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公开(公告)号：CN117349998A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311615224.9
申请日：2023-11-29
Applicant: 山东大学 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
Inventor： 江艺宝 , 赵浩然 , 渠悦意 , 贺敬 , 苗伟威 , 王士柏 , 程艳 , 周光奇 , 刘奕元 , 王楠 , 于芃 , 关逸飞 , 刘军 , 李俊恩 , 袁帅 , 张健 , 孙其振 , 张文栋 , 王玥娇 , 邢家维 , 赵帅 , 王成龙 , 杨颂
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N5/048 , G06F113/06 , G06F119/06
Abstract: 本发明实施例提供一种基于风储联合系统扰动后的频率预测方法、系统及介质，属于风电联合领域。该方法包括：获取扰动瞬间风储联合电力系统的扰动功率，并将其输入风储联合系统频率响应模型输出第一动态频率预测值；获取扰动前后瞬间风储联合系统的节点状态信息，并其输入扰动后风储联合系统动态频率预测模型，输出第二动态频率预测值；将第一、第二动态频率预测值输入自适应神经模糊推理系统，获得风储联合系统扰动后的频率。通过自适应神经模糊推理系统融合第一、第二动态频率预测值，既改善了现有物理模型驱动中存在的运算量大和简化之后求解精度低的现状，也避免数据驱动中忽略风储联合系统中的物理关系以及避免样本的数量和质量影响预测精度。
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公开(公告)号：CN118468600A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410771483.9
申请日：2024-06-14
Applicant: 山东大学
IPC: G06F30/20 , G06F113/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种基于细粒度分网的DFIG风电场电磁暂态高效仿真方法及系统，属于风电场技术领域，对DFIG风电机组核心设备进行建模，建立DFIG风电机组核心设备的电磁暂态仿真模型，并设计解耦方式；建立风电机组和集电系统的电磁暂态仿真模型，并设计解耦方式，形成规模化风电场站的建模及解耦方式；设计细粒度并行仿真程序的并行计算时序，并基于OpenMP编程模型进行并行仿真实现。方法能够在保证仿真精度和模型稳定性的同时，实现网络方程的降维与细粒度并行求解，达到高效准确仿真规模化DFIG风电场动态特性的目的。
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公开(公告)号：CN117973096B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410382257.1
申请日：2024-04-01
Applicant: 山东大学
IPC: G06F30/20 , G06F113/06
Abstract: 本发明涉及直驱风电场仿真领域，具体公开一种基于双层分网的直驱风电场并行仿真方法、系统、终端及介质。首先，基于EMTP算法和离散化方法建立基本元件和核心设备的电磁暂态仿真模型；其次，建立风电场站仿真模型的双层网络分割方法，包括外层采用受控源解耦方法对风电机组与集电系统解耦、集电系统自身解耦，内层采用MATE解耦方法对风电机组解耦；然后，建立风电场站详细仿真模型的初始化及预处理方案并执行；最后，基于多核CPU对风电场站详细仿真模型进行并行仿真。本发明在保证仿真精度的同时，具有较高的分网灵活性和较优的计算时序，且能够克服采用单一MATE算法风电场仿真计算量过大的问题，达到提高分网灵活性、降低风电场仿真计算量的目的。
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公开(公告)号：CN118407879B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410774211.4
申请日：2024-06-17
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供一种基于模型预测控制与流场降阶的风电场尾流恢复优化方法，属于风电场尾流控制技术领域，包括如下步骤：以加快尾流恢复过程为目的，在固定坐标系下引入基于正弦变化的低频独立变桨信号；构建流场降阶模型，预测不同幅值的独立变桨信号对尾流演化和功率输出的影响；基于流场降阶模型的预测结果，并以发电量最大和控制指令最小为原则构建目标函数，对风电场中各台风机的独立变桨信号进行在线优化。本发明通过周期性独立变桨来加快尾流恢复速度，无需增加扰流机构，提升了尾流控制潜力，降低了工程应用成本；通过IODMD方法构建风电场流场降阶模型，实现风电场流场信息和功率输出的快速预测，提高求解速度，保证风电场能效提升。
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公开(公告)号：CN118211552B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410619739.4
申请日：2024-05-20
Applicant: 山东大学
IPC: G06F30/367 , G06F30/373
