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公开(公告)号：CN112183976B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202010986292.6
申请日：2020-09-18
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 中国科学院电工研究所 , 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种配电变压器风险评估模型构建方法、风险评估方法及系统，本发明根据服役时间维度特征量构建服役时间维度模型，根据环境气候维度特征量构建环境气候维度模型，根据监测数据维度特征量构建监测数据维度模型，最后根据服役时间维度模型、环境气候维度模型和监测数据维度模型，构建基于多维特征融合的变压器风险评估模型，相较于仅考虑单一维度的模型及人工干预的传统风险评估方法，该模型综合考虑了多维风险影响因子，更能科学准确的评估配电变压器的风险状态，该风险评估方法及系统，实现了风险的自动评估及对于风险的主动预防控制，对于延长配电变压器的服役寿命，降低配电网运行潜在风险，保障配电系统安全可靠运行具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112183976A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010986292.6
申请日：2020-09-18
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 中国科学院电工研究所 , 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种配电变压器风险评估模型构建方法、风险评估方法及系统，本发明根据服役时间维度特征量构建服役时间维度模型，根据环境气候维度特征量构建环境气候维度模型，根据监测数据维度特征量构建监测数据维度模型，最后根据服役时间维度模型、环境气候维度模型和监测数据维度模型，构建基于多维特征融合的变压器风险评估模型，相较于仅考虑单一维度的模型及人工干预的传统风险评估方法，该模型综合考虑了多维风险影响因子，更能科学准确的评估配电变压器的风险状态，该风险评估方法及系统，实现了风险的自动评估及对于风险的主动预防控制，对于延长配电变压器的服役寿命，降低配电网运行潜在风险，保障配电系统安全可靠运行具有重要意义。
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公开(公告)号：CN111340337A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010094823.0
申请日：2020-02-14
Applicant: 国网山西省电力公司大同供电公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种高渗透率分布式电源并网对配电网运行风险评估方法，通过分析分布式电源大规模接入后对配电网的多个运行指标的影响，运用层次分析法建立包含梯阶层次结构的模糊评价体系模型，利用具体指标细化分布式电源接入对配电网的影响因素，并运用隶属度理论把模糊评价模型指标层数据映射到评价集中，通过评估结果全面反映分布式电源接入对配电网影响的严重程度，利用严重程度数据进行风险等级的评估，从而对高等级风险进行预警，为分布式发电并网运行控制及运检安全防护提供依据。本发明所述方法能够提高对分布式电源并网的管控能力，为分布式电源大规模并网提供可行性。
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公开(公告)号：CN118472973A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410942527.X
申请日：2024-07-15
Applicant: 南京师范大学 , 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种含分布式风储的配电网分层协同调频方法，包括以下步骤：（1）利用风储设备的接入位置，基于改进的模块增量的快速纽曼社区发现算法Fast‑Newman对分布式配电网节点进行区域划分；（2）通过无功补偿与有功削减对配电网进行分层分区，筛选节点组成优先调节节点集合；（3）将有功削减的分区子集合的风储通过全局信息一致性分享算法实现优先节点的全局信息精确分享，保证信息的一致性；（4）优先节点根据获得的信息，以各单元提供支撑功率最小为成本作为目标函数，确定各台风储的最优减载率；本发明确保了电网频率在动态条件下的稳定性，从而显著提升了电网的经济效益和服务质量。
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公开(公告)号：CN117810997B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410235440.9
申请日：2024-03-01
Applicant: 南京师范大学 , 江苏省电力试验研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06Q50/06 , H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种基于时空相关性的短期风电功率预测方法，步骤如下：获取某区域风电场的历史功率及待测风电场影响因子的历史数据，建立特征数据库；使用t分布随机近邻嵌入算法在保留数据相似性的同时对数据进行降维；利用CNN对处理后的风电数据进行局部特征提取；使用主要架构为编码器‑解码器的FEDformer模型，使用编码器中的MOE模块分解输入信号，FEB模块加权，使用解码器中的FEA模块对信号执行交叉注意操作，提取信号中的相关性和相似性，实现模型的自适应学习和预测，得到最终的预测结果。本发明能够为平衡系统电力供应和负荷需求提供基础，防止系统因风电接入电网发生故障，提高电力系统的稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112366752A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011221116.X
