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公开(公告)号：CN119337577A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411306433.X
申请日：2024-09-19
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/18 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F119/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明提出基于结构性与电气性指标的配电网节点重要度评估方法。其包括：步骤一，获取电力网络的结构参数和电气参数，步骤二，基于结构洞理论构建节点重要度评估结构性指标和电气性指标；最后，基于结构性指标和电气性指标，采用客观权重赋权法确定各个指标权重，再通过引入信息散度和灰色关联度的理想解法计算各个节点的重要度。该方法依据上面步骤，分析评估配电网节点重要度。考虑到配电网放射状的结构特点，每个节点的相邻节点数大部分相同，针对这一特点，本发明通过调整结构洞理论节点在相邻节点集合权重，使在对配电网节点重要度评估时提高不同节点重要度的差异程度，具有配电网节点重要度的适用性和优越性。
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公开(公告)号：CN112580853A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011306110.2
申请日：2020-11-20
Applicant: 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种基于径向基神经网络的母线短期负荷预测方法，包括：对电力系统中各个指标与母线短期负荷之间的相关性进行分析，根据分析结果筛选出影响母线短期负荷的相关指标；根据筛选出的相关指标，结合相关性的分析结果构建径向基神经网络；根据所述相关指标的历史数据对径向基神经网络进行训练，得到训练后的径向基神经网络；将相关指标的实时数据输入训练后的径向基神经网络，得到母线短期负荷的预测结果。在电力系统的母线侧进行短期负荷预测，引入pearson系数进行相关性分析，有利于准确构建径向基神经网络，进而实现对母线负荷的短期精确预测，提高短期负荷预测的准确性。
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公开(公告)号：CN114118552A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111353368.2
申请日：2021-11-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了基于变分模态分解和长短期记忆网络的母线负荷预测方法。将原始母线负荷序列通过变分模态分解得到分解后母线负荷序列，分解后母线负荷序列由固有模态函数与余项构成，将分解后母线负荷序列去除余项后得到降噪后母线负荷序列，将降噪预处理后母线负荷序列均匀划分为多组负荷样本序列，通过多组负荷样本序列构建长短期记忆网络的训练集，将长短期记忆网络训练集引入长短期记忆网络进行训练，选择平方和误差函数作为损失函数，利用梯度下降法对训练集进行迭代预测得到短期日内负荷预测集；本发明对新型电力系统下的母线负荷噪声特性进行降噪优化，对降噪后负荷利用长短期记忆网络进行训练，母线负荷预测的精确度得到有效提升。
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公开(公告)号：CN112785117A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011508929.7
申请日：2020-12-18
Applicant: 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 , 台州宏达电力建设有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种输电线路全线雷电绕击跳闸风险多维分析方法，首先对需进行雷电绕击跳闸风险分析的输电线路雷暴日、杆塔尺寸、地形比例、海拔、绝缘配置数据进行收集，依次计算击距、暴露距离、修正海拔因素的线路耐压水平、单基塔的雷电绕击风险。基于计算模型研究不同杆塔呼高、雷电日、地形等情况下的雷电绕击特性，能够识别全线薄弱环节；选取代表组合条件计算典型杆塔雷电绕击跳闸风险，基于同区域全线地形比例及杆塔使用情况，提取权重系数计算全线雷电绕击跳闸风险，能够快速通过典型组合的加权平均对全线雷电绕击跳闸风险进行分析，为线路的防雷提供有效建议，具有较好的准确性性和客观性。
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公开(公告)号：CN112260325A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011326372.5
申请日：2020-11-24
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种考虑风力发电机疲劳载荷的风电场有功功率控制方法，包括：步骤1：忽略发电机和变桨器的快速动态变化，同时考虑风力发电机的疲劳载荷，对风力发电机、风速、湍流强度进行建模。步骤2：研究风力发电机的控制方法。步骤3：采用湍流强度、平均风速与有功功率指令分别评估风力发电机传动抽与杆塔的等效损伤载荷。步骤4：建立考虑风力发电机疲劳载荷的有功控制方法。步骤5：采用改进粒子群优化算法对风电场内各台风力发电机有功功率分配进行优化控制。步骤6：以矩形分布的25个风力发电机组成的风电场进行方法的仿真验证。本发明无需对现有风力发电机控制器进行复杂修改，且控制效果较好，对风电场调度控制有较强的实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114326377B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202111610660.8
