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公开(公告)号：CN116865291A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310177630.5
申请日：2023-02-28
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种基于110kV变电站执行的电网调频与调压统一控制方法及系统，通过对系统中大部分可控的柔性负荷引入频率反馈控制，将自然负荷阻尼因子#imgabs0#改造为受控负荷阻尼因子#imgabs1#。通过实际电力系统中对工业类用电负荷、商业与居民用电负荷和农业用电负荷实验表明，在允许电压范围内，受控负荷阻尼因子的值大概率分布在#imgabs2#之间，从而可以通过SVG不仅保证了电压的正常调节，也大大增强了新型电力系统的调频能力，该发明使用SVG统一了电力系统的调频调压控制理论和实现技术。
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公开(公告)号：CN116706943A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310984356.2
申请日：2023-08-07
Applicant: 武汉大学 , 国网湖北省电力有限公司襄阳供电公司
Abstract: 本发明涉及电网调频技术领域，并公开了一种基于分段调差系数的多个电解铝负荷协调控制方法，先监测火电机组一次调频特性，再分析电解铝负荷功率可调特性，得出电解铝负荷变化量和饱和电抗器电抗变化量之间的关系；通过调节饱和电抗器的电抗，以调节电解铝负荷的功率，定义电解铝负荷的调差系数记为；基于电解槽温度的情况下对电解铝负荷的调差系数进行优化，分为正常状态、预警状态、紧急状态；在不同状态下根据相应的调差系数和电网的频率变化，得出相应的电解铝负荷变化量，此时进行一次调频的功率，并计算出此时的最大调节功率；以此对多个电解铝负荷参与电网调频。该方案可实现大电网中的源‑网‑荷协调联动，增强大电网的风电消纳能力。
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公开(公告)号：CN110880772B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911088544.7
申请日：2019-11-08
Applicant: 武汉大学 , 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明属于电力系统运行与控制技术，尤其涉及一种基于工业园区负荷聚合的售电公司响应电网控制方法，对典型工业园区负荷的功率调节特性建模，结合负荷调节意愿和极限调节范围，提出优先考虑用户上报调控范围的比例式聚合模式，并建立了售电公司对工业园区的聚合控制策略；考虑负荷生产效益，建立了各类型负荷的控制代价模型，同时提出了售电公司对多园区参与需求响应的协调控制策略；针对大电网发生风电波动的场景，通过负荷响应功率波动维持电网稳定，验证了所提控制策略的正确性。对于电网公司，有助于实现较低“弃风”“弃光”率的评估指标；对于新能源发电方，提升了新能源接入率，总体上实现了荷‑网‑源总经济效益的提升。
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公开(公告)号：CN115912403A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211586054.1
申请日：2022-12-10
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供了基于馈线负荷功率控制的电网功率波动实时平抑控制方法，包括以下步骤：S1，计算馈线负荷参考功率：选择配电网下网点作为功率波动平抑的控制对象，将下网点功率波动率限制到10％/min内作为控制目标；S2，设计馈线负荷功率控制器：选用PI控制器作为实时馈线负荷功率控制的主控制器；S3，设计时延补偿器：采用Smith预测器作为时延补偿器；S4，控制系统参数整定：利用Z‑N频域整定法实现控制增益自动计算；S5，进行功率波动平抑控制：启动馈线负荷功率控制程序，量测系统采集系统运行数据，生成馈线负荷的参考功率，混合控制器根据参考功率实时控制馈线电压，保证配电网下网点功率波动率限制到目标水平。
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公开(公告)号：CN114899850A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210534774.7
申请日：2022-05-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及混合储能系统协调控制技术，具体涉及用于新能源预测误差补偿的混合储能系统功率控制方法，基于新能源出力短期、超短期预测数据，生成新能源电站出力误差允许域，结合实时新能源出力数据，得到混合储能系统需要补偿的总功率；选取合理的小波基函数与小波分解层数k；基于实时小波变换实现混合储能系统初始功率分配；设计电池储能及飞轮储能充放电工作区；基于电池储能荷电状态及飞轮储能能量状态实时修正功率指令，实现混合储能系统功率协调控制。该控制方法对不同新能源电站均具有可适应性，能够实现新能源功率预测误差补偿场景下混合储能系统的功率协调控制，提升新能源电站预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114825395A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210611367.1
