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公开(公告)号：CN104269889A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410589174.6
申请日：2014-10-28
Applicant: 武汉大学 , 贵州电网公司电力调度控制中心
IPC: H02J3/46
CPC classification number: H02J3/46
Abstract: 本发明具体涉及一种计及多种能源接入的分散协调AGC控制方法，其实现涵盖以下环节：1)将各地区分散的具有一定可调节能力的地级机组分别进行集群AGC控制；2)根据间歇性能源及常规分布特点，划分并确定AGC的分散协调区；3)在已划分的各分散协调区内，确定分散协调机组；4)分散协调区在执行全网AGC控制时，针对区域内的分散协调机组调节出力进行协调优化；5)将协调优化的调节指令下发给各分散协调机组。本发明计及了多种能源接入电网的情况，具有改善AGC的频率控制性能、增强电网对间歇性电源接入的适应性的效果。
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公开(公告)号：CN104269888B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201410587972.5
申请日：2014-10-28
Applicant: 贵州电网公司电力调度控制中心 , 武汉大学
IPC: H02J3/46
Abstract: 本发明具体涉及一种适于分散协调AGC模式的机组安全约束计算方法，包括以下步骤：1）自动发电控制过程中，采用分散协调AGC控制方法，依据一定的原则将整个电网分成多个分散协调控制区；2)根据选定的分散协调控制区确定重点监视的断面及联络线；3)确定各分散协调控制区内与相应断面联络线关联的机组；4)由断面联络线限值约束条件计算出与之相关联的机组出力约束上限值。本发明在AGC协调控制时考虑联络线限值约束对分散协调控制区机组调节裕度的影响，能够使在AGC正常运行的情况下保证传输断面及联络线不越限，提高电网的运行控制安全性，并保证系统整体的频率控制性能。
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公开(公告)号：CN104299173A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410616739.5
申请日：2014-10-31
Applicant: 武汉大学 , 贵州电网公司电力调度控制中心
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545 , H02J3/46 , H02J2003/007
Abstract: 本发明涉及一种适用于多种能源接入的鲁棒优化日前调度方法。首先获取节能发电调度系统制定的中调火电机组和水电机组的日前发电计划、机组参数；获取负荷、风电和小水电、光伏、燃气发电等的短期预测值，将各种可再生能源发电功率按各自装机容量的一定比例设置若干出力场景；建立鲁棒优化日前调度约束条件；以一天96时段中调火电机组的燃料费用及各种可再生能源发电费用的总和最小为优化目标，建立鲁棒优化日前调度模型；采用一种人工智能优化算法求解鲁棒优化日前调度模型，寻优得到全局最优解，修正节能发电调度系统中调火电机组的日前发电计划。本发明简化了各种可再生能源发电功率的场景处理方法，有效避免无效备用容量和冗余备用容量。
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公开(公告)号：CN104269889B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201410589174.6
申请日：2014-10-28
Applicant: 武汉大学 , 贵州电网公司电力调度控制中心
IPC: H02J3/46
Abstract: 本发明具体涉及一种计及多种能源接入的分散协调AGC控制方法，其实现涵盖以下环节：1)将各地区分散的具有一定可调节能力的地级机组分别进行集群AGC控制；2) 根据间歇性能源及常规分布特点，划分并确定AGC的分散协调区；3)在已划分的各分散协调区内，确定分散协调机组；4)分散协调区在执行全网AGC控制时，针对区域内的分散协调机组调节出力进行协调优化；5)将协调优化的调节指令下发给各分散协调机组。本发明计及了多种能源接入电网的情况，具有改善AGC的频率控制性能、增强电网对间歇性电源接入的适应性的效果。
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公开(公告)号：CN104269888A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410587972.5
申请日：2014-10-28
Applicant: 贵州电网公司电力调度控制中心 , 武汉大学
IPC: H02J3/46
CPC classification number: H02J3/46
Abstract: 本发明具体涉及一种适于分散协调AGC模式的机组安全约束计算方法，包括以下步骤：1）自动发电控制过程中，采用分散协调AGC控制方法，依据一定的原则将整个电网分成多个分散协调控制区；2)根据选定的分散协调控制区确定重点监视的断面及联络线；3)确定各分散协调控制区内与相应断面联络线关联的机组；4)由断面联络线限值约束条件计算出与与之相关联的机组出力约束上限值。本发明在AGC协调控制时考虑联络线限值约束对分散协调控制区机组调节裕度的影响，能够使在AGC正常运行的情况下保证传输断面及联络线不越限，提高电网的运行控制安全性，并保证系统整体的频率控制性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104299173B
