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公开(公告)号：CN105375463B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201510716671.2
申请日：2015-10-29
申请人： 国网四川省电力公司经济技术研究院 , 成都城电电力工程设计有限公司 , 四川大学 , 国家电网公司
CPC分类号： Y02B70/3225 , Y02T90/168 , Y04S20/222 , Y04S30/12
摘要： 本发明公开了一种基于SCADA系统的电网安全运行控制方法，包括采集电力调度系统的监控运行数据，获得评价因素对应的评价指标数据集合；确定每个评价因素对应的评价指标数据在评价体系中的权重系数；根据评价指标数据和对应的权重系数得到加权和；根据加权和，确定评价等级，并根据评价等级为电网分配接入电力系统的负载额度。本发明可以更好的保障电力系统安全稳定运行，减小电动汽车负荷接入所带来的不利影响。通过SCADA系统，能够精细地对电网当下各运行参数指标进行采集与分析，并依照分析结果来控制电网的负荷量即电动汽车接入量，避免系统出现安全问题。
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公开(公告)号：CN105375463A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510716671.2
申请日：2015-10-29
申请人： 国网四川省电力公司经济技术研究院 , 四川大学 , 成都城电电力工程设计有限公司
CPC分类号： Y02B70/3225 , Y02T90/168 , Y04S20/222 , Y04S30/12 , H02J3/00 , H02J3/14 , H02J13/0006 , H02J2003/007
摘要： 本发明公开了一种基于SCADA系统的电网安全运行控制方法，包括采集电力调度系统的监控运行数据，获得评价因素对应的评价指标数据集合；确定每个评价因素对应的评价指标数据在评价体系中的权重系数；根据评价指标数据和对应的权重系数得到加权和；根据加权和，确定评价等级，并根据评价等级为电网分配接入电力系统的负载额度。本发明可以更好的保障电力系统安全稳定运行，减小电动汽车负荷接入所带来的不利影响。通过SCADA系统，能够精细地对电网当下各运行参数指标进行采集与分析，并依照分析结果来控制电网的负荷量即电动汽车接入量，避免系统出现安全问题。
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公开(公告)号：CN111680818B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202010342045.2
申请日：2020-04-27
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 四川大学 , 国网新疆电力有限公司
摘要： 本发明涉及一种短期无功负荷预测方法和系统，包括：根据电力系统各节点在预测时刻之前各历史预测时刻的观测信息，建立电力系统各节点在预测时刻的样本矩阵；根据电力系统各节点在预测时刻的样本矩阵，利用注意力机制确定电力系统各节点在预测时刻的短期无功负荷预测数据。本发明提供的技术方案，提高了无功负荷预测的准确性和有效性。
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公开(公告)号：CN109193668B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201811282374.1
申请日：2018-10-31
申请人： 四川大学 , 国家电网有限公司 , 国网四川省电力公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于分布鲁棒优化的合同电量分解方法，包括如下步骤：S1、采集成本信息、月发电量与合同电量的差额信息、机组参数以及功率数据，并根据其建立合同电量分解模型；S2、根据合同电量分解模型，建立考虑风电不确定性的分布鲁棒优化模型；S3、根据分布鲁棒优化模型，采用列与约束生成算法，得到风电不确定场景发生的概率值结果；S4、根据概率值结果，采用分布鲁棒优化模型，得到合同电量分解结果；本发明解决了风电以及负荷的不确定性在合同电量分解中的问题，减少了风电不确定性所带来的波动。
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公开(公告)号：CN111525587A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010252929.9
申请日：2020-04-01
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网新疆电力有限公司 , 四川大学
发明人： 范士雄 , 刘幸蔚 , 卫泽晨 , 李立新 , 王伟 , 韩巍 , 王玮 , 张鹏 , 王耿 , 张宪康 , 刘彦 , 沈晓东 , 於益军 , 陈仕彬 , 何欣 , 张锋 , 王衡 , 宋朋飞
IPC分类号： H02J3/16
摘要： 本发明提供了一种基于无功负荷态势的电网无功电压控制方法包括：获取无功分区后的负荷预测数据；将负荷预测数据和预先采集的电网状态数据输入到预先构建的Q‑Learning模型进行深度强化学习得到对应的样本数据；将样本数据和采集的电网状态数据输入预先构建的深度卷积神经网络模型得到预测数据对应的电网运行特征值控制电网无功电压；Q‑Learning模型将电网状态数据中上一时刻的数据通过双重Q‑Learning计算Q值得到当前时刻电网状态数据并将当前时刻电网状态数据作为样本数据；深度卷积神经网络模型将样本数据通过卷积运算并进行降维处理得到电网运行特征值；电网状态数据包括电网的结构数据和电网运行设备的数据；采用深度卷积神经网络模型提取电网运行特征提升了算法效率。
