基于数据统计分析的调相机振动异动可视化监测方法

    公开(公告)号:CN110907031A

    公开(公告)日:2020-03-24

    申请号:CN201911223758.0

    申请日:2019-12-04

    IPC分类号: G01H17/00 G01R31/00

    摘要: 本发明公开了一种基于数据统计分析的调相机振动异动可视化监测方法和系统,包括:实时获取调相机的运行数据和振动数据,对获取的运行数据和振动数据进行预处理;通过特征分离提取振动频谱各分量幅值和相位;将提取的振动频谱各分量幅值和相位和对应的基准值进行动态差值计算;将计算得到的振动频谱各分量的动态差值与对应的限定值进行比对:如果任意一项振动频谱分量的动态差值大于与其对应的限定值,输出故障报警信号。本发明能够对大型调相机发生故障等问题进行量化诊断和预报,为运行人员提供足够的反应时间,并提供故障排除的相关建议措施;直接从DCS系统实时数据库中获得运行参数,简化了硬件结构,提高了数据获取的精度和速度。

    一种基于VMDS-CNN-BGRU模型的风功率概率预测方法

    公开(公告)号:CN116544922A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310533079.3

    申请日:2023-05-11

    摘要: 本发明公开了一种基于VMDS‑CNN‑BGRU模型的风功率概率预测方法,包括:构建由数据分解模块、多源特征提取模块、概率预测模块、预测结果输出模块依次连接组成的VMDS‑CNN‑BGRU模型;将收集的风功率序列数据输入数据分解模块中分解成若干分量;将分解的若干分量以及NWP数据输入到多源特征提取模块中进行特征提取;将提取的特征输入概率预测模块中输出不同分位数下的风功率预测值;将风功率预测值输入预测结果输出模块中,获取风功率预测值的概率密度函数,实现风功率概率预测。采用本发明方法,能够同时实现对风功率准确的确定性预测,可靠敏锐的区间预测以及可靠有效的概率预测。

    一种基于Stackelberg博弈模型的抽水蓄能电站调相补偿方法

    公开(公告)号:CN110571872B

    公开(公告)日:2021-04-20

    申请号:CN201910846004.4

    申请日:2019-09-09

    IPC分类号: H02J3/50

    摘要: 一种基于Stackelberg博弈模型的抽水蓄能电站调相补偿方法,针对在电力市场环境下未对抽水蓄能电站的调相服务进行合理补偿分析的现状,通过客观衡量抽水蓄能电站调相服务质量,在调相服务过程中均衡电网企业与抽水蓄能电站的收益。本发明基于Stackelberg博弈理论构建了抽水蓄能电站调相补偿模型,并证明了博弈均衡解的存在性和唯一性。以江苏溧阳抽水蓄能电站为例进行仿真分析,得到均衡解下无功电价和无功补偿费用。算例表明电网企业的无功补偿费用与调相服务的类型有关,通过无功电价的制定,可提高抽水蓄能电站与电网企业双方利益,激励抽水电站提供调相服务,并验证了模型的合理性和有效性。

    一种适用于强迫振荡分布式定位的自适应电网划分方法

    公开(公告)号:CN110571848B

    公开(公告)日:2021-01-26

    申请号:CN201910761985.2

    申请日:2019-08-19

    IPC分类号: H02J3/38 H02J3/24

    摘要: 一种适用于强迫振荡分布式定位的自适应电网划分方法,同时考虑了电网拓扑及振荡监测系统的通信拓扑,通过在PDC上实施,自适应地将电网划分为若干最小割集,并将这些最小割集分配给相应的本地PDC进行监测。首先对装有PMU的节点进行最小割集划分并得到其辅助控制数据,然后对剩余网络使用广度优先搜索获得最小割集及对应的辅助控制数据,获取所有最小割集及其对应辅助控制数据后,中央PDC将其发送给相应的本地PDC,用于指导本地PDC协同合作,当电网拓扑或者通信拓扑发生变化,中央PDC将重复上述过程。本发明能够将振荡源定位在划分得到的最小割集中,提高强迫振荡定位的精确性和有效性,为实现强迫振荡的分布式定位提供了重要条件。

    基于区间运算的分布式电源与传统电厂短路电流计算方法

    公开(公告)号:CN106253248A

    公开(公告)日:2016-12-21

    申请号:CN201610716928.9

    申请日:2016-08-24

    IPC分类号: H02H7/26 G01R31/08

    摘要: 本发明公开了基于区间运算的分布式电源与传统电厂短路电流计算方法,包括以下步骤数连接的上级及本级母线节点编号;(2)检查各电气参数是否完整,如果不完整则提示手动修改,如果完整则转向步骤(3);(3)折算各电气参数的标么值;(4)建立本级及上级母线节点编号的索引指针;(5)确定各终端最大最小运行方式,将最大最小运行方式下的系统阻抗作为区间数处理;(6)如果无法完成步骤(6)中的路径搜索,则判定为孤岛,跳转步骤(2),否则执行步骤(8);(8)计算短路电流。本发明填写参数少,只需在excel表格中根据设备类型填写与短路电流计算相关的参数,减少工作量。(1)输入发电厂设备对应的电气参数及各电气参

    一种基于CEEMDAN-MCNN-AGRU的短期风电功率预测方法

    公开(公告)号:CN117498318A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311445014.X

    申请日:2023-11-01

    摘要: 本发明公开了一种基于CEEMDAN‑MCNN‑AGRU的短期风电功率预测方法,方法包括:获取历史风电功率数据;利用自适应噪声完备集合经验模态分解CEEMDAN方法对原始风电功率序列进行分解得到模态分量,其中模态分量包括多个本征模态分量和一个残差分量;将所述模态分量与原始风电功率序列进行拼接,得到多维特征序列;利用多核因果卷积神经网络MCNN捕捉多维特征序列的局部时间依赖关系,得到多尺度局部时序特征序列;利用注意力改进的门控循环单元AGRU提取多尺度局部时序特征序列相应的时序特征,并输出最终的风电功率预测结果。本发明能够获得准确的风电功率预测结果,保障电力系统的安全稳定运行。