一种电力系统安全稳定控制措施有效性的自动校验方法

    公开(公告)号:CN103532134A

    公开(公告)日:2014-01-22

    申请号:CN201310471163.3

    申请日:2013-10-10

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明涉及一种电力系统安全稳定控制措施有效性的自动校验方法,属于电力系统安全稳定分析技术领域。本方法首先完成运行方式类型的判断,对安全稳定控制措施的故障场景进行模拟,对安全稳定控制措施的启动条件进行判断,对安全稳定控制措施进行仿真模拟,对安全稳定控制措施的校验结果进行自动分析,最后实现对安全稳定控制措施的有效性校验。本发明方法的全部流程为自动进行,无需人工干预,避免了手动校验的不足,减少了人工工作量,缩短了安全控制措施校验的时间,实现了整个校验流程的自动化,提高了校验的效率,满足了各种运行方式下快速校验的需求。

    基于集合论估计模型的电力系统状态估计方法及系统

    公开(公告)号:CN102982379A

    公开(公告)日:2013-03-20

    申请号:CN201210466339.1

    申请日:2012-11-16

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提出一种基于集合论估计模型的电力系统状态估计方法。其中,方法包括以下步骤:基于集合论,根据电力系统的网络拓扑和参数生成电力系统状态估计模型;通过状态估计模型和量测设备的测量不确定度信息生成第一约束集,其中,第一约束集包括量测区间约束和状态区间约束;根据电力系统物理约束,对第一约束集进行扩展获得第二约束集,其中,第二约束集的数据量大于第一约束集的数据量;以及对第二约束集进行区间约束传播获得电力系统状态的估计区间,以及量测的估计区间。根据本发明实施例的方法,通过采用集合论估计模型、约束集扩展以及区间约束传播获得电力系统的状态区间和量测估计区间,提高了数据的确信性,减少了计算量。

    一种模块组合式机械计算器

    公开(公告)号:CN110765793A

    公开(公告)日:2020-02-07

    申请号:CN201911016839.3

    申请日:2019-10-24

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了一种模块组合式机械计算器,包括一组A型模块和两组B型模块,两组所述B型模块位于所述A型模块的两侧;所述A型模块和B型模块均包括前板、侧板、底板和后板,所述前板、侧板、底板和后板拼接组成三个顶端开口的腔室,所述A型模块的腔室的顶部连接有A型上板,所述B型模块的腔室顶部连接有B型上板,所述A型上板和B型上板上安装有防退位组件,所述前板和后板之间设置有三个主轴,所述主轴上安装有实现接收低位进位和向高位进位功能的进位组件。本发明构思巧妙,布局合理结构紧凑,安装使用方便快捷,加工便利成本低,应用范围更广,可视化程度高,具有良好的教具展示效果。

    一种电力系统安全稳定控制措施有效性的自动校验方法

    公开(公告)号:CN103532134B

    公开(公告)日:2015-05-20

    申请号:CN201310471163.3

    申请日:2013-10-10

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明涉及一种电力系统安全稳定控制措施有效性的自动校验方法,属于电力系统安全稳定分析技术领域。本方法首先完成运行方式类型的判断,对安全稳定控制措施的故障场景进行模拟,对安全稳定控制措施的启动条件进行判断,对安全稳定控制措施进行仿真模拟,对安全稳定控制措施的校验结果进行自动分析,最后实现对安全稳定控制措施的有效性校验。本发明方法的全部流程为自动进行,无需人工干预,避免了手动校验的不足,减少了人工工作量,缩短了安全控制措施校验的时间,实现了整个校验流程的自动化,提高了校验的效率,满足了各种运行方式下快速校验的需求。

    基于模式激发程度分析的暂态稳定预想事故筛选方法

    公开(公告)号:CN103413032B

    公开(公告)日:2016-12-28

    申请号:CN201310320786.0

    申请日:2013-07-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于模式激发程度分析的暂态稳定预想事故筛选方法,包括:采用模式激发程度分析方法计算各个节点故障的重要程度指标;以及采用最大差异法筛选出重要故障。该方法将系统模型在非平衡点处泰勒展开,忽略高阶项,计算故障对系统各个振荡模式的激发程度,将激发程度在一个振荡周期内的最大值作为该故障的重要性指标,最后采用最大差异法筛选出预想事故。该方法不依赖于运行人员的经验,物理意义明确,可以快速地筛选出预想事故。

    基于知识的骨架模型分层度量方法和装置

    公开(公告)号:CN116796557A

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310793084.8

    申请日:2023-06-30

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了基于知识的骨架模型分层度量方法和装置,该方法,包括对获取的骨架模型的组件的相关性进行加权求和得到组件的综合相关性;基于综合相关性构建综合相关性矩阵,并利用传递闭包法处理综合相关性矩阵得到模糊层次聚类的骨架模型分层建模方案;对原始骨架建模方案和骨架模型分层建模方案的修正的轮廓系数进行计算得到包含不同方案的评价值的评价结果,并利用最大最小规范化方法得到评价值的区间映射结果;基于评价值的区间映射结果可视化骨架模型分层建模方案的评价结果。本发明能够用原型系统实现计算过程的自动化,有利于设计人员在设计早期对骨架模型分层建模的合理性进行评价与修正。

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