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公开(公告)号：CN116388292A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310341292.4
申请日：2023-03-31
申请人： 上海电力大学
IPC分类号： H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/32 , H02J15/00 , C25B9/65 , C25B1/04 , C25B15/02 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/08
摘要： 本发明公开了一种考虑氢电耦合的微电网容量优化方法，包括：获取微电网容量优化区域一年的气象数据和负荷数据，进行处理分析，获得光照资源年度分布和负荷需求功率作为环境参数，建立含氢电耦合的微电网系统各单元的数学模型,包括光伏阵列单元、光伏电池储能单元、蓄电池储能单元、电解水制氢单元、氢气存储单元和燃料电池单元；建立含氢电耦合的微电网系统的运行策略；建立含氢电耦合的微电网系统的容量优化目标函数；使用加权法将多目标优化问题转化为单目标问题；运行加权变异粒子群优化算法，重复迭代，求解得到含氢电耦合的微电网系统的最优容量。本发明不仅能够充分利用太阳能，减少弃光，还可以提高微电网系统的经济性和供电可靠性。
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公开(公告)号：CN115423253A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210912427.3
申请日：2022-07-30
申请人： 上海电力大学
摘要： 本发明公开了一种配电网抢修资源配置合理性评估方法，包括：选取历史故障数据，基于粗糙理论构建考虑故障风险等级的预测分析模型，并利用所述历史故障数据挖掘关联故障信息预测潜在故障点；基于故障全景分析构建特征提取模型，通过历史故障数据应用特征提取、指标拆解的方法对抢修响应能力进行评估；利用模糊评价模型所述指标进行权重分配，并输出资源配置何理性评价结果。本发明通过对海量沉睡的历史故障数据进行重组分析，指导抢修班组日常资源调配方案调整，最大化利用现有固定资源，减少域内抢修资源与潜在故障配置不均衡的情况，从而提升配电网供电服务质量。
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公开(公告)号：CN114266349A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111486131.1
申请日：2021-12-07
申请人： 上海电力大学
摘要： 本发明公开了一种基于自适应神经网络的潮流计算方法，包括获取配电网典型节点的数据，并形成训练数据集作为后续输入；定义隐藏层与神经元的数量，建立神经自适应神经网络模型框架；利用训练数据集训练自适应神经网络模型，更新神经网络中的参数，构建自适应数据潮流模型。本发明提出了一种基于自适应神经网络的潮流计算方法，根据所采集的测量数据集，基于自适应神经网络模型建立自适应潮流模型，实现在拓扑以及线路参数未知场景下的潮流计算。
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公开(公告)号：CN114266163A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111595859.8
申请日：2021-12-24
申请人： 上海电力大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F17/16 , G06Q50/06 , G06F119/02
摘要： 本发明公开了一种基于动态轮廓系数优化模型的户变关系识别方法，包括，获取台区配电变压器和用户的电压数据，形成电压数据矩阵作为后续输入；定义关联矩阵描述变压器与用户之间的连接关系，形成关联矩阵；计算配变和用户电压曲线之间的DDTW距离，形成距离矩阵进行层次聚类，计算轮廓系数评估度量聚类结果；以轮廓系数越接近于1，聚类效果越好，建立户变关系的基于轮廓系数优化模型；本发明不需要台区变压器和用户的功率、电量、电流，线路潮流、相角、线路参数等数据，也不需要添加额外的硬件设备，仅利用电压量测数据来实现户变关系的识别，识别准确率高，能够很好地应用于工程实际。
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公开(公告)号：CN113541164A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110710371.9
申请日：2021-06-25
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 上海电力大学 , 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种考虑开关站下支线重组的电动汽车充放电控制方法及系统。本发明采用的技术方案为：分析供电单元内各开关站的结构，获取所需优化开关站的所有间隔支线历史负荷数据，以及支线上电动汽车充电负荷数据；评估开关站母线总负荷水平，建立以开关站内两条母线负荷波动最小值为目标的支线重组优化模型；利用支线重组优化模型完成支线重组优化后，建立以含电动汽车的各间隔支线负荷波动最小值为目标的有序充放电双层优化模型，针对间隔支线下的电动汽车制定有序充放电控制方法。本发明可有效降低线路负荷峰值与波动性，明显提升配电网的供电能力。
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公开(公告)号：CN113541152A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110710361.5
