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公开(公告)号：CN113824126A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110623113.7
申请日：2021-06-04
申请人： 国网新疆电力有限公司 , 大连理工大学 , 安徽正广电电力技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于模糊理论的储能变流器虚拟同步自适应控制方法，基于模糊控制理论，设计了一种的用于储能系统变流器的VSG控制系统，用于模拟同步机励磁调节器特性、原动机调速器以及同步机转子运动方程，主要由无功‑电压控制模块、有功‑频率控制模块、虚拟参数自适应优化模块组成。VSG的无功‑电压环节主要模拟同步机的无功‑电压下垂特性，VSG的有功‑频率环节主要模拟原动机调速器的有功‑频率下垂特性以及同步机转子运动方程的二阶模型，虚拟参数自适应优化环节采用模糊控制确定各虚拟参数的取值来调整变流器虚拟同步控制参数以动态自适应系统状态，进而增强了储能系统VSG的可持续工作时间和平抑波动能力，提高VSG的动态响应性能。
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公开(公告)号：CN112600232A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011399368.1
申请日：2020-12-04
申请人： 国网新疆电力有限公司 , 大连理工大学 , 安徽正广电电力技术有限公司
摘要： 一种基于虚拟同步机的特高压直流输电系统换流站控制系统，整流侧虚拟同步机VSG1通过开关与送端电网连接，逆变侧虚拟同步机VSG2通过开关与受端电网连接；该系统还包括无功调节模块、有功调节模块、虚拟转子模块和电气模块，本发明能够模拟传统同步发电机的电磁与运行特性，使特高压直流输电系统具有类似传统同步发电机的转动惯量与阻尼系数以及调频、调压特性，增强了送端和受端系统的稳定性，并且能通过无差调频环节实现交流系统频率的无差调节。
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公开(公告)号：CN112600232B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202011399368.1
申请日：2020-12-04
申请人： 国网新疆电力有限公司 , 大连理工大学 , 安徽正广电电力技术有限公司
摘要： 一种基于虚拟同步机的特高压直流输电系统换流站控制系统，整流侧虚拟同步机VSG1通过开关与送端电网连接，逆变侧虚拟同步机VSG2通过开关与受端电网连接；该系统还包括无功调节模块、有功调节模块、虚拟转子模块和电气模块，本发明能够模拟传统同步发电机的电磁与运行特性，使特高压直流输电系统具有类似传统同步发电机的转动惯量与阻尼系数以及调频、调压特性，增强了送端和受端系统的稳定性，并且能通过无差调频环节实现交流系统频率的无差调节。
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公开(公告)号：CN115833239A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211559518.X
申请日：2022-12-07
申请人： 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 国网新疆电力有限公司 , 新疆大学
摘要： 本发明涉及新能源发电技术领域，是一种提高虚拟同步电机功率参考跟踪能力的功角前馈控制方法，其通过低通滤波对VSM摆动方程的输入信号进行处理，由基于功率基准产生的稳态功率角前馈，结合基于模型反演的交流侧潮流动态响应补偿实现；通过功率角前馈控制改善虚拟同步电机功率参考跟踪能力，可实现对交流电网中功率动态响应的补偿，并应用于任何基于虚拟摆动方程的VSM控制；通过将功率角前馈项直接添加到由用于惯性仿真和基于功率平衡的电网同步的虚拟摆动方程产生的相位角中，以改进VSM整体动态响应。本发明提供的这种改进VSM功率参考跟踪能力的控制器将有效提高VSM鲁棒性，有助于维护电网系统稳定性。
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公开(公告)号：CN113609651B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202110789438.2
申请日：2021-07-13
申请人： 华南理工大学 , 国网新疆电力有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , H02J3/00 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种基于统一潮流模型的电‑气互联系统作用机理分析方法，包括：S1、建立电‑气互联系统的系统模型，包括电和气的网络模型以及耦合元件模型；S2、基于系统模型建立相应的统一潮流模型，采用牛顿拉夫逊法和牛顿下山法求解，获取潮流收敛后的统一雅克比矩阵；S3、基于统一雅可比矩阵，构造节点电压‑注入功率灵敏度指标和节点气压‑注入功率灵敏度指标；S4、采用构造的灵敏度指标，考虑电‑气互联系统受到的不同扰动，分析电‑气互联系统的相互作用机理。本发明能够给出电‑气互联系统灵敏度指标计算的一种通用形式，辨识系统的薄弱环节，能够计算计及多种扰动的综合灵敏度指标，进而采取相应措施来规避系统运行风险。
