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公开(公告)号：CN114362573A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210160421.5
申请日：2022-02-22
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明提供了一种基于全桥子模块占比50％的混合型模块化多电平换流器(modular multilevel converter，MMC)的自适应比例系数限流控制器方案。在全桥占比50％的混合型MMC基础上，当直流侧发生故障时按比例自适应调整桥臂电压参考值，使得MMC直流侧能够依据故障电流输出负电压，加速故障清除过程。本发明所提限流控制策略相较于传统全桥高配比的混合MMC故障清除方案，在保证了直流故障清除的有效性的同时，降低了全桥子模块数量，减小了稳态损耗，具有一定的经济性优势。
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公开(公告)号：CN107204025A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710253360.6
申请日：2017-04-18
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明公开了一种基于视觉感知的自适应服装动画建模方法，其包括：步骤1：构建符合人眼特性的服装视觉显著模型，应用深度卷积神经网络学习并提取出服装动画每帧图像的不同层次抽象特征，并从这些特征和真实的眼动数据中深度学习出视觉显著模型；步骤2：服装分区域建模，基于步骤1已构建的视觉显著模型，预测服装动画图像的视觉显著图，提取出服装区域的关注度，对服装变形进行滤波，并结合摄像机视点运动信息以及物理变形信息，通过设置细节模拟因子对服装进行分区域建模；步骤3：构建视觉感知驱动的自适应服装模型并实现模拟，采用自适应多精度网格技术实现服装分区域建模，细节模拟因子高的区域进行高精度建模，细节模拟因子较低的区域则进行低精度建模，在此基础上进行动力学计算和碰撞检测，构建视觉逼真的服装动画系统。
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公开(公告)号：CN117932243A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410130351.8
申请日：2024-01-30
申请人： 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 吉林省长春电力勘测设计院有限公司 , 华北电力大学 , 国网能源研究院有限公司
IPC分类号： G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F123/02
摘要： 本发明提供了一种基于条件去噪扩散模型的用电负荷分解数据生成方法及装置，涉及用电负荷数据生成领域，包括获取原始用电负荷数据，其中，原始用电负荷数据包括日期时间数据，对原始用电负荷数据进行预处理，得到处理后数据，对日期时间数据进行编码，得到日期编码数据，构建条件去噪扩散模型，利用处理后数据和日期编码数据对条件去噪扩散模型进行训练，得到训练后条件去噪扩散模型，利用训练后条件去噪扩散模型对原始用电负荷数据进行随机重采样，得到新用电负荷数据。旨在确保生成的数据既多样性又具有与日期时间信息和用电负荷数据之间的强相关性，提供更可靠、准确且丰富的用电负荷监控数据。
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公开(公告)号：CN117252707A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311508001.2
申请日：2023-11-14
申请人： 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 吉林省长春电力勘测设计院有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G06Q40/06 , G06Q10/0631 , G06Q10/10 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及电网领域，具体公开了一种电网项目投资优化方法和装置。包括收集电力参数并进行分析，得到电网现存问题；根据所述电网现存问题，确认业务需求及拟投项目库；对所述业务需求及所述拟投项目库进行解析，得到项目建设目标并对所述项目建设目标进行划分和指标量化；利用量化后的指标，构建投资组合优化模型；将所述指标量化后的数据输入所述投资组合优化模型，得到电网项目投资组合优化方案。本发明顺应当前绿色低碳发展背景，经过全方位考虑进行模型构建，能够对在绿色低碳转型背景下的电网企业进行精准投资、资源分配和提高投资效益的准确指导。
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公开(公告)号：CN107204025B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201710253360.6
申请日：2017-04-18
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明公开了一种基于视觉感知的自适应服装动画建模方法，其包括：步骤1：构建符合人眼特性的服装视觉显著模型，应用深度卷积神经网络学习并提取出服装动画每帧图像的不同层次抽象特征，并从这些特征和真实的眼动数据中深度学习出视觉显著模型；步骤2：服装分区域建模，基于步骤1已构建的视觉显著模型，预测服装动画图像的视觉显著图，提取出服装区域的关注度，对服装变形进行滤波，并结合摄像机视点运动信息以及物理变形信息，通过设置细节模拟因子对服装进行分区域建模；步骤3：构建视觉感知驱动的自适应服装模型并实现模拟，采用自适应多精度网格技术实现服装分区域建模，细节模拟因子高的区域进行高精度建模，细节模拟因子较低的区域则进行低精度建模，在此基础上进行动力学计算和碰撞检测，构建视觉逼真的服装动画系统。