Abstract: 本发明提供一种电磁与机电实时混合仿真方法及装置，属于电力系统仿真技术领域，所述方法步骤如下：搭建电磁暂态仿真平台和机电暂态仿真平台，并建立两仿真平台的网络连接；将完整的电力系统仿真网络划分为机电暂态子网络和电磁暂态子网络，并对两暂态子网络进行等效得到两仿真模型；通过两仿真模型结合计算数据交互量；使用外插法对仿真步长大的仿真工具进行仿真值预测，实现两仿真工具的仿真步长同步；在动态仿真过程中使用功能模拟接口在两仿真平台之间传输数据交互量。本发明实现电磁与机电混合仿真模型的实时仿真，仿真效率高，并能弥补两仿真工具的步长差距，混合仿真稳定性高，避免浪费计算资源，导出标准化文件实现混合仿真的通用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117967499B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410391204.6
申请日：2024-04-02
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及风力发电技术领域，具体提供一种风电场分群尾流优化方法及系统，包括：根据风机之间的气动耦合水平将整个风电场划分为多个子系统；将尾流优化构建为马尔科夫决策过程，并分别为每个子系统构建深度确定性策略梯度网络；对深度确定性策略梯度网络进行离线预训练，获取各子系统的最佳风机偏航角控制策略；基于最佳风机偏航角控制策略对相应子系统的风机偏航角进行在线调整。本发明不依赖风电场的机理模型，可以避免由于机理模型精度较低、建模存在误差导致的优化效果差等问题。
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公开(公告)号：CN118407879A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410774211.4
申请日：2024-06-17
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供一种基于模型预测控制与流场降阶的风电场尾流恢复优化方法，属于风电场尾流控制技术领域，包括如下步骤：以加快尾流恢复过程为目的，在固定坐标系下引入基于正弦变化的低频独立变桨信号；构建流场降阶模型，预测不同幅值的独立变桨信号对尾流演化和功率输出的影响；基于流场降阶模型的预测结果，并以发电量最大和控制指令最小为原则构建目标函数，对风电场中各台风机的独立变桨信号进行在线优化。本发明通过周期性独立变桨来加快尾流恢复速度，无需增加扰流机构，提升了尾流控制潜力，降低了工程应用成本；通过IODMD方法构建风电场流场降阶模型，实现风电场流场信息和功率输出的快速预测，提高求解速度，保证风电场能效提升。
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公开(公告)号：CN118336762A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410750696.3
申请日：2024-06-12
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种风储联合系统调频优化方法、系统、终端及存储介质，涉及电力系统调频控制技术领域，风储联合系统包括储能系统和风力发电机组，构建负荷概率模型和风力发电机组出力概率模型；计算预测的风力发电机组功率和负荷功率；构建风储联合系统调频频率特性模型；基于风力发电机组风电功率计算公式、预测的风力发电机组功率和当前风力发电机组的转子转速和桨距角，计算预测风速，判断预测风速所处风速区间，选择对应调频策略，对风储联合系统进行调频，根据风储联合系统调频频率特性模型计算调频后风储联合系统的频率值。本发明根据预测的风力发电机组功率和负荷功率，对风储联合系统进行调频。
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公开(公告)号：CN117967499A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410391204.6
申请日：2024-04-02
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及风力发电技术领域，具体提供一种风电场分群尾流优化方法及系统，包括：根据风机之间的气动耦合水平将整个风电场划分为多个子系统；将尾流优化构建为马尔科夫决策过程，并分别为每个子系统构建深度确定性策略梯度网络；对深度确定性策略梯度网络进行离线预训练，获取各子系统的最佳风机偏航角控制策略；基于最佳风机偏航角控制策略对相应子系统的风机偏航角进行在线调整。本发明不依赖风电场的机理模型，可以避免由于机理模型精度较低、建模存在误差导致的优化效果差等问题。
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公开(公告)号：CN119292132A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411362826.2
申请日：2024-09-27
Applicant: 山东大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提出了一种漂浮式风机减载控制方法及系统，将统一变桨控制器和独立变桨控制器综合应用到浮式风机的控制中，通过计算统一变桨控制器参数或独立变桨控制器参数对应的粒子的适应度函数，并对当前统一变桨控制器参数或独立变桨控制器参数对应的粒子群中的每一粒子计算与其对应的当前适应度函数；根据所述调整适应度函数或所述当前适应度函数对与其对应的粒子群进行整定，输出目标统一变桨控制器参数或目标独立变桨控制器参数；采用贝叶斯算法对粒子群优化算法的输出再次进行优化，将粒子群优化算法和贝叶斯优化算法进行结合，进一步提升了参数整定的精度和效率。
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