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公开(公告)号：CN103698586A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201410020446.0
申请日：2014-01-15
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种确定含双馈感应发电机三相短路电流的磁链解析方法，分析了双馈感应发电机（DFIG）的电磁暂态模型和定、转子磁链的故障暂态特性，电网故障后DFIG定子磁链直流分量将在转子绕组感应出与转速方向相反的交流磁链，无法在三相定子坐标轴（静止坐标轴）中去描述，需将DFIG定子磁链强制分量归算至定子侧，定子磁链直流分量归算至转子侧形成静态等值电路，进而分析转子电阻对故障时定子磁链直流分量动态衰减及其与转子绕组感应过程的影响，推导了电网三相短路时DFIG定子短路电流的解析表达式。
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公开(公告)号：CN102279327A
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：CN201110117137.1
申请日：2011-05-06
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种光伏并网发电在线监测与状态评估系统，包括电气量采集单元、开入单元、开出单元、ARM9数据管理单元、CPLD/FPGA接口转换单元、温度与照度测量单元以及电源单元；采用ARM9、ARM7和DSP组成多CPU全嵌入式系统，极大提高了测量控制单元的可靠性，可扩充性强；以FFT作为基本电能质量测量算法，采用高精度采样和同步传输，结合对环境参数的实时测量，并提出了间谐波测量算法和谐波源定位与责任划分方法，实现对光伏并网发电站的电能质量、运行状态进行在线实时的全面监测，并记录各种稳态、暂态事件。便于运行工作人员直观地监测光伏并网发电站运行状态，为分析其运行中出现的扰动和故障原因提供了可靠数据和充分依据，是实现电网新能源接入的重要基础。
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公开(公告)号：CN101566649A
公开(公告)日：2009-10-28
申请号：CN200910103975.6
申请日：2009-05-27
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种电力系统间谐波分量频率和幅值的高精度检测方法。对于电力系统间谐波的检测分为三个步骤：第一步，利用PT和CT得到电网的电压、电流信息，并进行模/数转换；第二步，对电网电压、电流信息进行信号处理，利用高阶累积量能够完全抑制高斯噪声的特点，采用四阶累积量定义的矩阵代替传统二阶MUSIC算法中的自相关矩阵作特征值分解，将特征值对应的特征向量空间分为信号子空间和噪声子空间，利用两空间正交性，获得谐波源的功率谱和频率；第三步，利用Prony方法计算出幅值。本发明解决了目前电力系统间谐波检测的难题，能准确、及时的报告系统间谐波成分和特征，保证供电安全。
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公开(公告)号：CN114977333B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202210762062.0
申请日：2022-06-29
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，具体涉及一种计及多火电机组耦合有功可行域的电网运行调度方法，包括：步骤1、结合火电机组阶梯式爬坡特性，分析单台火电机组的相邻时刻有功可行域；步骤2、分析多台火电机组耦合场景相邻时刻有功可行域的主要影响因素，定义相邻时刻有功可行域基本运算规则；步骤3、分析所述主要影响因素对多火电耦合场景相邻时刻有功可行域的影响，结合基础运算规则推导两台火电机组耦合的相邻时刻有功可行域。本方法能够降低多火电机组耦合系统的电网系统有功功率的调节难度，有助于解决全网一体化调度难以处理大量发电机组的问题，可以更好的发挥耦合系统对上级电网的支撑作用。
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公开(公告)号：CN114142476B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202111480533.0
申请日：2021-12-06
Applicant: 重庆大学
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明涉及电力系统运维技术领域，公开了一种计及变压器油温的配电网负荷转供方法，配电网中包括低电压等级变电站与高电压等级变电站，低电压等级变电站的负荷由高电压等级变电站供电；根据配电网的拓扑结构建立负荷转供优化模型，包括目标函数、系统运行约束以及变压器油温约束；根据负荷转供优化模型，将低电压等级变电站的负荷转供至另一高电压等级变电站供电。本发明解决了如何兼顾保障电网承载容量与变压器温度不越限的技术问题，能够确保整个负荷转供过程中，不会引起任意高电压等级的变压器顶层油温和热点油温越限，能够保证枢纽高电压等级的变压器的承载能力在安全的范围之内，同时也对保障整个城市电网输变电设备安全运行具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118693896A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410962261.5
申请日：2024-07-18
