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公开(公告)号：CN106684923A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710191547.8
申请日：2017-03-27
Applicant: 云南电网有限责任公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明涉及一种针对双馈风机小干扰稳定的增强型控制方法，通过引入关于电网频率的附加阻尼项的方法增加双馈风机系统的阻尼，且该附加阻尼项不影响双馈风机的虚拟功角‑转速平衡点和同步稳定裕度，避免双馈风机由于配置下垂系数以满足同步稳定裕度而引起的系统阻尼变弱，使频率下垂控制或虚拟同步机控制的双馈风机在具有期望的同步稳定裕度的同时，具有期望的阻尼特性，改善电网的动态特性与稳定性。
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公开(公告)号：CN106849171B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201710167147.3
申请日：2017-03-20
Applicant: 云南电网有限责任公司 , 浙江大学
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明涉及一种并网电压受控型逆变器的非线性下垂控制方法，包括以下步骤：（1）、设计具有非线性特性逆变器输出频率与有功功率之间的下垂关系曲线，所述曲线为分段函数；（2）、设计随输出有功功率变化而自适应变化的逆变器虚拟电抗。本申请控制方法与传统线性下垂相比，更加符合电网实际运行需求，带来了更多的控制灵活性和电网友好性，使得并网逆变器具有非线性频率支撑功能；与非线性下垂相适应的自适应虚拟电抗会随着逆变器出力的变化而变化，在一定范围内，可以为逆变器提供额外的阻尼，提高并网逆变器的稳定性。
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公开(公告)号：CN106684923B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201710191547.8
申请日：2017-03-27
Applicant: 云南电网有限责任公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明涉及一种针对双馈风机小干扰稳定的增强型控制方法，通过引入关于电网频率的附加阻尼项的方法增加双馈风机系统的阻尼，且该附加阻尼项不影响双馈风机的虚拟功角‑转速平衡点和同步稳定裕度，避免双馈风机由于配置下垂系数以满足同步稳定裕度而引起的系统阻尼变弱，使频率下垂控制或虚拟同步机控制的双馈风机在具有期望的同步稳定裕度的同时，具有期望的阻尼特性，改善电网的动态特性与稳定性。
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公开(公告)号：CN106786776A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710082311.0
申请日：2017-02-15
Applicant: 云南电网有限责任公司 , 浙江大学
IPC: H02J3/38
CPC classification number: H02J3/38 , H02J2003/007
Abstract: 本发明涉及一种利用修正广义阻抗分析并网逆变器系统稳定性的方法，针对逆变器并网系统，通过在极坐标下建立逆变器的小信号模型，进而建立逆变器的广义导纳接口模型以及电网的广义导纳接口模型；使用广义导纳接口模型可以得到逆变器和电网的修正广义阻抗；由逆变器的修正广义阻抗和电网的修正广义阻抗之比可得修正广义阻抗判据，进而用于系统的稳定性分析。本发明可用于考虑电压前馈滤波的逆变器在并网后的稳定性分析，相比于一般阻抗法更好地处理了耦合问题，可用于准确分析大规模并网问题的稳定性分析。
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公开(公告)号：CN106786776B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201710082311.0
申请日：2017-02-15
Applicant: 云南电网有限责任公司 , 浙江大学
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明涉及一种利用修正广义阻抗分析并网逆变器系统稳定性的方法，针对逆变器并网系统，通过在极坐标下建立逆变器的小信号模型，进而建立逆变器的广义导纳接口模型以及电网的广义导纳接口模型；使用广义导纳接口模型可以得到逆变器和电网的修正广义阻抗；由逆变器的修正广义阻抗和电网的修正广义阻抗之比可得修正广义阻抗判据，进而用于系统的稳定性分析。本发明可用于考虑电压前馈滤波的逆变器在并网后的稳定性分析，相比于一般阻抗法更好地处理了耦合问题，可用于准确分析大规模并网问题的稳定性分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106849171A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710167147.3
申请日：2017-03-20
Applicant: 云南电网有限责任公司 , 浙江大学
IPC: H02J3/38
CPC classification number: H02J3/38 , H02J2003/007
