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公开(公告)号：CN111523749B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202010129510.4
申请日：2020-02-28
申请人： 华中科技大学 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种水电机组模型智能辨识方法，该方法包括：根据水轮机调速系统创建对应的辨识系统模型，获取水轮机调速系统在给定输入信号的激励下输出的实际响应信号，及辨识系统在给定输入信号的激励下输出的模拟响应信号；将实际、模拟响应信号间的差值定义为目标函数，采用鲸鱼优化算法对待辨识参数进行迭代寻优以使目标函数最小化，得到水电机组的最优辨识参数；在迭代过程中，通过平衡随机搜索和最优搜索来增大全局搜索概率；本发明在传统的鲸鱼优化算法中增加全局搜索概率、融合了免疫算子，并采用自适应修正方法来调整搜索空间，提高优化效率，具有收敛速度快、计算时间少、效率高的优点，有效提高了辨识精度。
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公开(公告)号：CN111523749A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010129510.4
申请日：2020-02-28
申请人： 华中科技大学 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种水电机组模型智能辨识方法，该方法包括：根据水轮机调速系统创建对应的辨识系统模型，获取水轮机调速系统在给定输入信号的激励下输出的实际响应信号，及辨识系统在给定输入信号的激励下输出的模拟响应信号；将实际、模拟响应信号间的差值定义为目标函数，采用鲸鱼优化算法对待辨识参数进行迭代寻优以使目标函数最小化，得到水电机组的最优辨识参数；在迭代过程中，通过平衡随机搜索和最优搜索来增大全局搜索概率；本发明在传统的鲸鱼优化算法中增加全局搜索概率、融合了免疫算子，并采用自适应修正方法来调整搜索空间，提高优化效率，具有收敛速度快、计算时间少、效率高的优点，有效提高了辨识精度。
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公开(公告)号：CN118657024B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411073028.8
申请日：2024-08-06
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
发明人： 梁琛 , 马喜平 , 刘克权 , 朱宏毅 , 吴国栋 , 张赛 , 袁琛 , 陈柏旭 , 赵霖 , 徐宏雷 , 游志刚 , 李晓虎 , 张鹏远 , 韩自奋 , 魏润芝 , 龚真尧 , 董开松 , 赵龙 , 沈渭程 , 赵炜
IPC分类号： G06F30/23 , G06N3/044 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06F119/14
摘要： 本发明提供了基于神经网络的重力储能效率优化方法及系统，属于重力储能技术领域，方法包括：获取重力储能系统的重物重量、重物升降高度、重物密度、重物上升速度、重物下降速度、环境温度和储能效率，分别构建并进行模型训练得到第一卷积神经网络模型、第一循环神经网络模型和第一Transformer模型，选取储能效率最优对应的模型的准确率、精度和召回率，并以此来优化模型，得到最优的第一卷积神经网络模型、第一循环神经网络模型和第一Transformer模型，并将模型应用于重力储能系统中，并将三个模型的输出数据的均值作为最终的模型输出数据。本发明通过神经网络模型来优化储能效率。
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公开(公告)号：CN118336932B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410758342.3
申请日：2024-06-13
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
发明人： 赵龙 , 梁琛 , 沈渭程 , 赵霖 , 袁琛 , 赵炜 , 张赛 , 游志刚 , 魏润芝 , 龚真尧 , 陈柏旭 , 马喜平 , 朱宏毅 , 徐宏雷 , 董开松 , 董晓阳 , 罗利 , 李亚昕
摘要： 本发明提供了基于沙戈荒的塔式重力储能方法及系统，属于塔式重力储能技术领域，方法包括：通过获取环境湿度、环境温度、第一电能、第二电能、第三电能、电能收益值和储能效率，分别进行曲面拟合操作，得到第一参考域和第二参考域，并基于第一参考域和第二参考域，调整实时的环境湿度和实时的环境温度，以使实时的电能收益值最佳。本发明通过采用曲面拟合的方式，从多维度调控塔式重力储能效果。
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公开(公告)号：CN117540876A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311732122.5
申请日：2023-12-16
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种并网条件下梯级水库防凌调度优化方法、装置和设备，该优化方法包括：获取梯级水库中目标水库当前实际入库流量和计划入库流量的当前计划值之间的第一偏差值；在第一偏差值超过预设阈值时，根据梯级水库中的每一水库之间的相对蓄水率和判别系数，对每一水库的水电负荷重新分配；获取目标水库当日实际入库流量和计划入库流量的当日计划总值之间的第二偏差值；在第二偏差值超过预设阈值时，根据第二偏差值优化梯级水库次日水电负荷计划。如此，通过两种优化方法共同实现对防凌期梯级水库防凌调度预案优化，使梯级水库能够同时满足防凌调度方案的有效执行和并网条件下的发电调峰。