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201410616739.5
申请日：2014-10-31
Applicant: 武汉大学 , 贵州电网公司电力调度控制中心
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545
Abstract: 本发明涉及一种适用于多种能源接入的鲁棒优化日前调度方法。首先获取节能发电调度系统制定的中调火电机组和水电机组的日前发电计划、机组参数；获取负荷、风电和小水电、光伏、燃气发电等的短期预测值，将各种可再生能源发电功率按各自装机容量的一定比例设置若干出力场景；建立鲁棒优化日前调度约束条件；以一天96时段中调火电机组的燃料费用及各种可再生能源发电费用的总和最小为优化目标，建立鲁棒优化日前调度模型；采用一种人工智能优化算法求解鲁棒优化日前调度模型，寻优得到全局最优解，修正节能发电调度系统中调火电机组的日前发电计划。本发明简化了各种可再生能源发电功率的场景处理方法，有效避免无效备用容量和冗余备用容量。
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公开(公告)号：CN112994051B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202110220373.X
申请日：2021-02-26
Applicant: 南方电网调峰调频发电有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明属于电力系统电源规划领域，尤其涉及一种含可变速机组的海水抽水蓄能电站容量优化配置方法，包括如下步骤：S1.分析并建立海上风电场功率特性模型；S2.分析可变速抽水蓄能机组功率特性并建立规划模型；S3.建立基于变速机组的海水抽水蓄能电站与海上风电联合运行微电网系统模型；S4.建立基于海岛微电网投资主体静态收益最大化的目标函数及相关约束，求得最优解。本方法建立基于规划水平年静态收益最大化的海蓄电站容量优化目标函数，并且重点考虑了可变速抽水蓄能机组的功率特性和计及输出通道功率平滑度的约束条件，其中变速机组模型精简变量少，便于优化计算，在电网电源规划方案设计方面有较强的实用性。
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公开(公告)号：CN109784480B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201910044537.0
申请日：2019-01-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出一种基于卷积神经网络的电力系统状态估计方法，该方法以离线的电力系统潮流断面数据作为样本进行训练，将量测量作为输入数据，状态量作为期望输出，通过卷积神经网络的局部连接、权值共享、下采样等手段减少训练参数、降低网络复杂度，通过输入与输出之间误差的反向传播，通过Dropout手段防止过拟合，训练一个基于量测量的卷积神经网络状态估计模型。对于新的量测量数据通过已训练的卷积神经网络进行估计，得到系统在此时刻的状态量。该方法采用卷积神经网络进行状态估计，克服了传统迭代最小二乘状态估计方法计算时间过长和全连接神经网络状态估计方法梯度传递困难的缺陷，在减少计算时间的同时降低了网络的训练难度。
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公开(公告)号：CN111797974B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202010486953.9
申请日：2020-06-01
Applicant: 武汉大学 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 国网青海省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提出一种联合粒子滤波和卷积神经网络的电力系统状态估计方法：离线学习部分，先利用历史RTU/PMU量测融合数据，分析系统注入功率的概率分布，再通过基于贝叶斯估计的粒子滤波算法，利用蒙特卡洛采样，生成训练样本，训练卷积神经网络；在线状态估计部分，将实时PMU量测数据预处理后，根据从离线学习部分训练获得的卷积神经网络结构和权重值建立网络，再通过前向计算和后向传播，完成电力系统的状态估计。相较于传统最小二乘估计的牛顿法迭代算法，该方法能有效提升计算速度，提高状态估计的精度和抗差能力。
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公开(公告)号：CN110020680B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201910234071.0
申请日：2019-03-26
Applicant: 武汉大学 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 国网青海省电力公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于随机矩阵理论和模糊C均值聚类算法的PMU数据分类方法。包括：步骤1)建立历史PMU数据随机矩阵模型，通过建立线性特征值统计量进行特征提取，得到特征数据集；步骤2)用模糊C均值聚类算法对特征数据集进行聚类，得到各类的聚类中心和隶属度矩阵；步骤3)将实时电网运行数据结合历史数据建立随机矩阵模型，通过建立线性特征值统计量进行特征提取，生成特征数据；步骤4)使用步骤2的结果进行初始化，对步骤3生成的特征数据进行模糊C均值聚类，判断实时数据的类别。本发明可实现数据驱动下的PMU数据实时分类。
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