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公开(公告)号：CN116626548A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310630601.X
申请日：2023-05-31
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 , 兰州理工大学 , 国网甘肃省电力公司定西供电公司
Abstract: 一种基于ISSA‑PNN的变压器绕组变形诊断方法，首先，将变压器漏磁场的磁感应强度作为PNN的输入特征。其次，构建一种ISSA对PNN的平滑因子进行选取。利用融合反向学习思维的Tent混沌映射生成ISSA的初始位置信息，在麻雀个体位置更新方式中引入非线性惯性权重，克服了SSA迭代后期过早收敛，寻优能力不足的问题。最后，将PNN的变压器绕组变形诊断错误率设置为ISSA的适应度函数，利用ISSA的搜索机制选取基于变压器绕组变形样本实际分布的最优平滑因子，得到变压器绕组变形诊断最优PNN。
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公开(公告)号：CN116626548B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202310630601.X
申请日：2023-05-31
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 , 兰州理工大学 , 国网甘肃省电力公司定西供电公司
Abstract: 一种基于ISSA‑PNN的变压器绕组变形诊断方法，首先，将变压器漏磁场的磁感应强度作为PNN的输入特征。其次，构建一种ISSA对PNN的平滑因子进行选取。利用融合反向学习思维的Tent混沌映射生成ISSA的初始位置信息，在麻雀个体位置更新方式中引入非线性惯性权重，克服了SSA迭代后期过早收敛，寻优能力不足的问题。最后，将PNN的变压器绕组变形诊断错误率设置为ISSA的适应度函数，利用ISSA的搜索机制选取基于变压器绕组变形样本实际分布的最优平滑因子，得到变压器绕组变形诊断最优PNN。
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公开(公告)号：CN114487835B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202210050378.7
申请日：2022-01-17
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 , 兰州理工大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 一种粒子群优化BIRCH算法的退役动力电池等级划分方法,首先对退役动力电池的外观进行检测，初步筛选出可二次利用的退役动力电池。选取退役动力电池的容量、内阻和开路电压作为等级划分依据，建立聚类特征树CF Tree，利用CF Tree的CF节点的质心，作为初始聚类中心点。计算电池数据与聚类中心点的欧氏距离。根据“距离就近原则”，对退役动力电池进行初次分类。并通过粒子群不断优化聚类中心点的位置，最终将退役电池划分为若干等级。针对不同等级的退役动力电池，制定不同的后续应用方案。本发明将粒子群的优化思想融入聚类过程中，提高了退役动力电池等级划分的准确性，并且划分到同级别退役动力电池拥有较高的一致性。
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公开(公告)号：CN113255746A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110525008.X
申请日：2021-05-14
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 , 兰州理工大学
Abstract: 基于决策树的新能源电动汽车退役动力电池等级筛选方法，首先确定退役动力电池的等级类型，将各等级类型作为叶子结点，并计算退役动力电池数据样本D的信息熵；然后，选择退役动力电池的特征属性Ai，分别计算各Ai的信息熵信息增益量IG(D,Ai)、固有值IV(D,Ai)、信息增益率GR(D,Ai)；最后，选择信息增益率GR(D,Ai)较大的Ai作为根节点；用同样的方法选择决策树内部分叶节点。因此，就可以得到新能源电动汽车退役动力电池的智能分类决策树。该方法有助于提高退役动力电池的筛选效率。将退役的动力电池进行等级分类后用在电网储能电站、新能源发电等领域，可以延长动力电池的使用寿命，提高动力电池的经济效益，降低退役动力电池对环境的影响。
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公开(公告)号：CN110198052A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910622676.7
申请日：2019-07-11
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 , 兰州理工大学 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种光热-风电联合并网发电协调控制方法，利用光热及其储热装置对风电移峰填谷，并将光热与风电的联合输出作为一个整体供电网调度。所述的光热发电系统包括镜场、集热装置、储热装置、热交换装置及汽轮发电机组。所述协调控制用于对风电出力、光热及其储热进行优化调度。具有以下优点：一是将光热-风电联合输出作为一个整体并网，代替风电单独入网，在一定程度上解决了因风电并网而造成的电网负荷峰谷差拉大问题；二是光热、风电的协调控制以联合输出功率波动最小为优化目标，并在优化过程中考虑了风电、光热及其联合系统的各种等式及不等式约束，使联合输出波动较小，具有类似常规电源的调度性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110429667B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201910841947.8
申请日：2019-09-06
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 , 兰州理工大学 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 基于布谷鸟搜索的光热光伏打捆发电系统容量配置方法，针对光伏电站出力波动问题，建立与之匹配的光热电站构成光热光伏打捆发电系统。基于太阳辐射强度历史数据，提出一种在完全消纳光伏发电的基础上，以光热光伏打捆发电系统出力标准差最小为目标，通过布谷鸟搜索改进系统容量配置的方法。
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公开(公告)号：CN110334878A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910624118.4
申请日：2019-07-11
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 , 兰州理工大学 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种基于静态模型的光热电站发电量优化方法，首先对静态模型中影响电站发电量的可控部分进行分析；其次以发电量最大为目标函数，静态模型的约束条件，建立优化数学模型，提出一种优化方法；最后，引入Smith预估补偿机制，以降低控制系统中出现的大滞后环节对系统稳定性与准确性的影响。本优化方法能有效地提升光热储能电站的发电量与运行效率。
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公开(公告)号：CN113555880B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110843132.0
申请日：2021-07-23
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 , 兰州理工大学
IPC: H02J3/18
Abstract: 一种基于退役同步发电机组的无功补偿接入点筛选方法，目的是在无功源地点固定的前提下筛选合适的无功补偿接入点，实现退役同步发电机组对系统的无功补偿。以系统节点阻抗为依据，计算节点间电气距离。以电气距离为基础，可构建节点特征矩阵。对节点特征矩阵进行层次聚类分析，实现节点的有效分区。节点分区可缩小退役同步机组作调相机运行时无功补偿接入点筛选范围；根据退役同步发电机组所处地理位置，确定其运行厂址所在的负荷节点分区为其应补偿分区；计算所补偿分区内节点重要度指标值，依此筛选合适的无功补偿接入点；可快速确定基于退役同步发电机组的无功补偿接入点，充分发挥退役同步发电机组的无功补偿能力，保障系统安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN114429182A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210049882.5
申请日：2022-01-17
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 , 兰州理工大学
Abstract: 基于改进CART决策树算法的退役动力电池等级筛选方法，其目的是将改进CART决策树算法用于退役动力电池等级分类，提高等级分类效率，为退役动力电池梯次利用打下一定基础。其步骤为：首先，在选择属性分割点时，结合Fayyad边界点判定定理确定退役动力电池各特征属性的最优阈值点，并计算最优阈值点处的Gini系数；然后，将退役动力电池每个特征属性的最优阈值点作为决策树的分裂条件，依次进行二分裂，直到所有叶子节点中的退役动力电池属于同一类为止，生成决策树；最后，采用代价复杂度剪枝算法对决策树进行剪枝，防止出现过拟合，提高决策树的泛化性能，得到退役动力电池等级筛选最优决策树。
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公开(公告)号：CN110334878B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201910624118.4
申请日：2019-07-11
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 , 兰州理工大学 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种基于静态模型的光热电站发电量优化方法，首先对静态模型中影响电站发电量的可控部分进行分析；其次以发电量最大为目标函数，静态模型的约束条件，建立优化数学模型，提出一种优化方法；最后，引入Smith预估补偿机制，以降低控制系统中出现的大滞后环节对系统稳定性与准确性的影响。本优化方法能有效地提升光热储能电站的发电量与运行效率。
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