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公开(公告)号：CN118962292A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411060593.0
申请日：2024-08-05
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 广东工业大学
IPC: G01R31/00 , G01R23/16 , G01R23/175 , H02H7/26
Abstract: 本发明公开了一种面向交直流混联输电系统的高阻故障检测方法及系统，该方法包括：计算K值，并判断是否满足启动判据；截取故障发生时刻的时间窗，并利用时间重分配多重同步压缩变换算法进行二维群延时迭代估计，得到新的时频谱；计算高频、低频分量到达保护安装处的时间差，并判断是否满足高阻接地保护判据；合成线模反行波和零模反行波，并判断是否满足行波保护判据；基于第二判断信息和第三判断信息采取保护措施。该系统包括第一判断模块、时频谱生成模块、第二判断模块、第三判断模块和措施输出模块。通过使用本发明，能够对高阻故障进行快速有效的检测，并消除直流紧急停运后的交流系统功角摇摆。本发明可广泛应用发电机组功角稳定技术领域。
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公开(公告)号：CN116961122A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310704117.7
申请日：2023-06-13
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 广东工业大学
Abstract: 本发明涉及一种风电场对称故障紧急电压恢复控制方法，包括：根据集电线路保护动作出口信息，计算策略实施时间及周期数；第一个周期内增发无功，按所设计的概率切除公式进行撬棒切除；第二个周期牺牲有功，进一步增发无功，并以撬棒切除公式执行撬棒切除；第三至最后一个周期，重新计算剩余轮数，以此分配每一轮切除的异步运行的风机数，以在网必要性为指标，每一轮中按指标从高到低排序对异步运行状态的风机进行切机处理。本发明可以在大规模风电场对称故障发生期间，解决设备安全和达到全局电压最优之间的矛盾，在最大程度保全风电场有功输出及保全更多风机的同时，对大规模风电场故障后的紧急电压恢复具备良好的控制效果。
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公开(公告)号：CN119047687A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411050206.5
申请日：2024-08-01
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 广东工业大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/086
Abstract: 本发明提供一种基于数据驱动的电力系统功角稳定态势感知方法，包括获取电力系统数据；建立αM‑β判据的功角稳定预评估模型；构建纵横交叉优化卷积神经网络CSO‑CNN的深度学习模型；输入电力系统实时运行数据，根据αM‑β判据的功角稳定预评估模型对确定性数据集进行快速批量评估，不确定性数据集则输入CSO‑CNN的深度学习模型以评估其功角稳定态势。本发明通过将定性分析的判据模型与数据驱动所训练的深度学习模型结合，实现新型电力系统功角稳定性快速评估的同时，通过数据驱动的训练模型进一步反馈修正判据，提高其准确率与泛化能力，为新型电力系统功角稳定的态势感知提供有效参考。
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公开(公告)号：CN116910981A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310689778.7
申请日：2023-06-12
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 广东工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/18 , H02J3/00 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及电力系统的电网动态等值方法、系统、设备及介质，该方法包括：获取目标电力系统对应的原始模型；删除外部区域，重新确定简化模型的预设生长次数和初始结构；从第一次开始直到预设生长次数结束，对简化模型进行迭代更新，简化模型新增至少一个节点，且得到当前简化模型对应的目标参数组和目标适应度，对于每次迭代更新，若目标适应度满足第一预设条件，则将满足第一预设条件的简化模型作为目标简化模型，且输出目标参数组，若目标适应度不满足第一预设条件，则重复迭代过程直到预设生长次数达到最大次数。解决了新型电力系统中大规模电力电子设备接入场景下，简化模型与原始模型的动态特性波形在前几摆时幅值、相位差别较大的问题。
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公开(公告)号：CN119808538A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411847628.5
申请日：2024-12-16
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06F30/27 , H02J3/16 , H02J3/24 , G06F18/2337 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于场景削减的电力系统功角稳定评估方法及系统，该方法包括：获取大规模电力系统的负荷场景数据并构建多元负荷场景数据矩阵；基于多元负荷场景数据矩阵进行正则化处理、子矩阵划分处理和镜像处理，生成功角场景数据矩阵；基于功角场景数据矩阵，进行聚类和削减处理，得到聚类结果；基于聚类结果，利用三次样条插值法拟合电压相量轨迹；根据电压相量轨迹评价电力系统功角暂态稳定性。该系统包括：第一场景矩阵构建模块、第二场景矩阵构建模块、聚类模块、轨迹拟合模块和评估模块。通过使用本发明，提高了功角稳定性分析的计算效率和评估效率。本发明可广泛应用于电力系统分析领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118801369B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411259066.2
