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公开(公告)号：CN114094615A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111375409.8
申请日：2021-11-19
Applicant: 国家电网有限公司西北分部 , 西安交通大学
Abstract: 基于直流相互作用耦合聚类的多直流输送极限计算方法，是利用电力系统分析计算软件，对不同网架结构、不同发电机出力和直流输送功率等多种运行方式下的区域电网进行短路计算，得到多种运行方式下各直流线路之间的相互作用因子矩阵；使用机器学习方法对相互作用因子矩阵数据进行聚类分析，根据工程经验选取直流群之间差异程度聚类的簇间距，得到考虑直流相互作用强度耦合的直流群聚类结果，进而协调同一直流群内各直流线路的稳态输送功率，得到多直流线路输送极限。本发明方法可以定量分析交直流互联电网多直流线路之间的相互作用及耦合程度，并指导混联电网的合理规划与协调运行。
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公开(公告)号：CN114094615B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202111375409.8
申请日：2021-11-19
Applicant: 国家电网有限公司西北分部 , 西安交通大学
Abstract: 基于直流相互作用耦合聚类的多直流输送极限计算方法，是利用电力系统分析计算软件，对不同网架结构、不同发电机出力和直流输送功率等多种运行方式下的区域电网进行短路计算，得到多种运行方式下各直流线路之间的相互作用因子矩阵；使用机器学习方法对相互作用因子矩阵数据进行聚类分析，根据工程经验选取直流群之间差异程度聚类的簇间距，得到考虑直流相互作用强度耦合的直流群聚类结果，进而协调同一直流群内各直流线路的稳态输送功率，得到多直流线路输送极限。本发明方法可以定量分析交直流互联电网多直流线路之间的相互作用及耦合程度，并指导混联电网的合理规划与协调运行。
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公开(公告)号：CN114094595A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111374905.1
申请日：2021-11-19
Applicant: 西安交通大学 , 国家电网有限公司西北分部
Abstract: 基于多站电压轨迹灵敏度的直流群近区电压恢复控制方法，是利用电力系统分析计算软件，对不同网架结构、不同发电机出力和直流输送功率等多种运行方式下的区域电网进行机电暂态仿真计算，得到多种运行方式下直流闭锁故障后的近区交流母线暂态电压曲线；使用轨迹灵敏度方法对影响近区交流母线暂态电压曲线的动态无功补偿装置控制能力进行量化计算；对各母线电压轨迹灵敏度加权求和，得到直流群近区多站电压综合轨迹灵敏度结果，进而选取出最佳的无功补偿控制选点，进行直流群近区电压最优恢复控制。本发明方法可以实现多直流线路近区多站电压的最优恢复控制，保障交直流混联电网的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN115800366A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211505243.1
申请日：2022-11-28
Applicant: 国网陕西省电力有限公司电力科学研究院 , 国网陕西省电力有限公司 , 国家电网有限公司西北分部
Abstract: 本发明公开了一种基于变速风电机组和电动汽车协同调频的鲁棒控制方法及系统，包括构建变速风电机组的调频分析动态模型和电动汽车充放电站的功率动态模型；基于变速风电机组、电动汽车充放电站和等值同步发电机分别与负荷的供需关系，建立电网的动态功率平衡方程；基于变速风电机组的调频分析动态模型、电动汽车充放电站的功率动态模型和电网的动态功率平衡方程，构建电网的动态频率响应模型；通过鲁棒控制方法，对电网的动态频率响应模型求解，实现系统的调频控制，减少风机桨距角或输出功率的频繁调节以降低其寿命损耗，提升了系统频率动态性能，避免变速风电极速出现频繁调频的动作，延长了风机寿命。
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公开(公告)号：CN117744309A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311168854.6
申请日：2023-09-11
Applicant: 西安交通大学城市学院 , 西安交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/23 , G06F30/28 , G06F17/12 , G06F17/13 , G06F113/08 , G06F113/14 , G06F119/08 , G06F119/14 , F25B9/00
Abstract: 本发明属于地源热泵技术领域，涉及一种中深层同轴套管式地埋管载热流体的选择方法，为进一步提高中深层同轴套管式地埋管的取热性能，有效减少载热流体循环泵耗，提高碳减排量，将天然工质水、CO2、氨水作为载热流体的待选，在任何工况下均考虑载热流体物性参数的实时变化，得出同等长期用热条件下地埋管的长期循环泵耗进而确定碳减排量；再综合水、CO2、氨水作为载热流体时自身的碳减排量，比选最佳的载热流体，从而得出既绿色节能又经济的综合优化技术方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119000150A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411464914.3
