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公开(公告)号：CN111628507A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010237665.X
申请日：2020-03-30
申请人： 华北电力大学 , 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 , 国家电网有限公司
发明人： 曾贇 , 刘文颖 , 陈仕彬 , 朱丽萍 , 王方雨 , 邵冲 , 张雨薇 , 行舟 , 张尧翔 , 张柏林 , 王维洲 , 徐宏雷 , 吴斌 , 夏鹏 , 韩旭杉 , 张雯程 , 冯永春 , 李潇 , 魏博 , 陈鑫鑫 , 刘克权 , 胡阳 , 王耿 , 郇悦 , 刘紫东 , 杨美颖
摘要： 本发明公开了一种抑制暂态过电压的新型调相机与SVG协调控制方法。针对直流换相失败及闭锁故障导致送端暂态过电压的情况，提出以下方法：稳态运行时，优化新型调相机与SVG的动态无功储备，故障来临时根据换相失败和闭锁的不同情况，切换调相机与SVG的工作模式，辅之以滤波器的投切控制，尤其使用引入电压-电流斜率控制的SVG控制环节，通过控制SVG两大运行参数，在新型调相机调压基础上完善暂态过电压抑制能力，达到理想的协调控制效果。本发明有效抑制了直流输电换相失败/闭锁工况下直流输电送端暂态过电压，达到了良好的协调控制电压能力，减少了直流送端风电场风机因暂态过电压的脱网现象。
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公开(公告)号：CN111404170A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010239104.3
申请日：2020-03-30
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 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明公开了一种抑制高压直流送端系统暂态过电压的时序控制方法，该方法包括：分析无功补偿设备的动作特性；得到发生直流闭锁故障时各无功补偿设备的动作时间尺度；提出一种抑制高压直流送端系统暂态过电压的时序控制方法。本发明所提出的时序控制方法，在高压直流输电系统(high voltage direct current，HVDC)因发生直流闭锁故障而导致送端系统暂态过电压时，能够在保证双馈异步风力发电机组(doubly fed induction generator，DFIG)机组不脱网运行的同时，对送端电网进行无功支持从而加速送端电网故障的恢复。
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公开(公告)号：CN111628521A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010149934.7
申请日：2020-03-06
申请人： 华北电力大学 , 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 , 国家电网有限公司
发明人： 朱丽萍 , 刘文颖 , 行舟 , 王方雨 , 张柏林 , 张雨薇 , 邵冲 , 张尧翔 , 陈仕彬 , 曾贇 , 王维洲 , 夏鹏 , 韩旭杉 , 张雯程 , 李潇 , 陈鑫鑫 , 胡阳 , 郇悦 , 刘紫东 , 杨美颖
IPC分类号： H02J3/38
摘要： 本发明公开了一种直流故障对送端风机连锁脱网的影响机理分析方法，包括：分析直流连续换相失败并闭锁期间整流站交流电压变化过程；根据电路理论，分析直流近区风电场并网点电压与整流站交流电压等电气量间的数量关系；结合风电场电压穿越要求，分析直流故障后送端风电机组低压连锁脱网和高压连锁脱网机理，以及影响风电机组脱网的主导因素。本发明提供的一种直流故障对送端风机连锁脱网的影响机理分析方法，对今后在送端系统提出针对直流故障的控制策略具有重要的理论和现实意义。
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公开(公告)号：CN111628508A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010237695.0
申请日：2020-03-30
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 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明公开了抑制高压直流暂态过电压的调相机与SVC协调控制方法。特征是在确定调相机和SVC的调节特性基础上，考虑将调相机与SVC进行协调控制，以控制母线电压不越限为目标，合理地进行无功补偿协调。本发明能够实现稳定电压的目标，保证直流输电系统的安全稳定，对促进风电外送消纳具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110750518A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910969154.4
申请日：2019-10-12
申请人： 华北电力大学 , 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 , 国家电网有限公司
发明人： 王方雨 , 刘文颖 , 王维洲 , 陈鑫鑫 , 王耿 , 夏鹏 , 张柏林 , 张雨薇 , 拜润卿 , 张尧翔 , 邵冲 , 许春蕾 , 刘福潮 , 行舟 , 聂雅楠 , 李宛齐 , 冉忠 , 胡阳 , 朱丽萍 , 李潇 , 郇悦
IPC分类号： G06F16/21 , G06F16/215 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了电力系统线损数据治理领域的一种基于奇异值分解的同期线损异常数据修复方法。包括：根据历史运行数据按照日为行，月为列的方式构造同期线损电量矩阵，并进行标准化处理；基于“阈值”分析法对同期线损异常数据类型进行辨识；基于样条回归模型对恒定异常数据进行替换修复，更新同期线损电量矩阵；将更新后的同期线损电量矩阵拆分成正常矩阵A和异常矩阵E，并对A进行奇异值分解；基于鲁棒成分分析法建立同期线损异常数据修复模型，并对矩阵A进行迭代优化，修复异常数据。本发明提供的一种基于奇异值分解的同期线损异常数据修复方法能够实现不同类型异常数据的修复，且修复准确度高，速度快，可用于同期线损异常数据在线修复。
