一种不对称电力系统暂态稳定的建模和仿真方法

    公开(公告)号:CN103761351A

    公开(公告)日:2014-04-30

    申请号:CN201310469025.1

    申请日:2013-10-09

    IPC分类号: G06F17/50 G06F9/455

    摘要: 一种不对称电力系统暂态稳定的建模和仿真方法,采用相分量法和序分量法混合建模的方法进行不对称电力系统的建模,在此基础上,基于边界节点的三相功率平衡条件构造了隐函数形式的边界协调方程,提出基于分解协调的不对称电力系统暂态稳定仿真算法。采用本发明能够解决传统方法无法兼顾高效和灵活性的困难,可方便地处理复杂故障和多重故障计算问题,克服了传统的基于序网连接的故障处理方式的不足。同时,还能很好地解决参数不对称情况下系统的暂稳仿真问题。IEEE标准系统的测试表明,本发明具有较高的准确性和收敛性。

    一种不对称电力系统暂态稳定的建模和仿真方法

    公开(公告)号:CN103761351B

    公开(公告)日:2017-01-04

    申请号:CN201310469025.1

    申请日:2013-10-09

    IPC分类号: G06F17/50 G06F9/455

    摘要: 一种不对称电力系统暂态稳定的建模和仿真方法,采用相分量法和序分量法混合建模的方法进行不对称电力系统的建模,在此基础上,基于边界节点的三相功率平衡条件构造了隐函数形式的边界协调方程,提出基于分解协调的不对称电力系统暂态稳定仿真算法。采用本发明能够解决传统方法无法兼顾高效和灵活性的困难,可方便地处理复杂故障和多重故障计算问题,克服了传统的基于序网连接的故障处理方式的不足。同时,还能很好地解决参数不对称情况下系统的暂稳仿真问题。IEEE标准系统的测试表明,本发明具有较高的准确性和收敛性。

    一种基于图信号处理的配电网错误数据识别方法及系统

    公开(公告)号:CN118503863A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410360353.6

    申请日:2024-03-27

    申请人: 清华大学

    摘要: 本发明提供一种基于图信号处理的配电网错误数据识别方法及系统,该方法包括:基于图平滑度的错误估计算法估计配电网错误数据;根据配电网错误数据,基于图平滑度的香农采样定理排除配电网错误节点,得到状态生成用节点集合,状态生成用节点集合用于对配电网状态进行估计。本发明能够实现对配电网错误数据的识别,提高配电网状态估计的准确度。

    移频电磁暂态仿真的优化方法、装置和电子设备

    公开(公告)号:CN113094887B

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202110350904.7

    申请日:2021-03-31

    申请人: 清华大学

    IPC分类号: G06F30/20 G06F113/04

    摘要: 本发明提供一种移频电磁暂态仿真的优化方法、装置和电子设备,包括:基于当前时步由移频频率计算得到的节点电压和支路电流,确定电流幅值和电压频率;基于所述电流幅值和所述电压频率确定当前时步的最优移频频率;采用所述当前时步的最优移频频率更新所述移频频率,用于下一时步的节点电压和支路电流的计算。本发明提供的方法、装置和电子设备,能通过在仿真过程中逐渐更新优化移频频率使得移频频率达到最优,保证仿真输出电流、电压仿真结果的准确率。

    基于直驱风电场的等值建模方法及装置

    公开(公告)号:CN115982937A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202211449261.2

    申请日:2022-11-18

    申请人: 清华大学

    IPC分类号: G06F30/20

    摘要: 本发明提供一种基于直驱风电场的等值建模方法及装置,包括:获取直驱风电场中所有风力机的当前风速和故障信息;基于所述当前风速和所述故障信息,分别计算各所述风力机的机端故障稳态电压;根据各所述风力机的机端故障稳态电压和预存的分群策略,对各所述风力机进行分群处理,以得到至少一个直驱风电机组;基于所述直驱风电机组的斜坡恢复特性状态,分别构建等值模型。本发明根据风力机的机端故障稳态电压对风力机进行分群,得到直驱风电机组,基于直驱风电机组的斜坡恢复特性状态,构建等值模型,既考虑到了其斜坡恢复特性,又能对其故障恢复过程进行准确的等值建模,实现适用性更好、准确性更好的等值建模的效果。

    多园区综合能源调度方法和系统

    公开(公告)号:CN113378456B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202110560538.8

    申请日:2021-05-21

    摘要: 本发明实施例提供一种多园区综合能源调度方法和系统,其中所述方法包括:基于每个园区的新能源、储能、能量转换设备和多能用户,对每个园区分别建立一个强化学习智能体;将每个强化学习智能体输入到多智能体深度确定性策略梯度模型,采用分散执行方法在真实物理空间进行调度决策;所述多智能体深度确定性策略梯度模型是采用集中训练方法在虚拟环境中进行训练后得到。本发明实施例建立单个园区的强化学习智能体,然后基于建立的多智能体深度确定性策略梯度模型,采用集中训练方法在虚拟环境中进行训练,采用分散执行方法在真实物理空间进行调度决策,不依赖对不确定量的准确预测,保护了各园区的隐私,同时降低了各个园区的运行成本。

    光伏电池状态异常检测方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113572424B

    公开(公告)日:2023-02-28

    申请号:CN202110750472.9

    申请日:2021-07-02

    申请人: 清华大学

    IPC分类号: H02S50/00 G06F17/16 G06F17/18

    摘要: 本发明提供一种光伏电池状态异常检测方法、装置、电子设备及存储介质,其中该方法包括:根据故障发生概率较小的第一预设数量个参考光伏电池,通过排列组合,得到第二预设数量个光伏电池参考组;获取光伏电池参考组在满足第一预设条件的情况下的多个出力数据;根据光伏电池参考组中各参考光伏电池的倾斜面倾角、方向角和各参考光伏电池的多个出力数据,利用特征量的计算公式,计算光伏电池参考组的多个特征量;根据光伏电池参考组的多个特征量,结合高斯混合模型的线性不变性,得到待检测光伏电池的参考出力分布;将待检测光伏电池的参考出力分布与实际出力分布进行比较,得出待检测光伏电池的故障检测结论,提高了光伏电池的故障检测精度。