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公开(公告)号：CN106324340B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201610657115.7
申请日：2016-08-11
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 清华大学
摘要： 本发明涉及一种同步相量和频率测量动态性能的方法。本发明提供一种仅通过一个数据窗求取同步相量和频率的方法。本发明的方法对电力信号模型进行泰勒级数展开，并通过一个数据窗上基波和谐波含量计算相量、频率和频率变化率，响应速度快，可在一个数据窗内求取频率和频率变化率，同时解决了含有谐波情况下相量计算问题。可以广泛应用于电力系统同步相量和频率测量中。
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公开(公告)号：CN108988347B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201810866566.0
申请日：2018-08-01
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 清华大学
摘要： 本发明公开了电网暂态电压稳定样本集类别失衡的调节方法及系统，属于电力系统稳定分析评估领域。本发明的方法将从电网历史记录中收集的历史样本集作为训练样本集的主要组成部分，利用调度运行计划下对预想故障集的时域仿真生成预测样本，并采用不同类别样本间的欧氏距离比较来对预测样本的合格性进行检验；将预测样本与历史样本合并，构成用于挖掘学习的训练样本集，实现对历史样本集类别失衡问题的缓解和调节；利用决策树算法对训练样本集进行分类学习，得到决策树模型，将决策树模型作为实时监测过程中的电网暂态电压稳定评估模型。
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公开(公告)号：CN107482621B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201710649950.0
申请日：2017-08-02
申请人： 清华大学 , 中国南方电网有限责任公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明涉及一种基于电压时序轨迹的电力系统暂态电压稳定评估方法，属于电力系统稳定分析评估领域，用于监测电力系统暂态电压稳定状况。本发明对电力系统各运行方式下的故障仿真，得到仿真样本集；从所有仿真样本电压序列中提取与电力系统状态类别相关性最强的电压子序列作为标准电压时序轨迹，计算该轨迹与所有仿真样本距离形成标准距离数据集；将标准电压时序轨迹和标准距离数据集作为输入，将电力系统状态作为输出，训练支持向量机分类模型；当电力系统遭遇暂态故障时，实时获取电压序列并计算该序列与标准电压时序轨迹的距离，输入支持向量机模型得到电力系统状态实时评估结果。本发明可对电力系统暂态电压稳定状况进行可靠在线监测和评估。
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公开(公告)号：CN109713662A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811564413.7
申请日：2018-12-20
申请人： 清华大学 , 中国南方电网有限责任公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明涉及一种电力系统负荷辨识参数向低压节点等效的方法，属于电力系统负荷模型参数辨识领域。本发明方法将从高电压等级节点基于类噪声信号辨识得到的负荷模型参数出发，利用电网网络拓扑结构计算该节点至下属各低压节点的总传输电抗；将各支路传输电抗依照电压不变的原则分配给静负荷和电动机支路；将串入静负荷支路的传输电抗进行向高压节点的并联等效，并将串入电动机支路的传输电抗归入电动机模型中再进行并联等效；将等效静负荷中的并联电抗部分归入并联等效得到的新电动机模型；利用辨识参数与等效参数对应相等列解方程，得到低压节点的负荷模型参数折算结果。
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公开(公告)号：CN108988347A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810866566.0
申请日：2018-08-01
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 清华大学
摘要： 本发明公开了电网暂态电压稳定样本集类别失衡的调节方法及系统，属于电力系统稳定分析评估领域。本发明的方法将从电网历史记录中收集的历史样本集作为训练样本集的主要组成部分，利用调度运行计划下对预想故障集的时域仿真生成预测样本，并采用不同类别样本间的欧氏距离比较来对预测样本的合格性进行检验；将预测样本与历史样本合并，构成用于挖掘学习的训练样本集，实现对历史样本集类别失衡问题的缓解和调节；利用决策树算法对训练样本集进行分类学习，得到决策树模型，将决策树模型作为实时监测过程中的电网暂态电压稳定评估模型。
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公开(公告)号：CN106602551A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611147239.7