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公开(公告)号：CN114268127A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111499870.4
申请日：2021-12-09
申请人： 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明涉及一种大规模风电接入的混合直流输电系统送端电网频率控制策略。混合直流系统整流侧采用电网换相换流器(Line Commutated Converter，LCC)串联两个模块化多电平换流器(Modular Multilevel Converter,MMC)的结构，分别在风机和传统直流换流站中引入考虑一次调频特性与惯性特性的附加频率控制策略，在柔直换流站中引入虚拟惯性控制策略；为使柔直换流站与传统直流换流站协调参与送端电网调频，提出了基于直流电压‑电流偏差量的直流电压协调控制策略。本发明所提频率协调控制策略可以有效提高送端系统的惯量与一次调频能力，改善交流系统在不同运行工况下的频率稳定问题。
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公开(公告)号：CN114204569A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111468967.9
申请日：2021-12-03
申请人： 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于特高压混合直流输电系统的送端无功协调控制策略。提出了特高压混合级联直流系统送端所配置的滤波器组与直流侧模块化多电平换流器(Modular Multilevel Converter,MMC)参与送端交流系统电压调节的方法，考虑到MMC在过载工况下无功支撑能力较弱的问题，提出了MMC直流电压自适应控制策略，将MMC传输的部分有功功率转移至LCC，扩大MMC的无功支撑能力，实现了MMC与滤波器组之间的无功协调控制。本发明所提控制策略可以有效减少滤波器的动作次数，延长滤波器的使用寿命，有效抑制过电压与低电压，改善交流系统电压质量。
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公开(公告)号：CN117252707B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311508001.2
申请日：2023-11-14
申请人： 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 吉林省长春电力勘测设计院有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G06Q40/06 , G06Q10/0631 , G06Q10/10 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及电网领域，具体公开了一种电网项目投资优化方法和装置。包括收集电力参数并进行分析，得到电网现存问题；根据所述电网现存问题，确认业务需求及拟投项目库；对所述业务需求及所述拟投项目库进行解析，得到项目建设目标并对所述项目建设目标进行划分和指标量化；利用量化后的指标，构建投资组合优化模型；将所述指标量化后的数据输入所述投资组合优化模型，得到电网项目投资组合优化方案。本发明顺应当前绿色低碳发展背景，经过全方位考虑进行模型构建，能够对在绿色低碳转型背景下的电网企业进行精准投资、资源分配和提高投资效益的准确指导。
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公开(公告)号：CN117236652A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311499310.8
申请日：2023-11-13
申请人： 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 吉林省长春电力勘测设计院有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及配电网领域，具体公开了一种兼容电动汽车通行和充电的配电网容量评估方法和装置。包括获取充电站情况信息、电动汽车路程信息和实时路况信息，根据所述电动汽车路程信息和所述实时路况信息进行计算，得到电动汽车旅途时间，根据所述电动汽车旅途时间、所述实时路况信息和所述充电站情况信息，利用时间转换系数进行计算，来确认电动汽车总需求，将所述电动汽车总需求投射到时间维度上，得到需求实时效果，根据所述需求实时效果，对配电网需求容量进行评估，得到评估结果。旨在通过考虑电动汽车在充电站的等待时间和旅途的时间最小化为目标，以避免交通拥堵，构建智能交通城市。
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公开(公告)号：CN115600501A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211366938.6
申请日：2022-11-01
IPC分类号： G06F30/27 , G06F17/16 , G06F18/214 , G06F119/02
摘要： 本发明公开了属于电力工程技术领域的一种多尺度风功率时间序列预测方法。该方法包括步骤S1：对风功率、风轮的转速数据的每一个特征维度进行均值和方差归一化处理；步骤S2：将步骤S1处理后的数据输入到神经网络预测模型；步骤S3：利用损失函数训练神经网络预测模型；步骤S4：对神经网络预测模型的多尺度输出进行归一化还原。本发明能够控制多个尺度之间的误差传递，减弱了误差叠加的效应，使多个尺度叠加给预测误差带来的正面效应超过负面效应。
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