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公开(公告)号：CN103886193B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410093428.5
申请日：2014-03-13
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种电力系统模糊自适应抗差估计方法，本发明提出一种计及量测权重不确定性的电力系统模糊自适应抗差估计算法(FARE)，该算法提出了测点劣质性的模糊隶属度概念，并根据测点的隶属度在线修正测点的标准差，实现了对粗差的自适应。以现代内点法求解，收敛性好，结果不易受初值影响，适用于求解大规模优化问题。有效的地辨识了不良数据，避免了残差污染及残差淹没，对状态量及量测量有着极佳地抗差估计性能，具有很好地工程运用背景。
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公开(公告)号：CN103985058B
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201410135428.7
申请日：2014-04-04
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于改进多中心校正内点法的可用输电能力计算方法，获取电力系统基本潮流参数，初始化，计算互补间隙dGap，进行收敛性判断，计算扰动因子μ，利用预测‑校正内点法求解预测方向和校正方向，求解预测‑校正后的互补间隙进行加权判定，利用线性搜索求得最优权值，计算优化后的牛顿方向，将预测‑校正内点法的预测校正方向作为仿射方向进行多中心校正，更新原、对偶变量；本发明在每次迭代过程中，选择性地对预测校正过程中校正方向进行加权处理，利用线性搜索确定校正方向在总牛顿方向中的最优比例，并将优化后的预测校正方向作为多中心校正的仿射方向，既解决了PCIPM求解ATC时因校正方向错误而不收敛的问题，又弥补了MCCIPM求解ATC问题时迭代步长较小的缺陷。
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公开(公告)号：CN103838962A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201410054235.9
申请日：2014-02-18
Applicant: 河海大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种计及PMU量测的分步线性状态估计方法。该方法充分利用PMU量测方程为线性方程的特点，将SCADA量测方程分解为两步线性化方程，并将PMU量测数据中电压幅值平方和相角量测分别添加到两个线性化方程中，从而实现PMU和SCADA混合量测状态估计的非迭代计算。本发明提供的方法能够有效改善状态估计精度，极大提高状态估计的计算效率，对IEEE标准系统仿真计算，验证了本方法的有效性。
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公开(公告)号：CN104765962B
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201510164898.0
申请日：2015-04-08
Applicant: 河海大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提出了一种计及温度变化的电力系统状态估计方法。在传统的状态估计计算过程中始终保持线路电阻不变，但因为输电线路电阻是会随着外界温度的变化而变化的，因此需要新的状态估计模型及计算方法来解决问题。本发明以此为背景，将温度作为新的状态量引入到状态估计过程中，建立了计及温度变化的状态估计模型。本发明提出的计及温度变化的电力系统状态估计方法在计算过程中不断修正电阻值，体现电热耦合的思想，不仅有效计及支路的温度，而且提高了状态估计结果的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104777426B
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201510184196.9
申请日：2015-04-17
Applicant: 河海大学
IPC: G01R31/34
Abstract: 本发明公布了一种基于无迹变换强跟踪滤波的发电机动态状态估计方法，该方法针对发电机动态状态估计分为两步即预测步和滤波步，通过在预测步根据前一时刻的滤波均值和滤波协方差矩阵采用对称采样策略进行sigma点采样，计算量测预测计算值，得到残差方程，引入渐消因子来修正预测协方差矩阵；滤波步在线调整增益矩阵，修正后得到机电暂态过程中发电机功角和电角速度的估计值。本发明基于无迹变换强跟踪滤波的发电机动态状态估计方法无论在跟踪速度、精度以及对噪声的鲁棒性能上较无迹卡尔曼滤波和强跟踪滤波均有所提高。
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公开(公告)号：CN103838962B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410054235.9
申请日：2014-02-18
Applicant: 河海大学 , 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 江苏省电力公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种计及PMU量测的分步线性状态估计方法。该方法充分利用PMU量测方程为线性方程的特点，将SCADA量测方程分解为两步线性化方程，并将PMU量测数据中电压幅值平方和相角量测分别添加到两个线性化方程中，从而实现PMU和SCADA混合量测状态估计的非迭代计算。本发明提供的方法能够有效改善状态估计精度，极大提高状态估计的计算效率，对IEEE标准系统仿真计算，验证了本方法的有效性。
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公开(公告)号：CN104732290A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510130933.7
申请日：2015-03-24
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公布了一种风电功率爬坡事件预测方法，其将频率偏差作为新的状态量引入到状态估计过程中，建立了考虑频率偏差的状态估计模型。然后依据相应的指标对计算出的频率偏差进行判断，预测是否发生了风电功率爬坡事件。本发明提出的是一种面向整个电力系统的爬坡事件预测方法，避免对爬坡事件定义的依赖，具有工程应用价值。
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公开(公告)号：CN104616078A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510056227.2
申请日：2015-02-03
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开一种基于Spiking神经网络的光伏系统发电功率预测方法。本发明方法包括以下步骤：1)通过计算并排序欧氏距离(Euclidean distance)的方法确定各种天气类型下预测日的相似日集合；2)采用Time-to-first-Spike方法将模拟量数据转换成相应的脉冲时间数据；3)利用Spiking神经网络(Spiking Neural Network,SNN)对转换后的时间样本进行建模预测。本发明提供的方法有效地提高了预测精度，能够较好地解决光伏系统发电功率预测问题。
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公开(公告)号：CN103886193A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410093428.5
申请日：2014-03-13
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种电力系统模糊自适应抗差估计方法，本发明提出一种计及量测权重不确定性的电力系统模糊自适应抗差估计算法(FARE)，该算法提出了测点劣质性的模糊隶属度概念，并根据测点的隶属度在线修正测点的标准差，实现了对粗差的自适应。以现代内点法求解，收敛性好，结果不易受初值影响，适用于求解大规模优化问题。有效的地辨识了不良数据，避免了残差污染及残差淹没，对状态量及量测量有着极佳地抗差估计性能，具有很好地工程运用背景。
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