Applicant: 重庆大学
IPC: H02J3/36 , H02J3/38 , G06F30/20 , G06F17/16 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及一种考虑光伏与构网型MMC阻抗耦合的稳定性分析方法，首先准确构建了构网型MMC的谐波状态空间模型，并提取频率为fp‑2f1与fp的阻抗分量有效实现了谐波路径分析；在通过信号流图分析了光伏机组与构网型MMC谐波传递过程后，光伏机组与构网型MMC两者阻抗间的相互影响被准确刻画，从解析式中表现为光伏机组的等效导纳中包含了构网型MMC的阻抗元素，构网型MMC的等效阻抗也包含了光伏机组的阻抗元素。因此，本发明所提考虑光伏与构网型MMC阻抗耦合的稳定性分析方法，能够更为精确的判定考虑光伏机组与构网型MMC阻抗耦合的柔性直流送出系统稳定性，并可直接利用奈奎斯特判据进行判定，具有工程应用潜力。
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公开(公告)号：CN114567906B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202210217043.X
申请日：2022-03-07
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区域热力图及终端使用特性的5G基站时序电负荷确定方法，首先根据热力图得到各时刻区域总终端数量的概率密度函数；其次根据流量消耗历史数据对单个终端的流量消耗状态进行分类，并根据研究需求建立各时刻对应状态下单个终端流量消耗的概率密度函数；然后根据各时刻区域总终端数量的概率密度函数和单个终端流量消耗的概率密度函数生成各时刻区域总流量消耗的平均值；最后通过5G基站流量‑电负荷关系和区域内总5G基站数量计算得到区域5G基站时序电负荷曲线。本发明充分考虑区域特性，连接到5G基站终端的业务特性和终端使用用户的随机特性，计算出的5G时序电负荷更加准确。
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公开(公告)号：CN118133748A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410098155.7
申请日：2024-01-24
Applicant: 重庆大学 , 国网重庆市电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明属于光储直柔领域，具体涉及一种光储直柔建筑的DAB建模及其等效阻抗分析、纹波抑制方法，首先，DAB建模方法包括如下步骤：根据DAB的KVL方程与KCL方程建立电流电压输出平衡方程组；将电流电压输出平衡方程组从时变转换为时不变的状态方程，得到关于状态矩阵与输入矩阵的非线性模型；根据由占空比扰动引起的状态变量偏差将非线性模型转化为线性模型。然后，根据DAB的线性模型来分析不同占空比下的等效阻抗，最后根据权等效阻抗分析方法得到输出电流的值接近或等于参考值时的占空比，对DAB进行调制，从而抑制纹波的影响。本发明能准确描述DAB的工作原理和响应特性，并且对双有源全桥变换器的系统分析、控制设计和性能评估等方面具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN114123170B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111338642.9
申请日：2021-11-12
Applicant: 国家电网有限公司 , 重庆电力设计院有限责任公司 , 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种洪涝灾害下的配电网故障恢复方法，包括S1，根据指定配电区的预定时间段的洪涝灾害历史数据，评估关键负荷故障恢复率，确定电力弹簧安装位置；S2，根据确定的关键负荷和非关键负荷，对母线电压进行监控，并在所述母线电压高于高阈值时，控制所述电力弹簧吸收无功功率，在所述母线电压低于底阈值，控制所述电力弹簧产生无功功率，实现所述关键负荷电压稳定。通过根据配电台区洪涝灾害历史数据，评估关键负荷故障恢复率，确定电力弹簧安装位置；提出电力弹簧下垂控制策略，保证关键负荷电压稳定和电力供需平衡，提高供电质量。
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公开(公告)号：CN112232577B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202011147997.5
申请日：2020-10-23
Applicant: 浙江八达电子仪表有限公司 , 重庆大学
IPC: G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N7/01 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种用于多芯智能表的电力负荷概率预测系统与方法，通过卷积神经网络CNN与循环神经网络GRU构建样本集：利用训练集对混合密度网络进行训练，以优化网络参数：利用验证集对训练后的混合密度网络进行验证；采用验证通过后的混合密度网络进行用电负荷概率预测；混合密度网络包括逐级连接的全连接层、混合参数输出层与混合概率密度函数输出层；混合概率密度函数输出层用于获取混合参数输出层输出的混合权重、概率密度函数方差以及概率密度函数均值以构建混合密度函数，并以混合密度函数作为用电负荷概率密度分布。本发明不仅训练效率高，而且能够很好的学习样本的不确定性，能应对高度波动的时间序列，提高预测准确性。
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