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公开(公告)号:CN118157202A
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202410187403.5
申请日:2024-02-20
申请人: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 湖北方源东力电力科学研究有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本申请涉及一种构网型变换器稳定控制方法、系统及存储介质,方法包括以下具体步骤:分层模糊控制器进行分层控制,输出构网型逆变器相关可调控制参数;建立卷积神经网络与长短时记忆网络混合模型,根据混合模型预测的电网状态数据实时更新分层模糊控制器的分层权重;分层模糊控制器输出的构网型逆变器相关可调控制参数以及卷积神经网络与长短时记忆网络混合模型输出的预测的电网状态数据输入到中央控制单元;构网型逆变器接收中央控制单元下发的控制策略参数并优化更新。本申请能在电网状态动态变化或出现故障的情况下,快速适应并全面优化构网型逆变器的稳定性控制,实现一个更为全面、灵活和实时的电网自适应控制解决方案。
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公开(公告)号:CN117686782A
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311699979.1
申请日:2023-12-12
发明人: 唐泽洋 , 阮羚 , 姚尧 , 崔一铂 , 卢仰泽 , 阮庄 , 丁永盛 , 陈孝明 , 舒欣 , 饶玮 , 李逸文 , 王晋 , 刘畅 , 邓桂平 , 李紫宇 , 邱凌 , 李小双 , 孔巾娇 , 柯姗姗
IPC分类号: G01R19/25 , G06F18/15 , G06Q10/0639
摘要: 本发明提供一种轨道交通单列列车杂散电流影响范围的分析方法,包括以下步骤:A、获取影响范围分析的相关数据;B、根据步骤A获取的数据,对数据进行预处理;C、根据步骤B预处理后的数据,计算单列列车杂散电流的影响范围;本发明所提供的一种轨道交通单列列车杂散电流影响范围的分析方法,可用于计算单列列车杂散电流对变电站的影响范围,可为杂散电流的监测及治理提供量化依据。
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公开(公告)号:CN118608647A
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202410759882.3
申请日:2024-06-13
发明人: 唐泽洋 , 阮羚 , 李刚 , 秦天 , 叶超凡 , 王雷 , 郑涛 , 张梦 , 胡瑜 , 杨玺 , 包莹 , 夏晨雨 , 姚先禹 , 夏吟泽 , 焦建 , 肖飞 , 曹流 , 连轶华 , 刘源 , 董中和 , 饶玮 , 李逸文 , 李小双 , 谭斌斌 , 刘焱 , 徐文峰 , 阮庄 , 丁永盛 , 李紫宇 , 申振 , 肖申
摘要: 一种变压器直流分量K线图的绘制方法,包括:S100.获取变压器直流分量监测数据;S200.根据所述变压器直流分量监测数据,确定直流分量的起始时间和结束时间;S300.根据所述直流分量的起始时间和结束时间,结合直流分量的正负特性,绘制直流分量的K线图。本发明所提供的一种直流分量K线图的绘制方法,通过远程方式向采集装置下发采集的频段,获取各频段下的监测数据,通过综合分析各频段的监测数据,得到最佳的监测频率,可以解决通信通道有限、全频段数据传输量大的问题,确保振动信号监测数据的有效性。
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公开(公告)号:CN117686784A
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311701777.6
申请日:2023-12-12
发明人: 唐泽洋 , 阮羚 , 卢仰泽 , 姚尧 , 崔一铂 , 阮庄 , 丁永盛 , 陈孝明 , 舒欣 , 饶玮 , 李逸文 , 王晋 , 刘畅 , 邓桂平 , 李紫宇 , 邱凌 , 李小双 , 孔巾娇 , 柯姗姗
IPC分类号: G01R19/25
摘要: 本发明提供一种轨道交通杂散电流变化趋势分析方法,包括以下步骤:A、开展轨道交通杂散电流同步监测;B、根据步骤A监测结果,计算杂散电流的变化特征量;C、根据步骤B计算的变化特征量,分析轨道交通杂散电流的变化趋势;本发明所提供的一种轨道交通杂散电流变化趋势分析方法,可用于评估轨道交通杂散电流的动态变化趋势,为杂散电流的监测及治理提供有效依据。
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公开(公告)号:CN117686769A
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311699982.3
申请日:2023-12-12
发明人: 唐泽洋 , 阮羚 , 崔一铂 , 卢仰泽 , 姚尧 , 阮庄 , 丁永盛 , 陈孝明 , 舒欣 , 饶玮 , 李逸文 , 王晋 , 刘畅 , 邓桂平 , 李紫宇 , 邱凌 , 李小双 , 孔巾娇 , 柯姗姗
摘要: 本发明提供一种多源直流分量智能化溯源方法,包括以下步骤:A、获取典型直流分量监测数据;B、根据步骤A获取的监测数据,采用小波变换分析监测数据的时频特性;C、根据步骤B得到的时频特性,建立机器学习模型,对多源直流分量进行智能化溯源;本发明所提供的一种多源直流分量智能化溯源方法,通过分析直流分量历史监测数据的时频特性,将时频特性作为机器学习模型的输入,训练得到溯源模型,实现多源直流分量的智能化溯源,为多源直流分量的治理提供依据。
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公开(公告)号:CN117293888B
