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公开(公告)号：CN107977771B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201711086377.3
申请日：2017-11-07
申请人： 国家电网公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于多元聚类模型与两阶段聚类修正算法的变电站特性分析方法。聚类分析是从大量负荷数据中提取变电站特征的重要方法，但变电站负荷包含多种用户负荷，其特性非常复杂，选择单一的日负荷曲线或是用户构成比例作为指标进行聚类，可能忽略其他因素并导致聚类结果不够全面。由此提出了一种基于多元聚类模型与两阶段聚类修正算法的变电站特性分析方法。首先对日负荷曲线数据采用K‑means算法进行聚类，之后采用两阶段聚类修正算法，用于依照变电站用户构成数据修正日负荷曲线聚类结果。研究结果表明，这种方法所得的聚类结果准确度高，可降低聚类结果跌入局部最优的可能性，且所得结果能明确体现各个变电站在日负荷曲线上以及用户构成上的差异。
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公开(公告)号：CN107977771A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201711086377.3
申请日：2017-11-07
申请人： 国家电网公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于多元聚类模型与两阶段聚类修正算法的变电站特性分析方法。聚类分析是从大量负荷数据中提取变电站特征的重要方法，但变电站负荷包含多种用户负荷，其特性非常复杂，选择单一的日负荷曲线或是用户构成比例作为指标进行聚类，可能忽略其他因素并导致聚类结果不够全面。由此提出了一种基于多元聚类模型与两阶段聚类修正算法的变电站特性分析方法。首先对日负荷曲线数据采用K-means算法进行聚类，之后采用两阶段聚类修正算法，用于依照变电站用户构成数据修正日负荷曲线聚类结果。研究结果表明，这种方法所得的聚类结果准确度高，可降低聚类结果跌入局部最优的可能性，且所得结果能明确体现各个变电站在日负荷曲线上以及用户构成上的差异。
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公开(公告)号：CN105354663B
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201510682977.0
申请日：2015-10-20
申请人： 杭州电力设备制造有限公司 , 国家电网公司 , 国网浙江杭州市余杭区供电有限公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本申请公开了一种基于时间序列相似度的电力互感器误差分析方法及系统，该方法包括：在获取到电力互感器的运行误差和电力互感器的误差影响因素后，按照误差的监测时间间隔，对运行误差进行分隔，得到运行误差时间序列；按照误差影响因素的监测时间间隔，对误差影响因素进行分隔，得到误差影响因素时间序列；然后计算运行误差时间序列与误差影响因素时间序列之间的相似度，并利用相似度，确定误差影响因素对运行误差的影响程度，其中，相似度与影响程度之间呈正相关关系。本申请通过将运行误差和影响因素分隔成相应的时间序列，然后计算双方的相似度，从而实现了确定不同影响因素对电力互感器运行误差的影响程度的目的。
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公开(公告)号：CN108777485B
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201810590180.1
申请日：2018-06-08
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 浙江大学
发明人： 周华 , 楼伯良 , 孙维真 , 高伏英 , 宣晓华 , 夏冰清 , 叶琳 , 华文 , 张静 , 占震滨 , 邓晖 , 赵一琰 , 吴浩 , 杨滢 , 张思 , 邱一苇 , 郑翔 , 石博隆 , 王龙飞
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开一种考虑离散控制的高阶轨迹灵敏度计算方法。在计算离散事件发生前后系统的高阶轨迹灵敏度时，直接求取状态变量对控制参数的高阶偏导数十分繁琐。本发明基于考虑离散控制的电力系统数学模型，计算离散事件发生前系统变量的高阶轨迹灵敏度；并以此为初始值，计算离散控制动作时刻系统变量的高阶轨迹灵敏度，直至下一次离散控制动作或仿真时间结束。本发明通过计及离散控制对系统动态的影响，满足并进一步完善了电力系统安全分析和控制的需求，能够更全面地反映系统动态过程中的状态响应受某些控制参数或初始条件的影响。
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公开(公告)号：CN108281967A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810009362.5
申请日：2018-01-04
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： H02J3/06
摘要： 本发明公开了一种改善电力系统潮流计算收敛性的算法启动方法。目前的平滑启动是电力系统潮流计算中最常采用的算法启动方法，其应用于病态电力系统时，容易出现初始解偏差大，潮流计算收敛困难的情况。本发明根据各PV节点及平衡节点的电压幅值取为相应设定值，电压相位取为0，且各PQ节点的功率注入相量取为0，构造初始潮流解，用于电力系统潮流计算的算法启动。本发明能够有效减小初始潮流解的偏差，为病态电力系统潮流计算提供较好的初始潮流解，改善电力系统潮流计算的收敛性。
