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公开(公告)号：CN117454628A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311415066.2
申请日：2023-10-27
Applicant: 东北大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 武汉大学
Abstract: 本申请提供了一种仿真系统模型降阶方法、装置和仿真平台，该方法包括：对仿真系统模型按研究对象进行区域划分，得到研究区域和非研究区域，并对非研究区域建立状态空间模型，研究对象为仿真系统模型中的研究设备，研究区域包括研究对象的变量，非研究区域为仿真系统模型中研究区域外的变量；对状态空间模型在初始状态进行线性化处理，得到线性化状态空间方程；根据仿真步长与误差容限确定系统的降阶维度范围，降阶维度范围为仿真步长下满足误差容限要求的降阶维度的范围；根据降阶维度范围对仿真系统模型进行降阶，解决现有技术中仿真系统模型运行速度慢的问题。
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公开(公告)号：CN117194949A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311159614.X
申请日：2023-09-07
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 东北大学 , 武汉大学
IPC: G06F18/213 , G01R31/00 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种多域态融合特征的非侵入式负荷状态监测系统及方法，通过采集若干静态数据和若干动态数据，对动态数据进行短时傅里叶变换，以及对静态数据进行域度和形式变换，得到频谱多维矩阵和多维辨识矩阵，并分别输入静态和动态特征提取器，得到潜在特征向量和动态特征向量，对潜在特征向量和动态特征向量进行合并、卷积与加权融合，得到融合特征向量矩阵，将融合特征向量矩阵输入学生网络，得到输出设备及负荷事件，最终发送至云端计算中心。可见，在分析负荷事件时，引入了静态数据，并对静态数据进行了特征提取，以对静态变量因素进行分析，考虑到外在静态变量因素对潜在负荷可能性的事件的影响，保证了负荷事件监测的准确率。
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公开(公告)号：CN117454629A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311415069.6
申请日：2023-10-27
Applicant: 东北大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 武汉大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F113/04
Abstract: 本申请提供了一种能源系统的模型构建方法、模型构建装置和仿真系统，该方法包括：基于能量枢纽模型对综合能源系统进行仿真建模，得到综合能源模型；将用于仿真母线的能源传输通道抽象成模块，将用于仿真其他传输装置的能源传输通道的端点抽象成模块；根据启动源和模块对综合能源模型进行区域划分得到多个第一分区；根据各第一分区的区域规模对各第一分区进行修正，得到多个第二分区；根据各第二分区之间的能源交换对各第二分区进行修正，得到多个第三分区；根据各第三分区对综合能源模型进行分割得到多个能源子模型并根据各能源子模型对综合能源系统进行仿真。该方法解决了现有技术中对综合能源系统构建统一模型计算复杂度过高的问题。
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公开(公告)号：CN117833617A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311871245.7
申请日：2023-12-30
Applicant: 武汉大学 , 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 云南电网有限责任公司大理供电局
Abstract: 本发明提供一种DC‑DC变换器及控制方法，属于电子电路技术领域，所述DC‑DC变换器包括：隔离式DC‑DC拓扑电路、两个FSBB和控制器；隔离式DC‑DC拓扑电路的副边的两个半桥分别复用在两个FSBB中；控制器用于控制各个有源桥臂的两个有源开关互补导通。通过两个交错并联的FSBB，对输出电压进行宽范围调节，在保障高效地传输能量的情况下实现宽范围调压。
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公开(公告)号：CN117807884A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311872826.2
申请日：2023-12-30
Applicant: 武汉大学 , 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 云南电网有限责任公司大理供电局
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F119/10
Abstract: 本发明公开了一种可再生能源运行场景生成及其模型训练方法。本发明提出了一种基于去噪扩散概率模型的可再生能源场景生成方法，首先通过的前向过程将可再生能源运行场景历史数据扩散成高斯噪声；再通过逆向过程对所述高斯噪声进行逐步去噪，最终还原为所述场景历史数据，构建可再生能源运行场景生成模型训练拟合从所述高斯噪声到场景历史数据的映射关系。由此在保证生成的场景样本多样性的同时，也很好地反应实际发电单元的出力特征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117811006A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311871232.X
