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公开(公告)号：CN105305441B
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201510850056.0
申请日：2015-11-27
申请人： 华北电力大学 , 国网北京市电力公司电力科学研究院 , 国网湖北省电力公司经济技术研究院
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明属于电力系统自动化调度技术领域，尤其涉及一种电力系统状态与参数联合追踪方法，计算电力系统潮流，将各节点的电压幅值与相角作为系统状态量的真值；辨识电力系统中主导参数，形成主导参数集合，选取其中的一个或几个参数，加入误差分量来模拟实际电力系统中有误的参数；模拟在状态追踪过程中，辨识出可疑参数，记录当前断面的状态估计结果；以参数量测残差的加权之和为目标函数；找到多个断面上目标函数值最小的一组状态与参数的估计值；采用对多断面参数估计结果加权平均的方法计算参数最终估计值。算例表明，本发明在系统中的主导参数存在误差时依然可以准确追踪系统状态，同时修正参数值，具有良好的工程应用前景。
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公开(公告)号：CN105303269A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510849958.2
申请日：2015-11-27
申请人： 华北电力大学 , 国网北京市电力公司电力科学研究院 , 国网湖北省电力公司经济技术研究院
摘要： 本发明属于电力系统自动化调度技术领域，尤其涉及一种消除杠杆点的最优变换方法，包括：通过对电力系统参数量测所建立的量测方程来求取电力系统状态估计的雅可比矩阵H；将出线度大于3的节点设为杠杆点，若某节点存在节点注入功率量测，则将雅可比矩阵H中所对应的该节点的列标记成需要旋转的列；求得需要旋转的列所对应的最优旋转矩阵，并将这些矩阵相乘获得雅可比矩阵的最优旋转矩阵Q；通过求取优化问题得到最优伸缩矩阵S，对雅可比矩阵进行最优变换得到最优雅可比矩阵H′＝SHQ。本发明可有效消除杠杆点，从而使得随后的状态估计计算可以有效抑制杠杆点不良数据，具有良好的工程应用前景。
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公开(公告)号：CN105305441A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510850056.0
申请日：2015-11-27
申请人： 华北电力大学 , 国网北京市电力公司电力科学研究院 , 国网湖北省电力公司经济技术研究院
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明属于电力系统自动化调度技术领域，尤其涉及一种电力系统状态与参数联合追踪方法，计算电力系统潮流，将各节点的电压幅值与相角作为系统状态量的真值；辨识电力系统中主导参数，形成主导参数集合，选取其中的一个或几个参数，加入误差分量来模拟实际电力系统中有误的参数；模拟在状态追踪过程中，辨识出可疑参数，记录当前断面的状态估计结果；以参数量测残差的加权之和为目标函数；找到多个断面上目标函数值最小的一组状态与参数的估计值；采用对多断面参数估计结果加权平均的方法计算参数最终估计值。算例表明，本发明在系统中的主导参数存在误差时依然可以准确追踪系统状态，同时修正参数值，具有良好的工程应用前景。
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公开(公告)号：CN117592688A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311467574.5
申请日：2023-11-06
发明人： 于希娟 , 陈艳霞 , 王方雨 , 王松 , 周文斌 , 王海云 , 王永 , 陈茜 , 张雨璇 , 姚艺迪 , 徐鹏 , 焦建林 , 郑凯元 , 张再驰 , 杨莉萍 , 汪伟 , 王宁 , 张淼 , 宣振文 , 王立永 , 及洪泉 , 胡俊杰 , 陈佳琦 , 刘宝柱
IPC分类号： G06Q10/0631 , H02J3/06 , H02J3/00 , G06F17/15 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
摘要： 本申请公开了一种电动汽车两阶段充放电调度方法及装置。其中，该方法包括：在电动汽车的日前调度阶段内，采集电动汽车申报的出行信息和分时电价信息，根据电动汽车次日的充放电分时电价，以电动汽车充放电的总成本最低为目标建立日前调度模型，确定电动汽车在次日的总充放电功率目标曲线，目标总充放电功率曲线用于表示在充放电日期内多个预设时间段内电动汽车的目标总充放电功率；在电动汽车的实时调度阶段内，针对电动汽车入网的随机性，建立基于滚动优化的实时调度模型，对电动汽车在实时阶段每个预设时间段的实际充放电总功率进行调整，使得实际充放电总功率和目标总充放电功率的差值最小，进而实现对目标功率的准确有效跟踪。
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公开(公告)号：CN116760067A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310739180.4
申请日：2023-06-20