申请日：2021-06-25
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 上海电力大学 , 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于双环网多层拓扑优化的电动汽车有序充电方法及系统。本发明采用的技术方案为：分析中压配电网中双环网的拓扑结构，对配电网结构划分为馈线层、支线层和负荷层，获取含电动汽车的配电变压器以及开关站母线负荷数据；以开关站为研究对象，调整开关站之间的联络开关状态，在馈线层建立开关站群间动态重构模型；在属于同一开关站下的不同间隔支线之间以及在属于不同开关站的不同间隔支线之间安装柔性多状态开关，通过调整柔性多状态开关的状态，建立支线层动态拓扑重构模型；考虑含电动汽车的开关站内支线层负荷波动水平，制定电动汽车有序充电策略。本发明可以有效降低线路负荷峰值与波动性，明显提升配电网的供电能力。
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公开(公告)号：CN111199363A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN202010064451.7
申请日：2020-01-20
申请人： 上海电力大学
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F113/04 , G06F111/10
摘要： 一种最大相关性筛选算法实现拓扑识别方法，包括以下步骤，S1：获取用户智能电表电压时间序列及配变TTU电压时间序列数据为样本；S2：对获取的所述时间数据进行预处理，得到节点对应的随机变量；S3：利用所述节点对应的随机变量建立数学模型和目标函数；S4：求解所目标函数的权重参数W；S5：合成相关性矩阵K；S6：利用所述相关性矩阵K得到拓扑结构。1.准确度高：提出的数据预处理方法能有效减少数据噪音的影响，充分挖掘和利用数据隐含的结构关系，提高拓扑识别的准确性；2.实用性强：相比于根据局部已知拓扑辨识剩余拓扑或者对已知拓扑进行验证的方法，该方法能够在完全未知拓扑的情况下直接产生配电网拓扑结构。
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公开(公告)号：CN110865328A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911086906.9
申请日：2019-11-08
申请人： 上海电力大学
IPC分类号： G01R35/04
摘要： 本发明涉及一种基于AMI的智能电表相位识别、拓扑辨识及阻抗估计方法，包括如下步骤：(1)获取变压器和智能电表的历史数据；(2)利用电压相关性原理及回归模型判别智能电表与变压器单相抽头的匹配关系，确定智能电表相位；(3)将连接在变压器同一单相抽头下的智能电表组成集合A；(4)利用电压相关性原理及回归模型将集合A中的智能电表两两进行配对求解，确定共用一个公共点的紧密耦合智能电表对；(5)将紧密耦合的智能电表对替换成一个新的智能电表并更新集合A，重复步骤(4)完成集合A中所有智能电表的配对，确定位于同一单相抽头下的智能电表的拓扑连接；(6)生成配电系统阻抗模型。与现有技术相比，本发明简便、准确度高。
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公开(公告)号：CN117937732A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311700642.8
申请日：2023-12-12
申请人： 上海电力大学
IPC分类号： H02J13/00 , G06F30/18 , G06Q50/06 , G06F119/02 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了基于动态图模型的配电系统拓扑监测方法及系统，包括：获取历史记录中配电系统节点终端量测数据及节点连接情况，并对量测数据进行预处理；利用预处理后的节点量测数据及所述连接情况分别建立节点信息矩阵及邻接矩阵，进而形成节点嵌入矩阵；建立动态图神经网络模型，将整理好的节点嵌入矩阵与其对应的拓扑图输入其中进行训练，并保存模型；利用实时量测数据形成节点嵌入矩阵，并输入训练后的模型，得到实时拓扑信息，从而实现基于动态图模型的配电系统拓扑监测。实现动态更新配电系统拓扑信息，且准确率高，有效保障电力供应的稳定性，有助于实现新型智能电力系统的构建，推动电力行业的进一步发展和社会的可持续繁荣。
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公开(公告)号：CN111313403B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202010119754.4
申请日：2020-02-26
申请人： 上海电力大学
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种基于马尔可夫随机场的低压配电系统网络拓扑识别方法，该方法包括(1)首先获取用户智能电表电压时间序列及配变TTU电压时间序列数据，对获取的数据进行降噪、特征提取等预处理；(2)数据预处理后，利用马尔可夫随机场对配电系统网络结构建模，建立描述配电网中各节点之间相关关系的联合概率分布；(3)通过最大似然估计法求解联合概率分布，得到配电网节点间的相关性矩阵，根据节点相关性矩阵，建立配电系统网络结构的邻接矩阵，完成配电系统网络结构的识别，本发明利用历史电表电压数据等已知数据对低压配电网络结构展开识别，不需要新增设备，减少了投资，具有较高的识别准确率。
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