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公开(公告)号：CN117833280A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410025841.1
申请日：2024-01-08
申请人： 国网新疆电力有限公司 , 新疆大学 , 浙江大学
发明人： 王衡 , 孙谊媊 , 李渝 , 张新燕 , 丁可 , 耿光超 , 郭小龙 , 王喆 , 李青 , 亢朋朋 , 苏常胜 , 李国庆 , 郭建峰 , 宋朋飞 , 杨桂兴 , 印欣 , 马丽亚 , 肖忠杰
IPC分类号： H02J3/24 , H02J3/28 , G06Q10/067 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及电力系统频率稳定控制技术领域，是一种考虑多场景的储能电站频率响应特性主动优化方法及系统，前者按以下步骤进行：S1，采集电力系统数据；S2，建立基于储能电站频率响应特性的电网统一频率模型；S3，依据电网不同时段状态各自生成场景集；S4，建立考虑多场景储能电站频率响应特性主动优化的多时段OPF模型；S5，求解所建立的多时段OPF模型，得到具有前瞻性的日前调度方案。本发明在各时段通过动态调整储能参数能够满足多场景的频率控制要求，并最终得到具有前瞻性的日前调度方案。
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公开(公告)号：CN116780561A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310316853.5
申请日：2023-03-28
申请人： 清华四川能源互联网研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网新疆电力有限公司
摘要： 本发明涉及一种考虑电网强度约束的多类型无功补偿优化运行方法，属于电网运行技术领域，分析了SVG和同步调相机对系统电网强度指标计算的影响，建立了SVG和同步调相机设备对于电网强度指标的灵敏度量化关系；针对新能源集群弱电网系统，从保证新能源接入下的电网强度约束出发，建立了考虑电网强度约束的多类型无功补偿优化运行模型。所提多类型无功补偿优化运行方法，可同时兼顾系统电网强度要求与电压稳定目标。
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公开(公告)号：CN112636366B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202011398967.1
申请日：2020-12-01
申请人： 国家电网有限公司 , 国网新疆电力有限公司 , 清华大学
摘要： 本发明为高比例风电独立电力系统的频率稳定控制提供了一种数据驱动的动态优化控制方法，使得风电场在参与系统调频的同时内部暂态过程得到稳定和优化。本发明通过构建初始数据集、在线动态建模及集中风场控制建模，根据风机在线动态建模结果对风场频率优化控制。本发明通过对风机运行过程产生的历史数据进行拟合，得到风机的在线等值动态模型，具有纯数据驱动的特征，因此可以适应不同制造商的风机在不同工况下的运行控制，同时算法具有纯线性的形式，求解过程简单，计算负担小，无需求解复杂的非线性优化控制问题，满足实时运行需求，能够兼顾动态响应精度和速度的平衡。
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公开(公告)号：CN115954951A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202210271732.9
申请日：2022-03-18
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网新疆电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种新能源可靠出力水平的计算方法和装置，包括：获取目标地区全年的新能源出力预测数据和实际出力数据；根据所述新能源出力预测数据和实际出力数据，构建每天各时刻的新能源出力预测误差数据集；基于各时刻的新能源出力预测误差数据集，通过核密度估计方法拟合各时刻的新能源出力预测误差概率分布；基于所述各时刻的新能源出力预测误差概率分布，根据预先设定的置信水平确定相应的单边置信区间，及所述单边置信区间的分位数；根据所述各时刻的新能源出力预测误差数据集和所述分位数，获取对应的新能源可靠出力水平。解决负荷低谷时期新能源参与电力平衡的程度降低的问题。
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公开(公告)号：CN111525587B
公开(公告)日：2022-10-25
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
摘要： 本发明提供一种基于无功负荷态势的电网无功电压控制方法及系统：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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