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公开(公告)号：CN113867141B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202111037232.0
申请日：2021-09-06
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 东北电力大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了带有SVC的多机电力系统固定时间动态面高阶滑模控制器，1)针对带有SVC的多机电力系统建模；2)采用模糊逻辑系统逼近系统模型中的未知函数；3)动态面控制器设计方法与积高阶滑模相结合，设计带有SVC的多机电力系统的自适应控制器；4)引入固定时间稳定控制，得到了独立于初始时间条件的收敛时间上界。本发明在多机电力系统参数不确定和外部扰动的基础上，考虑执行器失效故障情况，采用自适应容错控制方法，最终形成SVC与发电机励磁的固定时间动态面高阶滑模协调控制器，实现状态跟踪误差在固定时间内收敛为零，提高了系统(56)对比文件王崇.一类非线性系统的新型固定时间滑模控制《.电光与控制》.2020,第27卷(第1期),47-53.Zongyu Zuo.Non-singular fixed-timeterminal sliding mode control of non-linear systems《.IET Control Theory andApplications》.2015,第9卷(第4期),545-552.
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公开(公告)号：CN117713061A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311694494.3
申请日：2023-12-12
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 东北电力大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明一种针对智能电网的可控负荷智能自学习调控策略，属于电力负荷控制领；包含以下步骤：选择一类带有非线性环节的大功率负荷调控模型；建立可控负荷误差调控约束；制定可控负荷调控过程中可控负荷输出的约束条件；补偿负荷调控信息传输时间延迟；实现智能电网下可控负荷的自适应精准快速稳控。本发明的优点是：解决了电力系统中可控负荷在调控过程中精度低、灵活性差的问题，相比于传统负荷调控方法，计算复杂度更低，且能够通过调整参数实时减小负荷调控误差；利用所设计的自适应调控策略补偿负荷调控过程中信息传输时间延迟，进而提高了负荷调控的快速性与稳定性，实现了针对智能电网下的负荷自适应精准调控。
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公开(公告)号：CN113867141A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111037232.0
申请日：2021-09-06
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 东北电力大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了带有SVC的多机电力系统固定时间动态面高阶滑模控制器，1)针对带有SVC的多机电力系统建模；2)采用模糊逻辑系统逼近系统模型中的未知函数；3)动态面控制器设计方法与积高阶滑模相结合，设计带有SVC的多机电力系统的自适应控制器；4)引入固定时间稳定控制，得到了独立于初始时间条件的收敛时间上界。本发明在多机电力系统参数不确定和外部扰动的基础上，考虑执行器失效故障情况，采用自适应容错控制方法，最终形成SVC与发电机励磁的固定时间动态面高阶滑模协调控制器，实现状态跟踪误差在固定时间内收敛为零，提高了系统的抗干扰能力、收敛速度和跟踪精度，并保证整个控制系统所有信号半全局一致最终有界。
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公开(公告)号：CN114019791A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202110940374.1
申请日：2021-08-17
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 东北电力大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明提供一种基于离散时间的光伏发电伺服系统的自适应神经网络动态面控制方法，包括如下步骤：1)构造光伏发电伺服系统的数学模型；2)设计光伏发电伺服系统RBF神经网络逼近器，使其逼近得出步骤1)中光伏发电伺服系统模型内的未知函数；3)结合RBF神经网络逼近器设计出基于离散时间的光伏发电伺服系统自适应神经网络动态面控制器，引入磁滞量化器对控制信号进行幅值的量化。能够将RBF神经网络逼近器估计未知项；引入磁滞量化器对控制信号进行幅值的量化，提高了控制器抑制抖振的能力，实现数字控制，提高光伏发电伺服系统的抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN116581764A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310506691.1
申请日：2023-05-08
申请人： 东北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种用于可控负荷最优互动过程中的动态稳控方法，包括以下步骤：建立可控负荷最优互动过程中动态稳控模型；建立输入电压安全性的负荷调控约束；制定负荷优化互动过程中不同负荷调控需求下的稳控单元输出电压大小；设计以负荷调控目标为期望曲线的负荷稳控单元自适应动态面调控策略，使得电力系统负荷变化快速稳控。本发明的优点是：用于输入电压安全性的负荷调控约束条件下可控负荷精准控制，可以根据负荷状态的变化自适应地调整控制策略，使得控制系统能够更好地适应不同的负荷工作状态，并快速响应负荷状态的变化，实时进行控制，进而保证控制系统的实时性和稳定性。