申请日：2023-12-30
Applicant: 武汉大学 , 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 云南电网有限责任公司大理供电局
IPC: H02J3/14 , G06N3/084 , G06N3/0499 , H02J3/24 , H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种非计划孤岛模式微电网群低频减载及其模型训练方法，本发明在综合考虑微电网群减载损失成本和动态性能平衡的基础上，计算得到微电网群不同状态组合下各子微电网各等级各类别负荷的最优减载动作，形成状态动作数据集；再以状态动作数据集作为训练数据，使用BP神经网络模型训练拟合不同状态组合和减载动作之间的映射关系，得到微电网群低频减载模型。本发明要比传统减载方案有更好的实时调控性和控制精度。
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公开(公告)号：CN115689358A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211375595.X
申请日：2022-11-04
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 武汉大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/04
Abstract: 本申请公开了一种基于数据降维的配电网状态估计方法及相关装置，方法包括：采用预置弹性网算法对配电网高维量测数据进行降维处理，并选取出降维量测数据；基于量测误差根据降维量测数据分别构建量测相关函数和伪量测相关函数；基于加权最小二乘法依据量测相关函数和伪量测相关函数构建量测数据填充成本函数，并根据量测数据填充成本函数对降维量测数据进行填充，得到填充量测数据；采用预置神经网络对填充量测数据进行映射训练，得优化量测数据，预置神经网络包括复杂度优化函数；以优化量测数据为初始条件，通过高斯‑牛顿迭代法对配电网状态进行估计，得状态估计结果。本申请能解决现有技术中量测数据维度过高，且传统方法无法满足当前需求的技术问题。
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公开(公告)号：CN114121173A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111371681.9
申请日：2021-11-18
Applicant: 武汉大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G16C20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于等离子体模型的先导放电通道温度计算方法及系统，包括：S1获取先导放电通道的电流瞬态值；S2设定先导放电通道的初始热半径，计算先导放电通道内的电场；S3计算先导通道内单位质量产生的焦耳热，获取热传导和辐射所消耗的热量，基于热量守恒计算当前时刻先导通道的平均温度；S4基于先导放电通道内的电场、温度计算通道内电子密度的变化；S5基于先导放电通道内的电场、温度计算通道内的正、负离子密度变化；S6获取先导放电通道的扩散半径，重复S1‑S5步骤，计算下一时刻先导放电通道的温度。本发明计算简单，精度高，效率高，可以更好地应用于工程实际。
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公开(公告)号：CN114121173B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202111371681.9
申请日：2021-11-18
Applicant: 武汉大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G16C20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于等离子体模型的先导放电通道温度计算方法及系统，包括：S1获取先导放电通道的电流瞬态值；S2设定先导放电通道的初始热半径，计算先导放电通道内的电场；S3计算先导通道内单位质量产生的焦耳热，获取热传导和辐射所消耗的热量，基于热量守恒计算当前时刻先导通道的平均温度；S4基于先导放电通道内的电场、温度计算通道内电子密度的变化；S5基于先导放电通道内的电场、温度计算通道内的正、负离子密度变化；S6获取先导放电通道的扩散半径，重复S1‑S5步骤，计算下一时刻先导放电通道的温度。本发明计算简单，精度高，效率高，可以更好地应用于工程实际。
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公开(公告)号：CN115544701A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211296116.5
申请日：2022-10-21
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开一种数据机理交互驱动的微电网拓扑辨识方法和系统，采用潮流方程求解节点之间的互电导矩阵和互电纳矩阵，然后对互电导矩阵或互电纳矩阵进行降噪处理得到初始拓扑结构，然后构建初始拓扑结构的指标数据库，计算各指标的特征贡献度，筛选出特征贡献度最大的两个指标的数据作为特征集，配上对应的配电网拓扑结构标签，对基于卷积神经网络的微电网拓扑辨识模型进行训练，得到训练好的微电网拓扑辨识模型，最后利用训练好的微电网拓扑辨识模型进行配电网拓扑辨识，实现了在不需要事先知晓配电网潜在拓扑结构的情况下，仅需要利用测得的节点有功、无功和电压幅值数据，即可实现微电网拓扑的精确辨识，提高微电网拓扑辨识的实用性的技术效果。
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