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公开(公告)号：CN117647689A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311640032.3
申请日：2023-12-01
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网上海市电力公司特高压换流站分公司 , 三峡大学
Abstract: 本发明涉及一种基于豪斯多夫距离的换流变压器励磁涌流性差流识别方法，通常情况下，当换流变空载合闸时，励磁涌流性差动电流中含有丰富的高次谐波成分和直流分量，本发明首先获取换流变压器的差动电流，并滤除直流分量以及高次谐波分量，根据差动电流的数值变化，构造虚拟正弦波曲线；计算虚拟正弦波曲线与处理后的差动电流之间的豪斯多夫距离，从而区分故障和励磁涌流造成的差动电流，在大量仿真分析后，得出合适的豪斯多夫距离整定值，用以区分换流变压器区内故障和励磁涌流造成的差动电流。与现有技术相比，本发明具有良好的换流变压器励磁涌流性差流识别效果。
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公开(公告)号：CN116882348A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310912602.3
申请日：2023-07-24
IPC: G06F30/367 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及一种有损线路扩展Bergeron模型的输电线路电磁暂态仿真建模方法，包括以下步骤：获取待建模线路，将该待建模线路等分成若干份，并将集总电阻分段地串联在每段线路的两端，对各段线路采用Bergeron模型进行建模，根据建模得到的每段Bergeron模型构建整体输电线路的扩展Bergeron模型，该扩展Bergeron模型的模型系数中按比例设置q值进行修正，选取最优的q值，得到最终的输电线路模型。与现有技术相比，本发明具有相比于原始扩展Bergeron模型计算精度更高、相对于状态空间模型来说计算效率更高等优点。
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公开(公告)号：CN119623010A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411593233.7
申请日：2024-11-08
Applicant: 三峡大学 , 国网上海市电力公司特高压换流站分公司
Abstract: 一种换流站用双调谐滤波器的优化设计方法，包括：计算双调谐滤波器的全阻抗函数Z(ω)；通过双调谐滤波器的全阻抗函数Z(ω)表示出滤波器的两个调谐点，并定义双调谐滤波器的中间角频率；按照基波无功补偿量QS1确定高压侧电容器C1的值，求解得到L1、L2和C2的数值；计算双调谐滤波器的中电阻R的基波功率损耗和换流站交流滤波器特征谐波电压的谐波放大系数H(ω)。以滤波性能、无谐振风险以及设备投资成本为约束条件，采用优化算法对L1、L2和C2的值进行优化。该方针对现有的换流站用双调谐滤波器拓扑结构，考虑滤波效果和谐波放大效应结合电路原理对其优化设计流程进行了详细分析，能够提高换流站用双调谐滤波器的滤波效果，避免谐波谐振或谐波放大风险。
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公开(公告)号：CN116911232A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310863573.6
申请日：2023-07-14
IPC: G06F30/367 , G06F17/11 , G06F17/12 , G06F17/13 , G06F17/16 , G06F7/548 , G06F7/552 , G06F111/10 , G06F119/16
Abstract: 本发明涉及一种基于实时积分算法的非线性元件电磁暂态仿真方法和装置，方法包括：对电力网络中的非线性元件进行建模，建立非线性常微分方程组，并改写为齐次项加非齐次项组合的形式，得到统一形式的数学模型；对数学模型初始化；将数学模型转化为同解的积分方程，对方程的齐次项采用积分算法计算，对方程的非齐次积分项通过Calahan算法计算，并结合Richardson外推法提高Calahan算法的精度，最终得到下一时刻的模型数值解；对模型数值解进行每一时刻的计算，直至达到预设的时间阈值，最终输出电磁暂态数值仿真结果。与现有技术相比，本发明新算法可以避免求解Jacobian矩阵和求逆计算，计算效率相当于是一种显式的方法，大大提高了Rosenbrock积分算法的计算效率。
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公开(公告)号：CN119518829A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411424734.2
申请日：2024-10-12
Applicant: 国网湖北省电力有限公司 , 三峡大学 , 湖北能源集团新能源发展有限公司
Abstract: 基于N‑1故障和负荷侧惯量不确定性的含动态频率约束的机组组合方法，包括：推导含负荷侧惯量的动态频率响应模型，得出频率最低点和频率变化率表达式；构建N‑1故障概率不确定性集模型；针对风电、负荷以及负荷侧惯量不确定性问题，在动态频率约束的基础上，构建基于模糊机会约束的两阶段鲁棒机组组合模型；针对两阶段鲁棒优化的min‑max‑min结构无法直接求解，采用对偶理论结合C&CG算法将模型分解成主、子问题进行迭代求解。本发明能够改善系统惯性响应和一次调频能力，降低传统以最大容量机组退出运行方案的保守性，使得调度方案的结果更精确，经济性更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119382147A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411382835.8