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公开(公告)号：CN110610189A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910573775.0
申请日：2019-06-28
申请人： 华北电力大学 , 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 , 国家电网有限公司
发明人： 王方雨 , 刘文颖 , 王维洲 , 陈鑫鑫 , 王耿 , 夏鹏 , 张柏林 , 张雨薇 , 拜润卿 , 张尧翔 , 邵冲 , 许春蕾 , 刘福潮 , 荣俊杰 , 行舟 , 聂雅楠 , 李宛齐 , 冉忠 , 胡阳 , 朱丽萍 , 李潇 , 郇悦
摘要： 本发明公开了电力系统线损数据治理领域的一种基于变权秩和近似相等特性的同期线损异常数据辨识方法。包括：求取与同期线损数据序列同时间尺度的理论线损功率数据序列，并进行功率-电量转换；求取同期线损与理论线损差异平均值，并形成差异序列集合；采用离散编秩法对差异序列集合中的元素按照绝对值大小进行编秩；采用惩罚变权方法对差异元素相应秩进行赋权，并计算变权正、负秩和；求取异常数据秩和差异阈值，辨识是否存在异常数据。能够综合考虑异常数据幅度和异常数据数量的影响，不依赖指标选取进行辨识，辨识准确度高，适应性强，辨识速度较快。
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公开(公告)号：CN111404169A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010237700.8
申请日：2020-03-30
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 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明公开了高压直流换流站加装暂态电压控制设备容量的计算方法，包括：首先统计高压直流换流站输电参数，并建立换流站等效电路；其次根据无功补偿设备特性，选择合理有效的无功补偿设备，结合容量选择原则计算暂态电压控制设备无功补偿容量；最后，将计算得到的暂态电压控制设备无功补偿容量带入换流站母线暂态过电压计算过程中，验算计算结果的有效性。通过该方法，可准确计算得到降低高压直流换流站母线暂态电压的控制设备容量，提高高压直流输电线路的稳定性与可靠性，从而避免风电脱网事故的发生。
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公开(公告)号：CN111446732A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201910299193.8
申请日：2019-04-15
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 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供一种光伏发电系统最大功率估计方法建立光伏电池的双二极管7参数模型，并采用开路电压和短路电流参数实现环境参数向标准条件的转换计算；使用参数控制的L-M算法，使得该算法分段表现出梯度下降法和高斯-牛顿法的特性，并充分结合两种方法的优点。基于L-M算法的光伏双二极管模型参数计算，受迭代初始值选取影响较小，并且加快了收敛速度和精度。基于开路电压近似的方法求得最大功率值，省去了一次迭代的过程提升了计算速度。
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公开(公告)号：CN111193255A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911265053.5
申请日：2019-12-11
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 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开一种考虑风电不确定性的电力系统时变母线负荷新型，属于新能源接入电力系统安全分析领域，包括以下步骤：首先识别负荷曲线即负荷大小的时变特性，基于投影运算、多曲线拟合方法生成电力负荷曲线原始投影图，对负荷数据进行预处理、初步分段并对各段进行线性回归拟合，根据负荷变化趋势判断图像拐点进而拟合得到电力负荷图像；然后在特定时刻母线节点负荷建模，在传统综合负荷模型上并联感应发电机得到考虑风电不确定性的电力系统时变母线负荷模型，最后利用算法进行参数辨识并验证其模型描述性和适用性。本发明适应于能源互联网的发展趋势，对新能源接入电力系统安全稳定、能源互联网的调度运行分析至关重要。
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公开(公告)号：CN111192158A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911265481.8
申请日：2019-12-11
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 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的变电站日负荷曲线相似度匹配方法，包括以下步骤：S1对变电站的日负荷数据进行聚类得到c个类别的代表性负荷数据；S2根据聚类结果生成负荷曲线图像，建立负荷图像数据集；S3搭建基于改进的VGG16深度学习模型并在数据集上充分训练；S4输入待测数据至训练好的模型进行日负荷曲线类别匹配，并生成可视化文档。本方法针对现有技术不足，引入基于改进的VGG16深度学习模型，从图像形态角度入手，可在保持精度的前提下实现快速训练与实时匹配；以单个变电站为研究对象，以日负荷数据为研究内容，深度挖掘变电站时间尺度的负荷特性；在完成匹配任务后生成文本文档与图像文档，双重可视化匹配结果。
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