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公开(公告)号：CN108777485A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810590180.1
申请日：2018-06-08
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 浙江大学
发明人： 周华 , 楼伯良 , 孙维真 , 高伏英 , 宣晓华 , 夏冰清 , 叶琳 , 华文 , 张静 , 占震滨 , 邓晖 , 赵一琰 , 吴浩 , 杨滢 , 张思 , 邱一苇 , 郑翔 , 石博隆 , 王龙飞
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开一种考虑离散控制的高阶轨迹灵敏度计算方法。在计算离散事件发生前后系统的高阶轨迹灵敏度时，直接求取状态变量对控制参数的高阶偏导数十分繁琐。本发明基于考虑离散控制的电力系统数学模型，计算离散事件发生前系统变量的高阶轨迹灵敏度；并以此为初始值，计算离散控制动作时刻系统变量的高阶轨迹灵敏度，直至下一次离散控制动作或仿真时间结束。本发明通过计及离散控制对系统动态的影响，满足并进一步完善了电力系统安全分析和控制的需求，能够更全面地反映系统动态过程中的状态响应受某些控制参数或初始条件的影响。
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公开(公告)号：CN108281967B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201810009362.5
申请日：2018-01-04
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： H02J3/06
摘要： 本发明公开了一种改善电力系统潮流计算收敛性的算法启动方法。目前的平滑启动是电力系统潮流计算中最常采用的算法启动方法，其应用于病态电力系统时，容易出现初始解偏差大，潮流计算收敛困难的情况。本发明根据各PV节点及平衡节点的电压幅值取为相应设定值，电压相位取为0，且各PQ节点的功率注入相量取为0，构造初始潮流解，用于电力系统潮流计算的算法启动。本发明能够有效减小初始潮流解的偏差，为病态电力系统潮流计算提供较好的初始潮流解，改善电力系统潮流计算的收敛性。
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公开(公告)号：CN112736928A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110158199.0
申请日：2021-02-05
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江大学
IPC分类号： H02J3/06
摘要： 本发明公开了一种分布式潮流控制器潮流控制模式定值换算方法及系统。目前，分布式潮流控制器按潮流控制模式进行控制时，通过实测DPFC输出电压和线路电流计算得到阻抗，但该种模式无法开展事先的全网潮流分析，仅能开展实时电网潮流分析。本发明先进行潮流控制定值Pref与对应DPFC输出电压最大时的潮流Pmax的大小对比，然后在潮流控制定值Pref小于对应DPFC输出电压最大时的潮流Pmax的情况下，计算前、后两次的潮流值，最后利用潮流差比绝对值与偏差允许值的大小判断得到阻抗定值。本发明利用潮流控制定值转换为阻抗定值，使潮流控制模式通过简单计算获得阻抗数据，适合开展事先的全网潮流分析。
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公开(公告)号：CN112736928B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202110158199.0
申请日：2021-02-05
申请人： 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J3/06
摘要： 本发明公开了一种分布式潮流控制器潮流控制模式定值换算方法及系统。目前，分布式潮流控制器按潮流控制模式进行控制时，通过实测DPFC输出电压和线路电流计算得到阻抗，但该种模式无法开展事先的全网潮流分析，仅能开展实时电网潮流分析。本发明先进行潮流控制定值Pref与对应DPFC输出电压最大时的潮流Pmax的大小对比，然后在潮流控制定值Pref小于对应DPFC输出电压最大时的潮流Pmax的情况下，计算前、后两次的潮流值，最后利用潮流差比绝对值与偏差允许值的大小判断得到阻抗定值。本发明利用潮流控制定值转换为阻抗定值，使潮流控制模式通过简单计算获得阻抗数据，适合开展事先的全网潮流分析。
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公开(公告)号：CN112670996A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011405704.9
申请日：2020-12-03
申请人： 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于CNN的GPU并行潮流越限判别方法，该方法首先获取电力系统的系统参数、负荷曲线和额定运行状态数据；潮流越限判别数据集数据增强；构建标签；以数据增强后的运行状态数据作为输入，标签作为输出构建用于潮流越限判别的卷积神经网络模型的数据集构建卷积神经网络，将数据集和模型移动至GPU，使用训练数据集并行训练模型的参数；最后获取实际环境中的电力系统运行状态数据，使用训练完成的卷积神经网络模型进行潮流越限判别，并根据判别结果计算模型的判别误差。本发明通过建立并使用GPU并行训练卷积神经网络，得到可进行潮流越限判别的模型，能够在确保判别准确率的前提下加快潮流越限判别。
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