申请日：2024-10-21
Applicant: 陕西省煤田地质集团有限公司 , 陕西中煤新能源有限公司 , 西安交通大学
Abstract: 本发明涉及换热性能计算技术领域，具体涉及一种中深层井下换热器的换热性能计算方法及系统。该方法通过不同水流速下采样时刻在不同温度采样位置外管的热量交换，以及岩体导热系数，结合出水口温度和管底温度的偏差，得到采样时刻的热量转换效率；依据不同热响应测试实验时序上热量转换效率的变化分布，筛选稳定采样时刻，通过非稳定采样时刻的占比和稳定采样时刻的热量转换效率分布，确定理想流速；基于理想流速与当前运行的流速，得到换热性能指标。本发明在多个水流速下的多位置进行热量转换分析，并结合时序上热量转换效率的变化，从运行水流速角度综合了换热效果和水流能源情况评估换热性能，提高换热性能评估的可靠准确性。
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公开(公告)号：CN117010157B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202310766866.2
申请日：2023-06-27
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/08 , G06F113/14 , G06F111/10 , G06F111/06
Abstract: 本申请涉及换热器技术领域，尤其涉及一种中深层地埋管换热器供热设计优化方法及系统，该方法包括：获取影响建筑负荷的长期气象参数；并基于气象参数，采用建筑热负荷模型确定建筑冬季采暖负荷；构建中深层地埋管地热供热系统数值模型，计算换热器入口水温以确定运行安全状况，并计算系统运行能耗；建立经济分析模型；并基于经济分析模型，计算不同设计参数下中深层地埋管地热供热系统初始投资及运行成本；基于设计参数的常用取值区间，使用优化算法对中深层地埋管换热器设计参数进行优化。本申请综合考虑多设计参数交互性及气候变化，既保障供热系统长期稳定运行，又提高中深层地埋管换热器设计性能(节能9.3％～44.4％，降本3.9％～21.8％)。
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公开(公告)号：CN115083512B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202110263187.4
申请日：2021-03-11
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明涉及微服务技术领域，尤其涉及一种基于吸引子模型的终端微服务发现方法，根据输入参数基于吸引子模型计算得到所有微服务实例的选择概率，其中选择概率为每个微服务实例被选择来承载业务的动作所对应的概率；根据所有微服务实例的选择概率利用算法筛选得到目标选择概率，将目标选择概率所对应的微服务实例作为承载用户请求的微服务实例。本发明提出的一种基于吸引子模型的终端微服务发现方法，解决了现有的资源分配技术存在执行条件苛刻，没有考虑物理服务器异构和易造成物理资源碎片化的问题。
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公开(公告)号：CN118523284A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410414956.X
申请日：2024-04-08
Applicant: 西安交通大学 , 国网宁夏电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种数模联合驱动的图深度强化学习电力系统优化调度方法，包括：分别构建电力系统源网荷储协同优化调度模型与电力系统优化调度决策的图神经网络模型；根据上述模型进行马尔科夫模型重构，得到组成图深度强化学习电力系统优化调度的决策智能体的状态空间、动作空间和奖励函数；基于电力系统源网荷储协同优化调度模型的目标函数和约束条件进行调整，得到决策智能体的决策动作安全动作映射及后处理方法；根据最大化所述奖励函数的奖励值为目标对初始决策智能体进行离线训练，得到调度决策智能体；通过调度决策智能体进行电力系统优化调度的在线决策。本发明的方法提高了调度决策的效率和安全性，促进了可再生能源消纳。
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公开(公告)号：CN118281900A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410424501.6
申请日：2024-04-10
Applicant: 西安交通大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: H02J3/24 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F113/04
Abstract: 一种基于模型‑数据融合驱动的电网频率稳定智能增强判别方法，使用扰动初期电网频率响应数据作为输入，建立结合卷积神经网络和注意力机制的CNN‑Attention频率参数预测模型，对频率响应模型的关键参数进行辨识，将参数辨识结果输入频率响应模型，预测输入时间窗口之后的频率响应曲线，根据预测的频率响应曲线最低点是否超出阈值进行频率稳定性的判别。通过构建融合参数预测误差和频率响应曲线预测误差的损失函数，并引入基于Sobol指数的参数的敏感性和学习速率的分析，实现了对频率稳定性的准确评估。
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