摘要： 本发明公开了一种电网系统的安全惯量确定方法、装置和计算机设备。其中，该方法包括：确定在电网系统出现扰动后频率变化率超过第一阈值的情况下保证电网系统安全运行的第一安全惯量；确定在电网系统出现扰动后频率低于第二阈值的情况下保证电网系统安全运行的第二安全惯量；根据第一安全惯量和第二安全惯量，确定目标安全惯量，其中，目标安全惯量为保证电网系统安全运行的安全惯量下限值。本发明解决了相关技术中确定电网系统的最小安全惯量的方法准确率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN108364141A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810260827.4
申请日：2018-03-27
CPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要： 一种电能质量综合补偿装置的经济性分析方法。属于电能质量补偿装置的经济性分析技术领域。对综合补偿装置的成本进行分析，包括初始投资成本和年变动成本两部分，并计算综合补偿装置的成本现值；对综合补偿装置的产出进行分析，推导出综合补偿装置投运后降低的无功、谐波和不平衡损耗表达式，并计算综合补偿装置的产出现值；推导出综合补偿装置的净现值表达式，并进行净现值计算，根据净现值计算结果对综合补偿装置进行经济性分析，净现值不小于0说明方案可行，在装置生命周期结束之前可以收回初始成本并获得效益，并且净现值越高，电能质量综合补偿装置效益也越高。优点在于，广泛应用于电能质量补偿装置的经济性评估领域，提供了更为清晰的指导思路。
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公开(公告)号：CN117895574A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311286366.5
申请日：2023-09-28
摘要： 本申请实施例提供了一种调控策略的确定方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：根据负荷预测曲线确定目标配电网络在负荷高峰时期的运行信息，并使用目标处理方式对目标配电网络进行处理，得到第一综合负荷模型；在获取用于进行预防控制的目标函数和约束条件的情况下，根据第一综合负荷模型、目标函数、约束条件构建潮流模型，并通过潮流模型对运行信息执行第一处理，得到第一调控策略，在已获取目标配电网络中电动汽车集群对应的可调功率的情况下，基于第一调控策略、可调功率构建集群调度模型，并根据集群调度模型对运行信息执行第二处理，得到第二调控策略；基于第一调控策略和/或第二调控策略对目标配电网进行预防控制。
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公开(公告)号：CN117592700A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311533446.6
申请日：2023-11-16
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06F18/23 , G06F18/23213 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种电动车辆集群的调度方法、装置、存储介质及电子装置，包括：获取电动车辆集群的充电条件，其中，充电条件为基于电动车辆集群的调度潜力聚合模型确定得到，调度潜力聚合模型为基于电动车辆集群的充电记录数据构建得到；响应于充电条件，确定电动车辆集群的调度信号；基于调度信号调度电动车辆集群。通过本发明，解决了无法准确对电动车辆集群进行调度的问题，进而达到了对电动车辆集群进行准确调度的效果。
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公开(公告)号：CN116799813A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310466440.5
申请日：2023-04-26
IPC分类号： H02J3/24 , H02J3/48 , G06F30/20 , G06F18/214 , G06F119/06 , G06F113/04
摘要： 本申请公开了一种风电场频率稳定控制方法、装置及电子设备。包括：获取风电场预设的风电出风极限数据，并获取风电场在目标风电出力场景下的目标风电出风数据；将风电出风极限数据输入至预训练的频率预测模型中，得到频率预测模型输出的频率预测边界响应曲线，并将目标风电出风数据输入至频率预测模型中，得到频率预测模型输出的频率预测响应曲线；比较频率预测响应曲线与预设的频率评估阈值的大小，并依据比较结果执行相应的频率稳定管控措施，其中，基于频率预测边界响应曲线确定频率稳定管控措施的参数阈值。本申请解决了相关预测模型无法准确预测受突增扰动后的风电场的频率值，并且依据频率预测值制定的频率稳定控制措施的鲁棒性较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN103632050A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310594031.X
申请日：2013-11-22
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明提出一种电力系统噪声自适应抗差状态估计方法，包括以下步骤：S1，获取L个量测断面，其中，L为正整数；S2，对每个量测断面进行量测误差估计以获取误差矢量；以及S3，基于L个量测断面估计得到的误差矢量，运用统计学习方法估计得到广义高斯密度模型GGD的参数，以获取量测噪声的分布类型，并根据噪声分布类型选择对应的最优抗差状态估计模型。本发明的噪声自适应抗差状态估计方法，能够通过统计学习获取噪声的分布规律，并将其与抗差状态估计方法进行在线匹配，从而可实现对各种噪声类型的自适应，即在任何噪声分布类型下，均可以得到更接近于状态变量真值的最优估计结果。
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