Abstract: 本发明涉及一种并网电压受控型逆变器的非线性下垂控制方法，包括以下步骤：（1）、设计具有非线性特性逆变器输出频率与有功功率之间的下垂关系曲线，所述曲线为分段函数；（2）、设计随输出有功功率变化而自适应变化的逆变器虚拟电抗。本申请控制方法与传统线性下垂相比，更加符合电网实际运行需求，带来了更多的控制灵活性和电网友好性，使得并网逆变器具有非线性频率支撑功能；与非线性下垂相适应的自适应虚拟电抗会随着逆变器出力的变化而变化，在一定范围内，可以为逆变器提供额外的阻尼，提高并网逆变器的稳定性。
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公开(公告)号：CN119341046A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411461031.7
申请日：2024-10-18
Applicant: 云南电网有限责任公司 , 云南电网有限责任公司普洱供电局
IPC: H02J3/28 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/38
Abstract: 本发明涉及一种基于多阶段鲁棒优化的新能源场站储能容量配置方法，包括投资决策层、日前运行调度策略决策层和日内运行模拟层。通过建立多阶段储能容量规划模型，考虑新能源出力不确定性和系统灵活性需求，采用分布鲁棒优化和合作博弈等方法，优化储能配置。该方法能有效降低系统综合成本，提高储能利用率，平衡解的经济性和鲁棒性。与现有技术相比，本发明具有以下优势：更全面地考虑了新能源出力不确定性和系统灵活性需求；优化方法更科学，能提高储能配置的准确性和可靠性；实现了储能共享与投资成本分摊，促进了新能源的消纳和电力系统的稳定运行。本发明对于新能源场站储能容量配置具有重要的指导意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN114254828B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202111575099.4
申请日：2021-12-21
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了一种基于混合卷积特征提取器和GRU的电力负荷预测方法，通过对所收集的数据进行归一化处理，再将归一化处理得到的数据带入到混合卷积特征提取器，混合卷积特征提取器中的卷积块对归一化数据进行一维卷积层、最大池化层以及RELU激活函数处理后得到的输出数据再进行一维向量的转化，再带入到MLP神经网络得到非线性特征。将非线性特征带入到GRU模型进行迭代学习，由全连接层输出预测结果。本发明通过结合卷积特征提取和GRU模型，利用混合卷积特征提取器在数据挖掘领域的优势，提取非线性数据的关系。使用GRU模型可以充分考虑负荷特征的时序特性，具有良好地时序性数据拟合回归能力，有较高的预测效率，也能更精准的预测未来电力负荷预测。
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公开(公告)号：CN115169157A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210963953.2
申请日：2022-08-11
Applicant: 云南电网有限责任公司
Inventor： 李玲芳 , 司大军 , 蔡万通 , 孙鹏 , 杨浚文 , 郭知非 , 吴琛 , 游广增 , 陈义宣 , 卓映君 , 陈姝敏 , 何烨 , 王彤 , 高杉雪 , 郑超铭 , 黄润 , 黄东启 , 田宝烨 , 邓卓明
IPC: G06F30/20 , G06N3/00 , G06Q10/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/28 , H02J3/32 , H02J15/00 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了基于多目标花朵授粉算法的电氢混合储能优化配置方法包括，基于储能系统的相关参数及约束条件，建立储能系统配置模型和目标函数；利用多目标花朵授粉算法，对所述储能系统进行最优选址定容，获得相应储能系统选址定容数据；将所述储能系统选址定容数据代入目标函数中检测配置效果；基于上述步骤建立多目标优化模型，进行迭代，达到所述算法收敛条件，输出最优配置方案。本发明仅需配电网参数及储能系统的运行数据就能得到最优储能结构配置方法，结构简单，成本低；利用多目标花朵授粉算法提高优化效率，并且合理平衡局部搜索与全局探索以获得高质量的全局最优解决方案，进而能提高储能系统选址定容的准确性。
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公开(公告)号：CN114266593A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111568968.0
申请日：2021-12-21
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开一种基于KPCA和线性回归的电力消费预测方法，将收集到的预设时间段的城市变量经过PCA和KPCA进行处理后得到的PCA处理变量和KPCA处理变量，再将PCA处理变量和KPCA处理变量分为训练集、试验集和预测集后带入到线性回归模型中，选择最优模型得到预测结果。经验证本方法所得预测结果与实际电力消费结果吻合程度较高，可以通过本方法对已发生时间段的电力预测消费进行计算。通过结合KPCA方法和线性回归模型的方式，在城市变量样本较少的情况下，对预测年份或时间段的电力消费情况进行预测，解决了现有用电消费预测模型的不稳定性和不确定性，减小预测结果与实际情况的误差。
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