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公开(公告)号：CN105740595A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201410773288.6
申请日：2014-12-12
申请人： 国家电网公司 , 国网新源张家口风光储示范电站有限公司 , 河北工业大学
摘要： 本发明涉及一种风机功率特性曲线的辨识方法及系统。该辨识方法包括：根据实际测得的风机运行数据确定风机运行数据包络线；基于所述风机运行数据包络线利用遗传算法辨识风机功率特性曲线。本发明基于风机实际运行的功率数据生成风机的实际运行功率曲线，采用风机运行功率曲线分段和遗传算法计算，可以显著提高拟合曲线与实际曲线的符合度，使求得的风机功率曲线能更加精确地反应风机特性。
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公开(公告)号：CN105785224B
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201410795351.6
申请日：2014-12-18
申请人： 国家电网公司 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 河北工业大学
摘要： 本发明提供一种基于三相电压信号的电网故障识别方法以及系统，所述方法包括：采集电网短路故障期间风机输出端母线的三相电压瞬时信号序列；根据所述的三相电压瞬时信号序列确定故障开始时刻；根据所述故障开始时刻确定所述电网短路故障的故障类型。本发明通过采集电网短路故障期间风机输出端母线的三相电压瞬时信号序列，确定出故障开始时刻，进而可根据故障开始时刻确定出电网短路故障的故障类型，实现了准确判断电网短路故障类型，并能精确确定故障发生时刻。
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公开(公告)号：CN105354346B
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201410415543.X
申请日：2014-08-21
申请人： 国家电网公司 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 河北工业大学
摘要： 本发明提供一种风电机组参数辨识方法，该方法包括：步骤A，在时域仿真软件中选取风电机组模型；步骤B，对各项参数进行二进制编码；步骤C，初始化种群；步骤D，计算当前种群中每个个体的适应度和评价函数值并存入第一存储单元，选出具有最大适应度的最优个体并存入第二存储单元；执行遗传操作更新当前种群并重复执行该步骤直到满足终止条件；步骤E，将第二存储单元中的最优个体的基因序列确定为参数辨识结果；其中，步骤D计算每个个体的适应度和评价函数值时，对于每一个重复个体，直接从第一存储单元中读取该重复个体的适应度。本发明对重复出现的个体不必再重复计算适应度，因此可显著降低计算冗余度，大大提高参数辨识效率。
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公开(公告)号：CN105785224A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201410795351.6
申请日：2014-12-18
申请人： 国家电网公司 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 河北工业大学
摘要： 本发明提供一种基于三相电压信号的电网故障识别方法以及系统，所述方法包括：采集电网短路故障期间风机输出端母线的三相电压瞬时信号序列；根据所述的三相电压瞬时信号序列确定故障开始时刻；根据所述故障开始时刻确定所述电网短路故障的故障类型。本发明通过采集电网短路故障期间风机输出端母线的三相电压瞬时信号序列，确定出故障开始时刻，进而可根据故障开始时刻确定出电网短路故障的故障类型，实现了准确判断电网短路故障类型，并能精确确定故障发生时刻。
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公开(公告)号：CN105354346A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201410415543.X
申请日：2014-08-21
申请人： 国家电网公司 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 河北工业大学
摘要： 本发明提供一种风电机组参数辨识方法，该方法包括：步骤A，在时域仿真软件中选取风电机组模型；步骤B，对各项参数进行二进制编码；步骤C，初始化种群；步骤D，计算当前种群中每个个体的适应度和评价函数值并存入第一存储单元，选出具有最大适应度的最优个体并存入第二存储单元；执行遗传操作更新当前种群并重复执行该步骤直到满足终止条件；步骤E，将第二存储单元中的最优个体的基因序列确定为参数辨识结果；其中，步骤D计算每个个体的适应度和评价函数值时，对于每一个重复个体，直接从第一存储单元中读取该重复个体的适应度。本发明对重复出现的个体不必再重复计算适应度，因此可显著降低计算冗余度，大大提高参数辨识效率。
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公开(公告)号：CN105069192B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201510424007.0
申请日：2015-07-20
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明公开了一种基于遗传算法求解风机功率曲线参数模型的改进方法，该方法通过风电机组运行过程中的风机运行数据来确定风机功率曲线参数模型中的各个参数。但使用遗传算法求解模型参数的过程中，每次迭代过程都会计算种群中所有个体的适应度，当风机运行数据的数据量增加时，种群的适应度函数和评价函数的计算量就会随之增加，程序的空间复杂度和时间复杂度也都会增加。因此，本方法首先对风机运行数据按网格聚类并分配权重，之后应用遗传算法确定参数模型中的各个参数。通过对风机运行数据聚类可以避免因风机运行数据的数据增加而导致适应度函数和评价函数计算量增加，通过对聚类点分配权重可以使模型适应大多数原始数据点，增加模型可信度。
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公开(公告)号：CN105069192A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510424007.0
申请日：2015-07-20
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明公开了一种基于遗传算法求解风机功率曲线参数模型的改进方法，该方法通过风电机组运行过程中的风机运行数据来确定风机功率曲线参数模型中的各个参数。但使用遗传算法求解模型参数的过程中，每次迭代过程都会计算种群中所有个体的适应度，当风机运行数据的数据量增加时，种群的适应度函数和评价函数的计算量就会随之增加，程序的空间复杂度和时间复杂度也都会增加。因此，本方法首先对风机运行数据按网格聚类并分配权重，之后应用遗传算法确定参数模型中的各个参数。通过对风机运行数据聚类可以避免因风机运行数据的数据增加而导致适应度函数和评价函数计算量增加，通过对聚类点分配权重可以使模型适应大多数原始数据点，增加模型可信度。
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公开(公告)号：CN105373635B
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201410421148.2
申请日：2014-08-25
申请人： 天津百燧科技有限公司 , 河北工业大学
摘要： 本发明属于电力系统技术领域，具体属于一种变电站与调控中心图模一体化全信息模型的构建方法。本发明提出了一种新的变电站全信息模型组织方案，新模型中包含SCD模型和CIM模型信息，可以通过信息提取和格式变更来生成SCD文件和CIM/E文件，将变电站图形文件与模型信息有机结合，实现变电站配置矢量图的图模一体化，增强变电站模型的可维护性，减少调控中心的工作量，促进了智能电网的建设。
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公开(公告)号：CN105373635A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201410421148.2
申请日：2014-08-25
申请人： 天津百燧科技有限公司 , 河北工业大学
摘要： 本发明属于电力系统技术领域，具体属于一种变电站与调控中心图模一体化全信息模型。本发明提出了一种新的变电站全信息模型组织方案，新模型中包含SCD模型和CIM模型信息，可以通过信息提取和格式变更来生成SCD文件和CIM/E文件，将变电站图形文件与模型信息有机结合，实现变电站配置矢量图的图模一体化，增强变电站模型的可维护性，减少调控中心的工作量，促进了智能电网的建设。
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