申请日：2020-11-05
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光伏逆变器控制的电压实时调控方法，可在仅需局部测量和有限通信的条件下基于电压不平衡度进行无功控制调节，通过控制光伏逆变器的无功功率，使光伏逆变器与低压配电网进行无功功率交换，进行基于无功控制的自适应控制，重新配置控制增益以适应不同的电网条件，进行三相配电网的电压不平衡补偿。本发明并通过光伏逆变器的无功调节，降低公共耦合点电压不平衡度，实现并网点电压稳定控制，提高短期电压稳定性的短路供电能力，有助于避免可能出现的电压不稳定，可有效实现配电网三相不平衡补偿与分布式光伏有功功率的输出稳定，由此保证光伏发电机组的连续运行，保障配电网可靠运行。
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公开(公告)号：CN112366752B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202011221116.X
申请日：2020-11-05
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光伏逆变器控制的电压实时调控方法，可在仅需局部测量和有限通信的条件下基于电压不平衡度进行无功控制调节，通过控制光伏逆变器的无功功率，使光伏逆变器与低压配电网进行无功功率交换，进行基于无功控制的自适应控制，重新配置控制增益以适应不同的电网条件，进行三相配电网的电压不平衡补偿。本发明并通过光伏逆变器的无功调节，降低公共耦合点电压不平衡度，实现并网点电压稳定控制，提高短期电压稳定性的短路供电能力，有助于避免可能出现的电压不稳定，可有效实现配电网三相不平衡补偿与分布式光伏有功功率的输出稳定，由此保证光伏发电机组的连续运行，保障配电网可靠运行。
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公开(公告)号：CN117810997A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410235440.9
申请日：2024-03-01
Applicant: 南京师范大学 , 江苏省电力试验研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06Q50/06 , H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种基于时空相关性的短期风电功率预测方法，步骤如下：获取某区域风电场的历史功率及待测风电场影响因子的历史数据，建立特征数据库；使用t分布随机近邻嵌入算法在保留数据相似性的同时对数据进行降维；利用CNN对处理后的风电数据进行局部特征提取；使用主要架构为编码器‑解码器的FEDformer模型，使用编码器中的MOE模块分解输入信号，FEB模块加权，使用解码器中的FEA模块对信号执行交叉注意操作，提取信号中的相关性和相似性，实现模型的自适应学习和预测，得到最终的预测结果。本发明能够为平衡系统电力供应和负荷需求提供基础，防止系统因风电接入电网发生故障，提高电力系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN119944670A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510413593.2
申请日：2025-04-03
Applicant: 南京师范大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/23213 , G06F18/2337 , G06F18/211 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征融合的短期电力负荷预测方法，包括以下步骤：构建特征数据库；识别并剔除异常值，填补缺失值，采用Z‑score方法对数据进行标准化处理；采用Canopy粗聚类算法确定聚类个数C和集群S，作为KFCM算法的初始参数；通过C‑KFCM聚类计算隶属度矩阵、噪声点及聚类中心，完成数据聚类；通过CEEMDAN算法对聚类后的数据进行分解，依次提取IMF分量及残差信号，直至余量信号无法被进一步分解；通过嵌入层将静态特征和时变特征转化为向量；利用门控残差网络GRN和变量选择网络动态选择关键特征；解码器结合编码器输出未来已知特征预测负荷值；本发明为电力系统优化调度提供有力支持。
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公开(公告)号：CN119853021A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510318637.3
申请日：2025-03-18
Applicant: 南京师范大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/10 , G06F18/15 , G06F18/23 , G06N3/006 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种半监督学习下的寒潮天气光伏发电预测方法，包括以下步骤:（1）获取光伏电站历史发电数据及同期气象数据，基于温度骤降特征定义寒潮判别标准；（2）采用Grubbs检验检测并剔除异常值，通过分段三次Hermite插值法补全缺失数据，构建寒潮小样本数据集；（3）利用SMOTE算法对寒潮小样本进行数据扩充，结合K‑medoids聚类筛选高置信度样本，使用标注数据训练初始化CNN‑LSTM模型；（4）采用鲸鱼优化算法WOA优化CNN‑LSTM模型参数，最终输出光伏出力预测结果并进行误差验证；本发明对于新能源功率预测、电网调度等领域的技术研究具有重要意义。
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