申请日：2022-05-31
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种电网不对称故障下飞轮储能网侧变流器的控制策略，首先构建网侧变流器基于两相旋转dq坐标系的数学模型；结合网侧变流器的控制目标，网侧变流器采用基于电网电压定向的直接电流控制策略，控制系统由直流电压外环以及有功和无功电流内环组成；通过功率与正负序电压电流适量之间的矩阵关系得到正负序电流参考值，采用正负序分离下双闭环电流控制策略实现对正负序电流的控制，进而有效地抑制有功功率二倍频波动；实时计算abc坐标系下网侧变流器输出的三相电流幅值的最大值，并与电流限幅值进行比较，如果电流越限，则通过调节功率参考值来调节电流，使电流不越限。本发明具有快速计算、快速响应的优点。
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公开(公告)号：CN114475331A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111011016.9
申请日：2021-08-31
Applicant: 武汉大学 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖北省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及一种考虑负荷反弹的电动汽车聚合优化调度方法，该方法考虑了用户用能行为引起的能量消耗与预测负荷基线不一致的负荷反弹现象，采用对电动汽车参数异质不敏感的等效聚合方法提取电动汽车种群的动态功率调节特性，提出了配电网中电动汽车参与功率调节的look‑ahead调度模型，以平滑分布式可再生能源引起的电力波动；在调度模型中，动态刷新负荷基线，捕捉用户用能行为改变引起的负荷反弹效应，并提出最优分解模型以保证配电网运营商下达目标功率后调控任务的完成。
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公开(公告)号：CN114336686A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210021861.2
申请日：2022-01-10
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明属于电力系统运行与控制技术领域，尤其涉及一种基于自适应预测控制系统的电网区域振荡抑制方法，用于抑制电网区域间功率振荡问题。本发明构建电网侧系统对应低阶线性化参数模型，并结合历史数据对模型参数进行辨识；基于上述模型，构建模型预测控制系统对后续直流线路功率调控指令进行优化，并作用于电网整流控制器，使电网侧闭环运行；构建直流功率调制量的条件随机扰动指令计算模型，基于此设计电网侧开环运行模式；整定上述开/闭环运行模式的切换周期，并定期执行上述模型参数辨识与更新工作。本发明的优点在于：在传统MPC系统基础上，设计条件随机扰动模块，使电网侧定期开环运行，利用开环运行数据提升模型辨识精度，改善控制效果。
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公开(公告)号：CN113065278A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110276871.6
申请日：2021-03-15
Applicant: 国家电网公司华北分部 , 武汉大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/38 , G06F111/08 , G06F113/06
Abstract: 本发明涉及一种基于频繁模式挖掘的富风期风电小发事件统计特性模型的预测方法，首先提取各风电场发生富风期风电小发事件时对应的持续时间段、间隔时间段；然后基于K‑means聚类算法分别对持续时间段、间隔时间段模式进行聚类分析得到不同的基本模式，同时得到各基本模式对应的气象特征，训练支持向量机分类器，从而使用基本模式对风电功率序列进行事件序列重编码；最后，通过APRIORI关联分析算法对事件序列进行挖掘得到富风期风电小发事件与事件之间的关联关系，进而建立富风期风电小发事件的自相关统计特性模型，通过模型进行预测。该方法深入挖掘出富风期风电小发事件之间的自相关特性，有效地解决了难以用数学模型建模的问题。
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公开(公告)号：CN111008504A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911309950.1
申请日：2019-12-18
Applicant: 武汉大学 , 国家电网公司华北分部
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F111/10 , G06F113/06
Abstract: 本发明涉及电网风电预测技术，具体涉及一种基于气象模式识别的风电功率预测误差建模方法，包括通过对历史气象数据进行k-means聚类分析得到了相应的气象模式，根据各气象模式下气象数据特征，训练支持向量机分类器，并用其将历史风电功率预测误差数据划分为各个气象模式下的子数据集，分别对这些子数据集进行统计分析得到对应的概率密度曲线，进而基于通用分布模型，通过最小二乘拟合得到各气象模式下风电功率预测误差概率密度模型，完成风电功率预测误差建模。该方法考虑了气象因素对于风电功率预测精度的影响，使得风电功率预测误差建模结果更加准确；采用通用分布模型拟合效果更好，表达式的解析性更好；提供准确的风电功率预测误差概率密度模型。
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