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公开(公告)号：CN111342451A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010172000.5
申请日：2020-03-12
申请人： 四川大学
摘要： 本发明涉及一种园区综合能源系统容量经济配置方法，根据园区综合能源系统供能架构，构建园区综合能源系统设备稳态模型；分析园区可再生能源出力及负荷特性，构建激励型需求响应程序；建立考虑需求响应促进可再生能源消纳的园区综合能源系统容量经济配置模型的目标函数，目标函数考虑经济效益目标与环境效益目标；设立考虑需求响应促进可再生能源消纳的园区综合能源系统容量经济配置模型的约束条件；用优化器求解园区综合能源系统容量经济配置模型，输出最优规划结果。本发明兼顾经济与环境目标且考虑需求响应促进可再生能源消纳来提高系统容量配置的经济性与环保性目标，为计及需求响应的园区综合能源系统规划提供理论参考。
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公开(公告)号：CN105186541B
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201510695170.0
申请日：2015-10-23
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 四川大学
IPC分类号： H02J3/18
摘要： 本发明公开了一种基于极限潮流的地区电网无功优化方法，包括：采集地区电网的电力信息进行潮流计算，获得潮流计算结果；根据潮流计算结果，获得电压偏移率和关口功率因数；确定电压偏移率和关口功率因数的权重系数，并获得电压偏移率和关口功率因数权重系数的加权和；判断加权和是否大于工程阀值。本发明可以适应不同负荷方式下的无功配置需求，根据不同负荷方式下的优化问题可行域的特征采取PQ‑PV节点类型转换的方式和松弛变压器档位约束的方式，进而扩大无功配置等问题的优化空间，保证了电力系统无功配置在理论上充分满足负荷需求。
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公开(公告)号：CN105487523A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510824431.4
申请日：2015-11-24
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 四川大学
IPC分类号： G05B23/02
CPC分类号： G05B23/0229 , G05B2219/32327
摘要： 本发明公开了一种自动电压控制系统的控制策略评估方法，包括：建立与评估模式对应的评估目标集，以及建立用于评价所述评估目标集中每个评估目标的评估指标集；分别获取自动电压控制系统在所述评估模式运行前后评估指标集的参数，并分别得出评估指标集中每个评估指标的数值；基于模糊算法，通过隶属向量和权重向量计算得到评估结果。本发明的评估方法包括对单个策略的评估以及AVC连续运行的特定时间段内的结果进行评估，本发明的评估方法中通过对评估指标的数据采集，表征不同运行策略或者AVC系统策略在进行运行过程中的指标变化，并通过获取不同评估指标的权重参数，得出最后的评价效果。
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公开(公告)号：CN104378099B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201410633052.2
申请日：2014-11-11
申请人： 四川大学
发明人： 沈晓东
摘要： 本发明提供一种0.5阶混合型分数阶积分电路模块，0.5阶混合型分数阶积分电路模块由六部分组成，每部分电阻由四个电阻和一个电位器串联组成，每部分电容由四个电容并联组成，第一部分为电阻和电容的并联，以后部分中的电阻都是与前面部分的整体电路串联，然后与该部分电容并联组成通用分数阶积分模块电路。本发明采用混合型结构，设计制作了PCB电路，0.5阶混合型分数阶积分电路由六部分组成，采用这种方法的实现0.5阶分数阶混沌系统电路，可靠性高，不易出错。
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公开(公告)号：CN117077836A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310812474.5
申请日：2023-07-04
申请人： 四川大学
摘要： 本发明涉及考虑聚合负荷及其相关性可学习的售电用户负荷预测方法，属于用户级负荷预测技术领域，GCN能够挖掘图结构数据中的节点信息以及节点间的相关性信息。通过GCN挖掘用户之间的潜在相关性能够提升预测精度。提出一种可学习邻接矩阵，能够自适应地学习不同序列间的相互关系而获得邻接矩阵，相较于相关系数能够更好地捕捉用户序列之间的复杂关系，能够根据数据的特性自动调整连接的强度，从而更好地适应不同的数据分布和特征，是一种在无法事先定义图结构时获取邻接矩阵的有效方法。经实验验证，相比现有预测算法，本发明所提预测方法更加准确和稳定。
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