申请日：2024-09-30
Applicant: 国家电网有限公司西南分部 , 三峡大学 , 国网电力科学研究院有限公司
Abstract: 本申请公开了一种高比例光储接入下多无功资源时空协调控制方法和系统，包括：根据无功源控制节点和其他负荷节点的耦合，在无功‑电压灵敏度矩阵的基础上建立满维灵敏度矩阵；随后构造g维无功源控制空间，并采用欧氏距离来表征节点之间的距离；其他负荷节点是指除无功源控制节点之外的节点；利用改进层次聚类算法进行无功电压控制分区，以保障各分区的无功储备裕度充，并基于综合灵敏度改进指标对主导节点进行选择；在步骤二的基础上，根据电压调节的有效性和经济性，基于电压‑功率灵敏度和电压‑成本灵敏度的多无功源协调控制原则，实现不同类型无功资源协同控制。
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公开(公告)号：CN114359695B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202111674765.X
申请日：2021-12-31
Applicant: 三峡大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06V10/84 , G06V10/70 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0499 , G06N7/01 , G06N5/04
Abstract: 基于不确定性估计的绝缘子破损识别方法，通过数据增强扩充采集到的绝缘子破损图像作为训练数据和测试数据；首先由YOLOv5s模型定位绝缘子区域；然后根据定位框信息，从巡检图像中截取绝缘子区域，采用DenseNet201模型对截取的绝缘子区域进行进一步的缺陷分类；根据MC‑dropout方法，在DenseNet201模型测试时，前向传播的过程中仍保留dropout操作，得到多个不同网络结构的输出，其均值和方差即表示DenseNet201模型的分类结果与不确定性。本发明方法在评估识别结果的不确定性方面，相对传统贝叶斯方法更加简单，实时性高。
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公开(公告)号：CN115421390B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202211166934.3
申请日：2022-09-23
Applicant: 三峡大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 计及深度强化学习的热电联产机组多工况自适应控制方法，考虑CHP机组在大范围工况随机出力运行时部分状态参数会发生非线性变化，建立表征不同出力工况下的CHP机组状态运行模型；基于建立的CHP机组状态运行模型，计及系统状态参数不确定变化建立多工况自适应控制模型；针对多工况自适应控制模型中控制模块的参数优化问题，设计MA‑DDPG算法多工况自适应控制参数优化策略；通过上述步骤，实现热电联产机组在多工况自适应控制下的负荷快速跟踪。本发明控制方法旨在保证系统控制可靠性的同时，实现热电联产机组在多工况自适应控制下的负荷快速跟踪，显著提升控制系统面对不确定复杂环境的自适应能力。
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公开(公告)号：CN115268381B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202210870755.1
申请日：2022-07-22
Applicant: 三峡大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 基于SQP‑IPM交替求解的CHP机组变负荷过程动态优化方法，包括以下步骤：将发电厂热电联产CHP机组变负荷优化控制问题表述成命题；求解中的动态优化命题，利用基于Legendre多项式离散格式的配置法同时离散状态变量和控制变量，形成的非线性规划问题；设计基于SQP‑IPM交替求解方法进行非线性规划问题求解，并在交替求解方法中引入了收敛深度控制策略提高方法实时性；以某300MW抽汽式CHP机组变负荷控制需求为算例进行仿真，验证了算法的可行性和连续控制过程快速收敛性。本发明能够有效解决CHP机组变负荷动态过程最优控制问题，且连续控制过程能够快速收敛。
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公开(公告)号：CN117829807A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311726076.8
申请日：2023-12-14
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/38
Abstract: 本发明提供一种考虑多风电场‑多运维基地的海上风电机组运维优化方法，包括如下步骤：步骤一、将海上风电场中待维修的风机集合Trepair、运维船只起始的港口集合Bstart以及运维船只返回的港口集合Bover进行全排列组合得到所有运维方案的集合Ik；步骤二、利用改进Dijkstra算法筛选出可行的运维路径方案，然后将候选路径的数据保存并输出到下一步；步骤三、建立考虑多风电场‑多运维基地的海上风电场运维调度混合整数规划模型，该模型将运维分组以及维护风机数量作为决策变量进行整体优化，并采用了二次整数变量线性化的方法解决了模型中非线性约束，得到最小成本下的运维调度方案。
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