申请日：2024-09-10
Applicant: 广东工业大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F30/25 , G06F30/27 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06F113/04 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种新型电力系统的电网动态等值方法及系统，该方法包括：获取新型电力系统的原始模型，并划分研究区域和外部区域；预设扰动场景，建立扰动场景数据集；基于外部区域中的机组到研究区域节点的电气距离确定聚类族数；基于聚类族数、扰动场景数据集和机组特性参数对外部区域进行聚类划分，得到简化模型；对简化模型的参数进行循环迭代优化，直至达到终止条件，得到最优的简化模型及其参数。该系统包括区域划分模块、扰动模块、聚类族数确认模块、聚类划分模块和交叉优化模块。通过使用本发明能够简化动态响应机理的计算复杂度，规避参数辨识优化易陷入过拟合的问题。本发明可广泛应用于新型电力系统的动态响应分析技术领域。
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公开(公告)号：CN117791599B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410216986.X
申请日：2024-02-28
Applicant: 广东工业大学
IPC: H02J3/00 , G06F30/20 , G06F17/16 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种面向电力系统的节点惯量估计方法、系统及装置，该方法包括：将电力系统的拓扑图简化为抽象节点结构图；根据节点间的电气分布列写节点电纳关系矩阵；结合所述节点电纳关系矩阵计算节点频率动态曲线并记录各节点在扰动后预设时间内的平均RoCoF；基于所述平均RoCoF进行拟合，构建惯量衰减函数；求和计算节点的估计惯量。该系统包括：结构图简化模块、关系模块、仿真模块、函数构建模块和估计模块。该装置包括存储器以及用于执行上述面向电力系统的节点惯量估计方法的处理器。通过使用本发明，快速且准确的估计电力系统节点的惯量水平。本发明可广泛应用于电力系统运行与控制领域。
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公开(公告)号：CN114914913B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202210711647.X
申请日：2022-06-22
Applicant: 广东工业大学
IPC: H02J3/24 , H02J3/46 , H02J3/38 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种考虑变流器驱动稳定性约束的机组组合方法，包括如下步骤：建立机组组合目标函数；求解机组组合目标函数；构建风电动态交互影响评估模型，校验变流器驱动稳定性裕度；基于功率灵敏度对机组出力进行调整；根据调整后的出力状态更新机组的组合方案。通过风电动态交互影响评估模型对初始机组组合的变流器驱动稳定性裕度进行检验，在变流器驱动稳定性裕度不符合设定的阈值的情况下，基于功率灵敏度对机组出力进行调整，形成一个新的机组组合来提高变流器驱动稳定裕度，避免由风电并网对电力系统调度带来的变流器驱动失稳等潜在风险。
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公开(公告)号：CN116203432B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310302474.0
申请日：2023-03-23
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/382
Abstract: 本发明公开了一种基于CSO优化的无迹卡尔曼滤波预测电池荷电状态的方法，包括以下步骤：S1：采用无迹卡尔曼滤波UKF算法预测电池荷电状态SOC时，计算影响预测精度的相关参数；S2：对被预测电池进行测试，获取其城市道路循环工况UUDS数据；S3：采用纵横交叉算法CSO对无迹卡尔曼滤波UKF算法进行优化；S4：将优化后的无迹卡尔曼滤波UKF算法应用于预测电池荷电状态SOC中，获得更为精确的电池工作状态，从而提高电池寿命和使用效率。本发明利用纵横交叉算法收敛速度快、全局搜索能力强的优点，可快速准确获得不同电池工况数据下的最佳UKF拟合参数，避免参数陷入局部最优，使电池荷电状态预测精度尽可能高，实现电池工作状态的精确跟踪。
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公开(公告)号：CN113589177B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202110726961.0
申请日：2021-06-29
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01R31/382
Abstract: 本发明公开了一种车载动力电池SOC估计方法，通过对与实车电池同型号的电池进行间歇性放电实验，得到电池在多种SOC和多种放电电流下，暂停放电期间的电压数据。使用这些数据，结合自适应变异粒子群优化算法，形成长短期记忆神经网络模型。实车应用中，在车载动力电池每次暂停放电时，采集电池暂停放电前一采样时刻的电流数据、暂停放电后一段时间内的电压序列数据，输入模型，计算SOC。以所计算的SOC为初始值，在车载动力电池连续放电期间持续更新SOC，直至下次暂停放电时，继续采用模型重新计算SOC。本发明能够利用车载动力电池暂停放电期间的电流、电压数据，消除电流传感器累积的测量误差对安时积分法的影响，提高车载动力电池SOC估计精度。
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