公开(公告)号：CN117134370A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202310953182.3

申请日：2023-07-31

Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 ,  国网安徽省电力有限公司 ,  国家电网有限公司 ,  浙江大学

Inventor： 蒋彦翃 ,  李宗翰 ,  彭龙 ,  胡涛 ,  吴萍 ,  徐式蕴 ,  张亶 ,  叶瑞涛 ,  孙华东 ,  赵兵 ,  陈锦辉

IPC: H02J3/24 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明公开了一种用于抑制跨区联络线功率波动的方法及系统，属于电网安全稳定运行技术领域。本发明方法，包括：针对跨区联络线进行模拟仿真，获取所述跨区联络线无扰动和/或大扰动下的功率波动曲线；确定用于控制跨区联络线的控制器的控制结构，基于所述的功率波动曲线，调整所述控制器控制结构的控制参数；确定调整后的控制器的幅频和/或相频特性，根据所述幅频和/或相频特性的验证控制效果，对所述跨区联络线所在场站进行调控。本发明的实施能够防止联络线功率波动超过稳定极限，以消除系统安全稳定隐患。

公开(公告)号：CN118657050A

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202410737073.2

申请日：2024-06-07

Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 ,  浙江大学 ,  国网安徽省电力有限公司

Inventor： 李宗翰 ,  蒋彦翃 ,  林罗涛 ,  彭龙 ,  张亶 ,  徐式蕴 ,  易俊 ,  叶瑞涛 ,  陈润泽

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0442 ,  G01R31/08 ,  G01R31/52 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM的极限相位差预测方法、装置及介质。方法包括：对指定电网的电网仿真模型中线路设置三相短路故障，收集多种故障类型下的运行样本数据，运行样数据包括：电网两侧角度差以及电量样本数据；采用二分法根据电网两侧角度差、预先设置的初始故障持续时间下限值和初始故障持续时间上限值，确定多种故障类型的临界失稳时间；根据临界失稳时间确定多个故障类型的极限相位差；将多种故障类型的电量样本数据作为预先构建的训练模型的输入数据，将多种故障类型下的极限相位差作为输出进行模型训练，生成极限相位差预测模型；将采集的待预测故障的待预测电量数据输入至极限相位差预测模型中，输出待预测故障的极限相位差预测值。

公开(公告)号：CN116979598A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310783997.1

申请日：2023-06-29

Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 ,  浙江大学

Inventor： 彭龙 ,  徐式蕴 ,  易俊 ,  李宗翰 ,  蒋彦翃 ,  陈润泽 ,  林罗涛 ,  张亶 ,  周玢玥 ,  叶瑞涛 ,  沈政委 ,  贾琦

IPC: H02J3/38 ,  H02J13/00 ,  G06F30/367 ,  G06F30/373

Abstract: 本发明公开了一种电力系统戴维南等值阻抗估计方法及装置。其中，方法包括：监测电力系统并网点系统侧的有功功率波动；在有功功率波动超过预设的百分比值的情况下，采集并网点交流母线电压和交流系统流入电流，根据预设的基于机理方法的等值阻抗估计公式，计算第一戴维南等值阻抗；在有功功率波动不超过百分比值的情况下，采集并网点的扰动电气量，输入至预先训练的全连接神经网络阻抗模型，输出第二戴维南等值阻抗。

公开(公告)号：CN117134371A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311001037.1

申请日：2023-08-10

Applicant: 浙江大学

Inventor： 叶瑞涛 ,  张亶

IPC: H02J3/24 ,  G06N3/042 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习和图注意力机制的电力稳控方法，该方法通过电力系统仿真软件生成训练数据，然后使用深度强化学习来训练智能体，通过图注意力机制网络来增强电网特征提取能力，最后实现对失稳系统的稳定控制。该方法主要包括：切机方案设计：设计一套可以对失稳系统进行稳定控制的切机流程；设计基于图注意力机制的神经网络：基于电网的拓扑结构通过图注意力机制网络构建智能体的神经网络；深度强化学习内容设计：设计动作空间、状态空间、奖励函数等。本发明首次提出了将图注意力机制网络和深度强化学习结合应用在电力系统稳定控制上的方法，可以增强对电网特征的提取能力，具有提升对失稳系统进行稳定控制的能力。

公开(公告)号：CN117009757A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202310724749.X

申请日：2023-06-19

Applicant: 浙江大学

Inventor： 陈润泽 ,  张亶 ,  张启飞 ,  叶瑞涛

IPC: G06F18/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了基于CDoubleGAN的电网时序数据生成模型系统。本发明中，创新性地采用了编解码器加上双GAN的结构，使得模型的训练更加稳定，模型的效果更好；通过使用AR‑FNN代替RNN解决Lipschitz连续性问题，从而可以使用Wassersteindistance对目标函数进行稳定优化；采用了编解码器加上双GAN的结构，使得模型的训练更加稳定，模型的效果更好；之前的模型大多采用RNN模块用来处理时序数据，但是RNN模型本身训练不稳定，本方案使用AR‑FNN代替RNN解决Lipschitz连续性问题，从而可以使用Wassersteindistance对目标函数进行稳定优化，这样训练更稳定，模型效果好。