申请日：2021-12-27
Applicant: 武汉大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明提出了一种基于遗传粒子群算法的汽轮机调速系统参数优化方法。首先构建了基于调速系统引发汽轮机功率振荡的数学模型，然后通过系统调节性能指标和动态稳定性能指标构建优化目标函数；结合超调量约束、稳态误差约束、优化参数上下限约束等约束条件，利用GA‑PSO算法优化调速器PID控制器的比例环节系数和积分环节系数、转速偏差放大系数、油动机时间常数、汽轮机蒸汽容积时间常数、高压缸比例系数，输入至汽轮机调速系统并通过数学模型进行控制。本发明能够很好地协调机组调节性能与系统动态安全稳定性，避免机组侧功率振荡事故的发生，在计算难度、收敛速度、精度、跳出局部最优等方面具有显著优势，在调节性能和稳定性方面都有所改善。
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公开(公告)号：CN114326377A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111610660.8
申请日：2021-12-27
Applicant: 武汉大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明提出了一种基于遗传粒子群算法的汽轮机调速系统参数优化方法。首先构建了基于调速系统引发汽轮机功率振荡的数学模型，然后通过系统调节性能指标和动态稳定性能指标构建优化目标函数；结合超调量约束、稳态误差约束、优化参数上下限约束等约束条件，利用GA‑PSO算法优化调速器PID控制器的比例环节系数和积分环节系数、转速偏差放大系数、油动机时间常数、汽轮机蒸汽容积时间常数、高压缸比例系数，输入至汽轮机调速系统并通过数学模型进行控制。本发明能够很好地协调机组调节性能与系统动态安全稳定性，避免机组侧功率振荡事故的发生，在计算难度、收敛速度、精度、跳出局部最优等方面具有显著优势，在调节性能和稳定性方面都有所改善。
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公开(公告)号：CN112785117B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011508929.7
申请日：2020-12-18
Applicant: 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 , 台州宏达电力建设有限公司 , 武汉大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F17/15 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种输电线路全线雷电绕击跳闸风险多维分析方法，首先对需进行雷电绕击跳闸风险分析的输电线路雷暴日、杆塔尺寸、地形比例、海拔、绝缘配置数据进行收集，依次计算击距、暴露距离、修正海拔因素的线路耐压水平、单基塔的雷电绕击风险。基于计算模型研究不同杆塔呼高、雷电日、地形等情况下的雷电绕击特性，能够识别全线薄弱环节；选取代表组合条件计算典型杆塔雷电绕击跳闸风险，基于同区域全线地形比例及杆塔使用情况，提取权重系数计算全线雷电绕击跳闸风险，能够快速通过典型组合的加权平均对全线雷电绕击跳闸风险进行分析，为线路的防雷提供有效建议，具有较好的准确性性和客观性。
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公开(公告)号：CN113452021B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110759659.5
申请日：2021-07-06
Applicant: 武汉大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/48 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/12 , G06F111/02 , G06F111/04
Abstract: 本发明提出了一种考虑机组分组及有功平衡的电网恢复分区方法。本发明对待分区恢复的电网构建电网拓扑图，基于谱聚类算法构建电网恢复分区目标函数；建立机组节点的分组优化模型，以每个分组内部署一套黑启动电源为约束条件，考虑分组内机组出力及待启动机组成功率构建目标函数，利用遗传算法求解得到机组最佳分组结果；采用Must‑link和Cannot‑link约束隶属同一分组子集的机组节点，同时考虑分区有功平衡影响，在切图权重中引入线路传输功率，从而建立考虑机组分组及有功平衡的电网恢复分区模型；采用K‑means算法求解得到电网恢复分区方案。本发明减小分区结果受到黑启动电源分布是否合理的影响，且能有效降低分区内的不平衡功率，提高分区并行恢复的可靠性。
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公开(公告)号：CN113962874A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202110790638.X
申请日：2021-07-13
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请公开了一种母线负荷模型的训练方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，通过基于Sgolay平滑滤波器对待训练数据集进行平滑处理，得到降噪后的待训练的母线负荷序列，其中，所述待训练数据集包括多条待训练的母线负荷序列；根据所述待训练的母线负荷序列对预置网络进行训练，生成母线负荷短期预测模型，实现将降噪后的母线负荷序列来训练模型，从而提高模型预测母线负荷值的精确度。
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