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公开(公告)号：CN113839385B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202111143710.6
申请日：2021-09-28
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司
摘要： 本发明涉及一种基于贝叶斯估计的电力系统惯量估计方法，包括：基于贝叶斯估计理论对模型参数进行先验假设，得到先验概率分布；利用观测数据求得似然函数，对似然函数和先验概率分布使用贝叶斯公式计算得到后验分布；基于后验分布，在线估计完成惯量评估。本发明无需对模型次数进行选择，可有效地避免参数过拟合的问题，对电力系统惯量进行有效评估。
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公开(公告)号：CN113346517B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110508911.5
申请日：2021-05-11
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司
IPC分类号： H02J3/24
摘要： 本发明公开了一种虚拟同步机的阻尼支撑策略，具体按照以下步骤实施：步骤1、建立同步发电机二阶模型，获得功率‑频率的传递函数；步骤2、通过VSG并网控制电路对同步发电机二阶模型施加功率扰动，计算该功率扰动下频率响应函数；步骤3、对功率扰动下频率响应函数求导，并设置阻尼系数，获得扰动后的稳态频率；避免惯性时间常数和阻尼不匹配的问题，增加的虚拟同步机并网的稳定性与可靠性。
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公开(公告)号：CN118128686A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410552675.0
申请日：2024-05-07
申请人： 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司刘家峡水电厂
发明人： 孙涛 , 龚真尧 , 王雷 , 袁琛 , 牛继恩 , 赵龙 , 吴建军 , 沈渭程 , 赵炜 , 马喜平 , 张云利 , 李平东 , 胡卓勋 , 牛欢欢 , 朱宏毅 , 张赛 , 刘秀良 , 赵霖 , 魏润芝 , 游志刚 , 张文杰 , 刘萍 , 姚佳敏 , 郭得忠
IPC分类号： F03B15/18 , G01D21/02 , F03B11/00 , G06F18/213 , G06F18/214
摘要： 本发明涉及水轮发电机压力控制的技术领域，特别是涉及一种立式水轮发电机组顶盖压力调节方法、系统、电子设备及存储介质，其提高了机组的安全性、稳定性和经济效益；方法包括：设定监测时间窗口，采集监测时间窗口内不同时间节点的推力轴承瓦温；获取每个时间节点的顶盖压力影响因素集合；将每个时间节点对应的顶盖压力影响因素集合输入至预先搭建的顶盖压力影响校正数据库中进行寻优匹配，获得每个时间节点对应的轴瓦温度校正因子；将相同时间节点对应的轴瓦温度校正因子与推力轴承瓦温进行温度影响校正，获得推力轴承校正瓦温；基于预设瓦温阈值，对每个时间节点的推力轴承校正瓦温进行超温计算。
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公开(公告)号：CN113935247B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202111302789.2
申请日：2021-11-05
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F111/08 , G06F113/06 , G06F113/08
摘要： 本发明公开了计及风速随机性与相关性的分区虚拟惯量估计方法，包括以下步骤：步骤1：考虑风速的尾流及时延效应，采用分段聚合近似法对历史风速数据进行处理，建立场内各机组风速日变化曲线；步骤2：采用双尺度谱聚类算法对各机组风速日变化曲线进行聚类，实现场内机组的分区，形成数个机群；步骤3：采用非参数核密度估计法对各机群中心机组风速概率分布进行拟合，构建最优Copula函数分析各机群中心与测风塔之间风速的相关性；步骤4：考虑风速‑惯量间的不确定性，基于实际风电场内部结构和风速数据估计风电场内各机群的虚拟惯量储备。
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公开(公告)号：CN113935247A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111302789.2
申请日：2021-11-05
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F111/08 , G06F113/06 , G06F113/08
摘要： 本发明公开了计及风速随机性与相关性的分区虚拟惯量估计方法，包括以下步骤：步骤1：考虑风速的尾流及时延效应，采用分段聚合近似法对历史风速数据进行处理，建立场内各机组风速日变化曲线；步骤2：采用双尺度谱聚类算法对各机组风速日变化曲线进行聚类，实现场内机组的分区，形成数个机群；步骤3：采用非参数核密度估计法对各机群中心机组风速概率分布进行拟合，构建最优Copula函数分析各机群中心与测风塔之间风速的相关性；步骤4：考虑风速‑惯量间的不确定性，基于实际风电场内部结构和风速数据估计风电场内各机群的虚拟惯量储备。
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