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公开(公告)号：CN104600743A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201410829767.5
申请日：2014-12-26
申请人： 内蒙古电力(集团)有限责任公司 , 华北电力大学
CPC分类号： Y02E10/563 , Y02E10/763 , H02J3/386 , H02J3/46 , H02J2003/007
摘要： 本发明涉及一种考虑风电集群功率波动的系统关键变量提取方法，该方法将灵敏度分析、PV分析和动态仿真相结合，确定能反映风电集群功率波动下系统主导动态特性的关键变量，进而构造多维空间上的系统关键变量集来表征风功率波动下系统的主导特性。关键变量确定过程中充分考虑了风电集群整体影响以及风电场实际控制特点，提取受风电集群功率波动影响较大的母线电压、支路功率以及风电集群送出线路故障条件下系统失稳的同步发电机功角作为系统关键变量，以表征风电集群功率波动下系统的主导特性。
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公开(公告)号：CN106446404A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610845818.2
申请日：2016-09-26
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G06F17/50
CPC分类号： G06F17/5018 , G06F2217/78
摘要： 本发明涉及一种火电机组调峰能耗成本分段计算方法，该方法根据火电机组的铭牌参数及机组性能试验，确定其不同调峰阶段的出力门槛值。基于火电机组的运行状态和能耗特性，将火电机组调峰过程分为三个阶段。针对火电机组在不同调峰阶段的运行状态差异，从火电厂效益角度，在考虑燃煤耗量特性基础上，计及火电机组损耗成本、环境附加成本及投油成本，构造火电机组调峰能耗成本分段函数，进而得到火电机组调峰能耗成本曲线。专利成果将为火电厂经济运行提供依据。
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公开(公告)号：CN103955521B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410193280.2
申请日：2014-05-08
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明属于电力系统仿真领域，尤其涉及一种风电场机群划分方法，该方法基于风电场实测运行数据对场内机组进行机群划分。在数据的采集过程中，由于测量系统的缺陷或执行错误等因素，实测数据可能会含有噪声数据，为减小噪声数据的干扰，本发明首先基于样本点处的势值对风电场实测运行数据进行孤立点数据处理。在机群划分时，当两个机群中心初始位置较近时，其包含的冗余信息较多，划分结果容易陷入局部最优，本发明针对此将欧氏距离最小的样本组向均值点移动，并用移动后的样本组的均值替换原来的样本组，通过该方法获得具有多样性的初始机群中心的位置，提高了全局搜索能力。采用本发明提出的风电场机群划分方法能够将具有相近运行点的风电机组划分为同一机群，优化了风电场等值建模方法。
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公开(公告)号：CN103870923B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201410075215.X
申请日：2014-03-03
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G06F17/00
摘要： 本发明公开了电力系统仿真领域的一种基于信息熵的凝聚型层次聚类算法的风电场机群聚合方法。其技术方案是，首先，根据风电场的实测运行数据，采用谱聚类算法将风电场内的风电机组划分为k个风电机群；其次，建立基于信息熵的相似性矩阵；然后，基于凝聚型层次聚类算法Cure算法的机群合并；直到将所有的机群合并为指定的等值风电机组个数。该方法面向风电场动态建模，在机群聚合过程中，借用信息论中熵的定义和性质，对数据库中关系属性之间的规则进行挖掘，引入信息熵作为合并前后聚类质量的评价指标，并向上层反馈，通过一个特定的收缩因子将样本组向聚类中心收缩，从而达到合并机群的目的，且机群聚合前后风电场的动态响应特性较接近。
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公开(公告)号：CN103955521A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410193280.2
申请日：2014-05-08
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明属于电力系统仿真领域，尤其涉及一种风电场机群划分方法，该方法基于风电场实测运行数据对场内机组进行机群划分。在数据的采集过程中，由于测量系统的缺陷或执行错误等因素，实测数据可能会含有噪声数据，为减小噪声数据的干扰，本发明首先基于样本点处的势值对风电场实测运行数据进行孤立点数据处理。在机群划分时，当两个机群中心初始位置较近时，其包含的冗余信息较多，划分结果容易陷入局部最优，本发明针对此将欧氏距离最小的样本组向均值点移动，并用移动后的样本组的均值替换原来的样本组，通过该方法获得具有多样性的初始机群中心的位置，提高了全局搜索能力。采用本发明提出的风电场机群划分方法能够将具有相近运行点的风电机组划分为同一机群，优化了风电场等值建模方法。
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公开(公告)号：CN103942736B
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201410194177.X
申请日：2014-05-08
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明属于电力系统仿真领域，尤其涉及一种风电场多机等值建模方法。该方法在机群划分过程中，从优化机群中心初始位置出发，综合考虑邻域半径和机群密集度因素进行初始机群中心的优化选择过程，并在后续的机群聚类中心更新过程中，基于目标函数在当前解处的伪梯度信息，对机群聚类中心进行优化搜索，提高了机群划分的精确性，优化了风电场多机等值建模方法，降低机群划分结果对初始机群聚类中心位置的敏感性，建立的风电场多机等值模型可以较完整地反映风电场的真实情况，在实测数据准确可信的前提下，建立的风电场多机等值模型可以更加准确地反映风电场的实际响应特性，模型的精确性较高。
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公开(公告)号：CN103942736A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410194177.X
申请日：2014-05-08
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明属于电力系统仿真领域，尤其涉及一种风电场多机等值建模方法。该方法在机群划分过程中，从优化机群中心初始位置出发，综合考虑邻域半径和机群密集度因素进行初始机群中心的优化选择过程，并在后续的机群聚类中心更新过程中，基于目标函数在当前解处的伪梯度信息，对机群聚类中心进行优化搜索，提高了机群划分的精确性，优化了风电场多机等值建模方法，降低机群划分结果对初始机群聚类中心位置的敏感性，建立的风电场多机等值模型可以较完整地反映风电场的真实情况，在实测数据准确可信的前提下，建立的风电场多机等值模型可以更加准确地反映风电场的实际响应特性，模型的精确性较高。
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公开(公告)号：CN103870923A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410075215.X
申请日：2014-03-03
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明公开了电力系统仿真领域的一种基于信息熵的凝聚型层次聚类算法的风电场机群聚合方法。其技术方案是，首先，根据风电场的实测运行数据，采用谱聚类算法将风电场内的风电机组划分为k个风电机群；其次，建立基于信息熵的相似性矩阵；然后，基于凝聚型层次聚类算法Cure算法的机群合并；直到将所有的机群合并为指定的等值风电机组个数。该方法面向风电场动态建模，在机群聚合过程中，借用信息论中熵的定义和性质，对数据库中关系属性之间的规则进行挖掘，引入信息熵作为合并前后聚类质量的评价指标，并向上层反馈，通过一个特定的收缩因子将样本组向聚类中心收缩，从而达到合并机群的目的，且机群聚合前后风电场的动态响应特性较接近。
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