隐含的电力系统暂态特征，给出故障后电力系统暂态稳定评估结果，该方法在准确率与泛化能力上较传统机器学习模型有显著提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110890763B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201910788246.2
申请日：2019-08-26
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种限制充放电状态切换的电动汽车与光伏发电协同调度方法，用以考虑在电动汽车充放电调度过程的频繁充放电状态切换问题；本发明通过获取光伏出力数据和电动汽车行驶数据之后，以降低光伏出力波动为目标，对电动汽车的充电行为进行调度，从而得到优化调度后的电动汽车充放电功率和光伏出力曲线。本发明可以在降低光伏出力波动方差的同时，降低电动汽车的充放电状态切换频率，减少切换次数，从而降低对动力电池的损耗。
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公开(公告)号：CN110649648B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201910789814.0
申请日：2019-08-26
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变论域模糊PI自适应控制的电力弹簧控制方法，该方法包括：模糊输入变量、输出变量的确定，设计能够调整输入变量论域和输出变量论域大小的伸缩因子，将量化因子与比例因子与对应的伸缩因子结合实现论域可变，设计模糊控制器隶属函数和模糊规则并完成模糊推理和清晰化。本发明考虑到系统工况或参数在系统运行过程中发生变化对电力弹簧调节性能的影响，针对电力弹簧的特点设计了变论域模糊PI自适应控制策略，能够解决现有模糊控制应用于电力弹簧控制系统中自适应能力不强、控制精度不高的问题，进一步增强系统稳定性，提高电力弹簧调节能力。
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公开(公告)号：CN114611591A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210197177.X
申请日：2022-03-01
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于离散小波变换的电力负荷聚类方法，该方法为：提取每个用户T天内的日负荷曲线，对异常数据进行修正，并获得每个用户的典型日负荷曲线；计算出负荷率、日峰谷差率、峰期负载率、谷期负载率以及平期负载率，并利用熵权法赋予不同的权重，构成日负荷曲线特征；对典型日负荷曲线进行离散小波分解，将时域信号分解至时间‑频率窗口中，使高维负荷曲线降维成低维的小波信号，提取近似的信号纵坐标值表征用户的用电趋势特征，接着将用户的用电趋势特征与日负荷曲线特征构成用户用电特征；将用户用电特征作为用户聚类依据，对用电用户进行k‑means聚类。本发明对用户用电行为的分类更加地准确，提高了聚类的合理性。
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公开(公告)号：CN113640615A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110560581.4
申请日：2021-05-21
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于证据组合的稳暂态信息的小电流接地故障选线的方法，包括以下步骤：对发生单相接地故障的线路进行故障信号收集，可以使用故障采集装置收集故障信号，其包括零序电流五次谐波幅值和相位信号和零序电流有功功率的幅值信号；选择原始的非平稳故障信号(故障线路的暂态零序电流)进行VMD模态分解，将IMF分量的中心频率进行希尔伯特变换，得到瞬时频率分布，通过不同的模态分解个数K得到不同组的分解频率，分别计算其不同的频率误差，符合频率偏差要求则确定为最佳分解个数；接下来，将稳态时期的零序电流五次谐波的幅值和相位特性和有功功率的幅值转换为相应的故障测度函数，并计算经VMD分解后的第一个IMF分量的能量比重，之后运用D‑S证据理论进行证据融合，计算融合后的线路函数信任值，最终确定故障线路，完成选线。经测试，经D‑S信息融合的方法可以提高线路的选择准确性。
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公开(公告)号：CN113554148A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110632684.7
申请日：2021-06-07
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯优化的BiLSTM电压偏差预测方法，对电压偏差时间序列数据集进行标准差标准化处理，按照比例进行数据分割，得到训练集和验证集；利用预处理之后的电压偏差数据训练集训练BiLSTM电压偏差预测模型；将验证集输入到训练的BiLSTM电压偏差预测模型中，获取电压偏差预测值后进行反标准差处理，使用均方根误差作为BiLSTM电压偏差预测模型超参数优化的目标函数，利用贝叶斯优化算法对BiLSTM电压偏差预测模型的超参数进行优化，获取最优的超参数组合；将最优超参数组合作为BiLSTM预测模型的超参数，构建基于贝叶斯优化算法的BiLSTM电压偏差预测模型，对电压偏差时间序列数据进行预测，获得最终的预测数据。本发明精度高、预测效果可靠。
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