申请日：2016-12-13
申请人： 清华大学 , 中国南方电网有限责任公司
CPC分类号： H02J3/00 , G16Z99/00 , H02J2003/007
摘要： 本发明提出的基于似然剖面法的负荷模型参数可辨识性确定方法，属于电力系统负荷建模技术领域。本发明方法首先确定负荷模型参数可辨识性确定的条件，并通过仿真得到负荷模型参数辨识所用数据；选定负荷模型结构后，确定需要进行可辨识性确定的负荷模型参数，并采用参数辨识算法得到每个参数的最优值，并对每个需要进行可辨识性确定的负荷模型参数分别计算各自的可辨识性曲线；通过可辨识性曲线最终得到每个参数的置信区间与可辨识性指标。本发明利用似然剖面法，对负荷模型参数在各种扰动条件下的可辨识性进行量化确定，计算过程与总体测辨法过程更加接近，更好地描述在负荷模型参数辨识的过程中某一个参数的可辨识性的优劣。
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公开(公告)号：CN107370150B
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201710795550.0
申请日：2017-09-06
申请人： 清华大学 , 中国南方电网有限责任公司
IPC分类号： H02J3/00
CPC分类号： Y02E60/728 , Y04S10/265
摘要： 本发明提出一种基于同步相量量测的电力系统状态估计不良数据处理方法，属于电力系统状态估计领域，用于处理同步相量测量单元的不良数据。该方法获取电网一个时间断面的全部同步向量测量单元的量测值建立测量集，得到表示测量集和状态量之间线性关系的量测方程；通过电力系统线性状态估计得到电力系统的状态估计量；计算测量集的估计值和测量残差向量；利用测量残差向量，计算测量集中每个量测值对应的不良数据指标和不良数据判断阈值；当所有量测值的不良数据指标均小于其对应的不良数据判断阈值时，表明没有不良数据，输出电力系统状态估计量，不良数据处理结束。本发明利用测量残差估计实际测量误差进行不良数据检测，方法可靠简单，准确度高。
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公开(公告)号：CN106154037A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610657464.9
申请日：2016-08-11
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 清华大学
IPC分类号： G01R25/00
CPC分类号： G01R25/00
摘要： 本发明是一种基于校验的同步相量自适应计算方法，包括以下步骤：1）初始化，确定每周波采样点数、信号模型阶数及稳态算法中两数据窗的时间间隔；2）建立稳态和动态算法中电力信号的模型；3）通过两个数据窗的DFT结果，求解电力信号的同步相量；4）通过比较反推值和实测值，校验计算结果是否正确，校验通过结束，未通过进入5）；5）采用动态算法计算同步相量；6）再次校验，若校验通过则使用动态算法的结果作为最终结果，若未通过则仍使用稳态算法结果作为最终结果。进而自适应切换计算模式，本发明同时兼顾稳态情况的计算精度及暂态情况的动态性能问题，兼顾了准确性和快速性要求。本发明可以广泛应用于电力系统同步相量计算中。
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公开(公告)号：CN105139289A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510559370.3
申请日：2015-09-06
申请人： 清华大学 , 中国南方电网有限责任公司
IPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种基于错分代价分类学习的电网暂态电压稳定评估方法，属于电力系统稳定分析评估领域。本发明方法以同步相量测量单元的动态量测数据为基础，从大量动态量测数据构成的时间序列中提取出与电网状态密切相关的关键子序列；通过设定电网稳定、失稳状态的不同错分代价，向学习样本引入权重系数；利用融入样本权重系数的决策树算法进行分类学习，得到决策树模型，将决策树模型用于在线监测，对电网暂态电压稳定状况实施评估。
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公开(公告)号：CN106055761B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201610354094.1
申请日：2016-05-25
申请人： 清华大学 , 中国南方电网有限责任公司
摘要： 本发明涉及一种基于决策树分类的负荷模型参数校验方法，包括以下步骤：1)得到负荷节点的负荷模型参数及相应负荷节点在扰动时电压、电流、有功和无功的动态特征曲线；2)将负荷模型参数区间离散化；3)得到最终特征段shapelet，及相应的分裂点dbsp；4)选取信息增益最大的最终特征段shapelet作为最好特征段shapelet；5)将所有样本划分数据子集；6)判断所有样本是否都正确分类，如果没有都正确分类则转步骤7)，否则转步骤8)；7)分别对D1和D2中的样本进行判断，并转步骤3)进行迭代搜索；8)运用C4.5算法依次得到pct，s0，R2的决策树模型；9)采用10折交叉验证的方式对所得决策树的分类准确度进行测试，进而得到负荷模型参数校验模型整体的准确度。
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