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公开(公告)号：CN102157935B
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201110063869.7
申请日：2011-03-17
摘要： 本发明公开了一种孤网自励磁判别方法，主要涉及电力系统领域。其包括以下步骤：测量孤网系统的实时频率f；根据孤网系统的系统参数以及所述实时频率f，计算孤网系统的判据容量SN判据；若孤网系统发电机额定容量SN大于所述判据容量SN判据，则判定孤网系统不会发生自励磁，否则，孤网系统会发生自励磁；输出上述判定结果。该判别方法，仅利用孤网系统的固有电气参数和其实时频率值，可快捷地预判孤网系统是否会自励磁，能够有效避免电力设备损害事故。
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公开(公告)号：CN102148502B
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201110065477.4
申请日：2011-03-17
摘要： 本发明公开了一种单机孤网自励磁判别方法，主要涉及电力系统领域。其包括以下步骤：测量单机孤网系统的实时频率；根据单机孤网系统的系统参数以及实时频率，计算单机孤网系统的等效对地容抗、发电机直轴极限电抗和交轴极限电抗；没有励磁调节时，若等效对地容抗大于直轴极限电抗，则判定单机孤网系统不会发生自励磁，否则，单机孤网系统会发生自励磁；存在励磁调节时，若等效对地容抗大于交轴极限电抗，则判定单机孤网系统不会发生自励磁，否则，单机孤网系统会发生自励磁。该判别方法，仅利用单机孤网系统的固有电气参数和其实时频率值，可快捷地预判单机孤网系统是否会自励磁，能够有效避免电力设备损害事故。
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公开(公告)号：CN102157935A
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN201110063869.7
申请日：2011-03-17
摘要： 本发明公开了一种孤网自励磁判别方法，主要涉及电力系统领域。其包括以下步骤：测量孤网系统的实时频率f；根据孤网系统的系统参数以及所述实时频率f，计算孤网系统的判据容量SN判据；若孤网系统发电机额定容量SN大于所述判据容量SN判据，则判定孤网系统不会发生自励磁，否则，孤网系统会发生自励磁；输出上述判定结果。该判别方法，仅利用孤网系统的固有电气参数和其实时频率值，可快捷地预判孤网系统是否会自励磁，能够有效避免电力设备损害事故。
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公开(公告)号：CN102148502A
公开(公告)日：2011-08-10
申请号：CN201110065477.4
申请日：2011-03-17
摘要： 本发明公开了一种单机孤网自励磁判别方法，主要涉及电力系统领域。其包括以下步骤：测量单机孤网系统的实时频率；根据单机孤网系统的系统参数以及实时频率，计算单机孤网系统的等效对地容抗、发电机直轴极限电抗和交轴极限电抗；没有励磁调节时，若等效对地容抗大于直轴极限电抗，则判定单机孤网系统不会发生自励磁，否则，单机孤网系统会发生自励磁；存在励磁调节时，若等效对地容抗大于交轴极限电抗，则判定单机孤网系统不会发生自励磁，否则，单机孤网系统会发生自励磁。该判别方法，仅利用单机孤网系统的固有电气参数和其实时频率值，可快捷地预判单机孤网系统是否会自励磁，能够有效避免电力设备损害事故。
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公开(公告)号：CN107392318A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710620391.0
申请日：2017-07-26
申请人： 清华大学 , 国家电网公司华中分部 , 国家电网公司
IPC分类号： G06N7/00
摘要： 本发明公开了一种基于局部线性化的复杂机器学习模型解释方法及装置，其中，方法包括：采集样本集中任意一点作为样本点，并在样本点周围随机采样得到多个采样点；在表达空间中，获取样本点与每个采样点间的欧拉距离，以作为每个采样点的权重；根据每个采样点的权重和线性模型得到待解释的机器学习模型和解释函数的拟合结果的差距，以获取寻优问题；优化求解寻优问题中使用正则化项惩罚因子的线性回归问题，并得到解释结果。该方法可以在每个数据点的邻域内对复杂机器学习模型进行解释，充分考虑样本空间的局部特性，不但可以有效寻找样本空间不同区域的主导特征，而且更加直观、便捷，可适用于多种机器学习模型的解释。
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公开(公告)号：CN103475013B
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201310452591.1
申请日：2013-09-27
申请人： 清华大学
摘要： 本发明公开了一种储能电站规划与运行综合优化方法，包括：S1.根据电力系统网络参数，构建用于潮流计算的节点导纳矩阵实部矩阵G和虚部矩阵B，确定系统安全稳定运行时各节点电压的上下限和各线路潮流的上下限；S2.根据电力系统电源参数，确定常规发电机有功出力的上下限，确定常规发电机发电成本参数，确定风电机组或风电机场有功出力的上下限，确定弃风惩罚电价；S3.根据储能系统参数，确定储能系统容量价格、功率价格和平均使用寿命，以及日维护费用；S4.根据电力系统调度运行数据，确定风电机组或风电机场典型日风功率预测数据，确定该日负荷数据，确定电力系统旋转备用数据，确定系统的网损电价；根据步骤S1～S4收集的数据，确定内层优化模型和外层优化模型。
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公开(公告)号：CN103345585A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310294095.8
申请日：2013-07-12
摘要： 本发明公开了一种风功率预测校正方法，包括步骤：S1.获取选定风电场总容量，获取该风电场最近一个自然年内全场风功率预测数据与风功率实测数据；S2.利用风电场总容量，对步骤S1获取的风电场风功率数据进行归一化处理；S3.根据步骤S2得到的预处理后的风功率预测数据和风功率实测数据，形成输入、输出数据集；S4.随机选取步骤S3得到输入、输出数据集的2/3作为训练集，剩下的1/3作为检验集；S5.选取支持向量机核函数和训练参数，利用步骤S4得到的训练集进行训练，并利用检验集进行检验；S6.利用网格搜索法，修正支持向量机的参数，并利用校正结果的平均绝对百分比误差和均方根相对误差作为评价标准，得到局部最优支持向量机训练模型，即局部最优风功率预测校正模型。
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公开(公告)号：CN102157942A
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN201110081020.2
申请日：2011-03-31
IPC分类号： H02J3/12
摘要： 本发明公开了一种电压校核方法，涉及电力系统控制技术领域。该方法包括步骤：S1.测量电力系统的各母线节点的实时电压、电流、有功功率以及无功功率，设置AGC指令；S2.根据步骤S1测量的实时数据以及电力系统的网络参数，计算各选定的母线节点处当前时刻的电压幅值；S3.比较各选定的母线节点处的设定电压幅值以及步骤S2计算得到的各选定的母线节点处的电压幅值，若二者差值的绝对值小于设定的电压偏离指标，则判定AGC指令满足电力系统的电压要求，若不小于，则判定AGC指令不满足电力系统的电压要求。本发明提出的用于AGC与AVC自动协调控制系统的电压校核方法能通过对AGC计算结果的电压校核，能够更加精确地控制AGC的计算结果，可提高电力系统的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN105069476B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201510484365.0
申请日：2015-08-10
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于两阶段集成学习的风电异常数据识别方法，包括以下步骤：S1：提取风电异常数据参数；S2：根据所述风电异常数据参数生成训练样本和测试样本；S3：利用随机森林训练所述训练样本得到随机森林模型：S4：根据所述随机森林模型，利用梯度迭代决策树训练所述训练样本得到梯度迭代决策树模型；以及S5：根据所述随机森林模型和所述梯度迭代决策树模型分别预测所述测试样本得到预测结果。本发明具有如下优点：提高了风电异常数据识别的准确率。
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