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202311252793.1
申请日:2023-09-27
IPC分类号: H02J3/36 , H02M7/5387 , H02M7/483
摘要: 本发明属于柔性直流配电技术领域,公开了一种基于背靠背模块化多电平换流器的弱电网低电压治理方法。在弱电网配电系统中,配电线路距离长,导致线路阻抗大。当其用户用电时,用户电压下降明显。在本发明中,弱电网交流母线将交流电输送到配电网侧的MMC。此时MMC工作在整流模式,输出端直流电压高于原交流电压。MMC将在原有交流线配送直流电至用户端的MMC。此MMC工作在逆变模式,将直流母线的直流电转换为交流电输送给用户。最终,通过背靠背MMC提高弱电网配电线路上的电压,解决弱电网用户电压低的问题。
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公开(公告)号:CN117686771A
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311701774.2
申请日:2023-12-12
发明人: 唐泽洋 , 阮羚 , 崔一铂 , 卢仰泽 , 姚尧 , 阮庄 , 丁永盛 , 陈孝明 , 舒欣 , 饶玮 , 李逸文 , 王晋 , 刘畅 , 邓桂平 , 李紫宇 , 邱凌 , 李小双 , 孔巾娇 , 柯姗姗
IPC分类号: G01R19/00
摘要: 本发明提供一种考虑网格动态性的多源直流分量同步监测方法,包括以下步骤:A、针对监测网格开展普测,根据普测结果划分重点网格和非重点网格;B、根据步骤A划分的重点和非重点网格,对重点网格开展全量站点监测、对非重点网格开展典型站点的直流分量监测;C、根据步骤B非重点网格的监测结果,分析直流分量的变化趋势,确定是否转为重点网格监测模式;本发明所提供的一种考虑网格动态性的多源直流分量同步监测方法,可用于多源直流分量的同步监测,通过考虑了网格内直流分量的动态变化趋势,可以实现多源直流分量的精准和有效监测。
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公开(公告)号:CN117686770A
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311699983.8
申请日:2023-12-12
发明人: 唐泽洋 , 阮羚 , 卢仰泽 , 崔一铂 , 姚尧 , 阮庄 , 丁永盛 , 陈孝明 , 舒欣 , 饶玮 , 李逸文 , 王晋 , 刘畅 , 邓桂平 , 李紫宇 , 邱凌 , 李小双 , 孔巾娇 , 柯姗姗
IPC分类号: G01R19/00 , G06Q50/06 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N20/00
摘要: 本发明提供一种变电站直流分量的反演方法,包括以下步骤:A、对网格内的变电站开展带电检测,得到带电检测数据;B、根据步骤A获取的带电检测数据,分析带电检测数据的关联性;C、根据步骤B得到的关联性,对变电站直流分量进行反演。本发明所提供的一种变电站直流分量的反演方法,通过建立在线监测变电站与未开展在线监测变电站之间的关联关系,实现未开展在线监测变电站直流分量的反演,在减少监测点的同时,也可满足直流分量的有效监测。
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公开(公告)号:CN115511265A
公开(公告)日:2022-12-23
申请号:CN202211072546.9
申请日:2022-09-02
摘要: 本申请涉及一种电动汽车直流充电设备降功率问题辨识方法,包括获取某台直流充电设备额定输出功率PN,并计算其历史最大输出功率为PHmax;初步判断该台直流充电设备是否存在降功率运行问题;再综合计算比较该台直流充电设备月度最大输出功率PMmax,i、当月在该台设备充过电的各台电动汽车的最大充电功率PVmax,ij及各次充电的起始充电SOCin,进一步确认该台直流充电设备是否存在降功率运行问题,并完成该台充电设备在第i个月的功率下降值ΔPi的计算。本发明针对充电设备分布面广,难以依靠人工逐台检测识别设备降功率运行的问题,利用大数据分析技术,提出了降功率运行充电设备快速定位方法,为提升设备运维效率和充电服务质量提供理论支撑。
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公开(公告)号:CN118569576A
公开(公告)日:2024-08-30
申请号:CN202410690369.3
申请日:2024-05-30
发明人: 凌在汛 , 向慕超 , 崔一铂 , 黄亮 , 庹量禹 , 刘曼佳 , 佟翾 , 张帅 , 成诚 , 吴笑民 , 刘鸣柳 , 易忱 , 韩鸿凌 , 金晨 , 阮佳楠 , 田晨丞 , 焦海文 , 阮庄
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/40 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06N3/006
摘要: 本发明提供了一种基于IGwo‑Attention‑LSTM的电动汽车充电负荷预测方法,其结合了GWO优化算法,提出了IGWO和IACO算法,用于改进LSTM模型的超参数设定,从而提高模型的性能和泛化能力;并引入了Attention机制,对LSTM多个时间步的预测结果进行整合,使得模型能够更好地捕捉时间序列数据的关联性和重要性;同时通过改进GWO算法的缺点,IGWO‑Attention‑LSTM算法在负荷预测中展现出更高的准确性和稳定性,准确的负荷预测可以帮助充电站在高峰期提前做好准备,避免能源浪费和高峰时段的能源成本增加,从而节约能源成本。
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