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公开(公告)号：CN116544952A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310511463.3
申请日：2023-05-08
申请人： 东北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于峰谷期望及动态电价的可控负荷最优调控方法，包括包括1)创建可控负荷用电量模型和不可控负荷用电量模型；2)创建用户侧效益函数；3)建立基于峰谷期望的动态电价优化调节策略及可控约束；4)使用蛇优化算法建立负荷调控机制，利用用户侧效益函数获得负荷优化调度结果；通过建立基于峰谷期望的动态电价制定方法，在动态电价制定时只需要将当前负荷值与峰谷期望值进行比较并计算，减少了求解期望负荷的步骤，降低了计算量，提高电网的调度能力，使用了蛇优化算法对负荷调控结果进行求解，可快速准确找到全局的最优结果，获得准确的可控负荷调节方案，有效的减少了用户的用电成本，增强了电网的安全性及稳定性。
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公开(公告)号：CN113902304A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111187046.5
申请日：2021-10-12
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北电力大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开一种基于总负荷曲线相似性的可控负荷筛选方法，包括，采集电力用户用电负荷数据；计算不同用户用电负荷数据间的欧式距离和曲线斜率距离；构造相似度矩阵；运用谱聚类算法对电力用户进行聚类并提取各簇的典型负荷曲线；计算典型负荷曲线与系统总负荷曲线相似性指标；基于相似性指标确定具有可控潜力的几簇用户；利用问卷调查等采集具有可控潜力的电力负荷用户的用电行为影响因素信息；参考相似性指标和用户用电行为影响因素设定各簇可控负荷容量占比。本发明的有益效果：本发明提供的筛选方法能够对电力负荷用户中具备可控潜力的用户进行筛选，并根据筛选结果分配可控负荷容量比例。
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公开(公告)号：CN114076877A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111389270.2
申请日：2021-11-19
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供一种基于电磁场大数据的高压绝缘状态分析方法及装置，由高压绝缘状态检测传感器装置的多个绕组的测得的感应电压数据构成矩阵型式，标记为M；同时测试温度、大气压与湿度，组成矩阵K；将两者相乘得到测试值矩阵DC；检测良好绝缘子正常工作时产生的感应电压并与对应时刻的温度、湿度和大气压矩阵相乘建立标准值矩阵DB；将测试值矩阵DC与自身上一时间段测试值矩阵DS、标准值矩阵DB相似度做比较，判断绝缘子工作状态；提供一种更加准确地自然环境中绝缘子积污检测方法，综合考虑绝缘子所处的环境的各因素，能够对绝缘子的积污状况进行准确的检测分析，从而利于根据结果做出准确、及时的应对措施，进而保证电网的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN112421488A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011449787.1
申请日：2020-12-12
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种带电接引流线用绝缘掰线装置，包括定轮板、动轮连板、压轮、手柄、螺纹推杆、定轮机构、动轮机构，定轮板与动轮连板铰接，定轮板上连接有定轮机构，动轮连板上连接有动轮机构，手柄与定轮板固定连接，螺纹推杆与手柄螺纹连接；螺纹推杆顶端与压轮通过销钉活动连接，压轮能够绕螺纹推杆转动。优点是：采用定轮机构与动轮机构相对位置变化，配合压轮的移动，调整到最合适的力臂和力矩，让作业人员能够省力且安全地弯曲待接引流线至满足规定的形状。
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公开(公告)号：CN117708667A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311699761.6
申请日：2023-12-12
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06N3/084
摘要： 基于蚁群算法优化BP神经网络的主变压器运行状态识别方法属于电网运维技术领域。本发明采用基于蚁群算法优化的BP神经网络进行主变压器的故障识别。由于经典的BP神经网络训练初始权重vij,wjk和阈值b的选择会直接影响神经网络的收敛速度。如果初始权重和阈值不合适，网络容易陷入局部最优解，而无法找到全局最优解。这可能导致网络的性能不佳或无法收敛。权重和阈值的初始值也会影响网络中梯度的传播。本发明采用蚁群优化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，找到一组最优的权值和阈值组合，从而让BP神经网络模型达到更好地收敛效果，能够实现主变压器故障的准确识别。
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