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公开(公告)号：CN104764930B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201510104737.2
申请日：2015-03-10
申请人： 清华大学 , 广西电网有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种基于相关特性的谐波发射水平估计方法，包括：确定待估计的电气端口和待分析的目标；以相同的采样间隔同时对待估计的电气端口上的电压和电流进行采样以获取第一电压采样序列和对应的第一电流采样序列；根据待分析的目标对第一电压采样序列和第一电流采样序列进行信息提取；根据电压基波相位和电流基波相位计算初始平移位置，在以初始平移位置为中心的预设范围内以一个单位进行多次平移以获取多个平移位置，分别对多个平移位置进行电流圆周移位操作以获得多个数据序列，根据多个数据序列计算对应的圆周移位相关系数中的最大值；根据电压总谐波畸变率和相关系数最大值计算主动电流总谐波畸变率。该方法简便、准确，利于推广应用。
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公开(公告)号：CN104749434B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201510103513.X
申请日：2015-03-10
申请人： 清华大学 , 广西电网有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种基于参数辨识的谐波发射水平估计方法，该方法包括：确定待估计的电气端口，并设定谐波分量的次数h；以相同的采样间隔同时对待估计的电气端口上的电压和电流进行采样，以获取第一电压采样序列和第一电流采样序列；对第一电压采样序列和第一电流采样序列进行信息提取，以获取电压基波幅值、基波实际频率、第二电压采样序列和第二电流采样序列；根据第二电压采样序列获取电压修正积分序列；根据电压修正积分序列、第二电压采样序列和第二电流采样序列获取负荷时域等值参数，生成负荷时域等值参数序列并计算其标准差；根据标准差计算主动h次谐波电流有效值和主动h次谐波电流畸变率。该方法简便、准确，利于在实际工程中推广应用。
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公开(公告)号：CN104749434A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510103513.X
申请日：2015-03-10
申请人： 清华大学 , 广西电网有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种基于参数辨识的谐波发射水平估计方法，该方法包括：确定待估计的电气端口，并设定谐波分量的次数h；以相同的采样间隔同时对待估计的电气端口上的电压和电流进行采样，以获取第一电压采样序列和第一电流采样序列；对第一电压采样序列和第一电流采样序列进行信息提取，以获取电压基波幅值、基波实际频率、第二电压采样序列和第二电流采样序列；根据第二电压采样序列获取电压修正积分序列；根据电压修正积分序列、第二电压采样序列和第二电流采样序列获取负荷时域等值参数，生成负荷时域等值参数序列并计算其标准差；根据标准差计算主动h次谐波电流有效值和主动h次谐波电流畸变率。该方法简便、准确，利于在实际工程中推广应用。
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公开(公告)号：CN104764930A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510104737.2
申请日：2015-03-10
申请人： 清华大学 , 广西电网有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种基于相关特性的谐波发射水平估计方法，包括：确定待估计的电气端口和待分析的目标；以相同的采样间隔同时对待估计的电气端口上的电压和电流进行采样以获取第一电压采样序列和对应的第一电流采样序列；根据待分析的目标对第一电压采样序列和第一电流采样序列进行信息提取；根据电压基波相位和电流基波相位计算初始平移位置，在以初始平移位置为中心的预设范围内以一个单位进行多次平移以获取多个平移位置，分别对多个平移位置进行电流圆周移位操作以获得多个数据序列，根据多个数据序列计算对应的圆周移位相关系数中的最大值；根据电压总谐波畸变率和相关系数最大值计算主动电流总谐波畸变率。该方法简便、准确，利于推广应用。
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公开(公告)号：CN113505525B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202110691963.0
申请日：2021-06-22
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F17/13 , G06Q50/06 , G06F111/04
摘要： 本发明提供一种基于微分神经网络的电力系统动态元件建模方法及装置，包括：确定待建模电力系统的状态变量；获取系统数据集；其中，通过量测或仿真实验得到系统数据集，系统数据集包括用于模型训练的状态变量、输入变量、输出变量；根据系统数据集训练微分神经网络模型，得到电力系统动态元件模型；电力系统动态元件模型包括微分方程表达及代数方程表达；微分方程表达用于描述电力系统的状态信息，代数方程表达用于描述电力系统输出信息。通过系统数据集对微分神经网络模型进行训练，基于微分神经网络的元件模型易于进行求导操作，可极大便利电力系统运行控制决策，可提供一种全新的对于电力系统结构、动态和控制神经网络化的仿真方法。
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公开(公告)号：CN113158447B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202110372648.1
申请日：2021-04-07
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F17/13 , G06F113/04
摘要： 本发明提供一种大步长移频电磁暂态仿真方法及系统，该方法包括：根据电力系统中每个网络元件的解析包络，构建每个网络元件对应的移频电磁暂态仿真模型；基于三阶对角隐式龙格库塔法，分别对每个移频电磁暂态仿真模型进行处理，得到每个网络元件的历史电流源；根据所述历史电流源和节点电压方程，得到所述电力系统的电磁暂态仿真结果。本发明采用的三阶对角隐式龙格库塔法的移频电磁暂态仿真为L‑稳定，且具有三阶精度，相比现有的仿真方法，具有更好的精度，并可以采用更大的步长，使得基于三阶对角隐式龙格库塔法进行的移频电磁暂态仿真的效率得到保证，实现无数值振荡的移频电磁暂态仿真。
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公开(公告)号：CN112528481B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202011402300.4
申请日：2020-12-02
申请人： 清华大学 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
发明人： 陈颖 , 任正伟 , 王东升 , 李信 , 彭柏 , 杨峰 , 沈沉 , 黄少伟 , 肖娜 , 刘超 , 王艺霏 , 闫忠平 , 张少军 , 娄竞 , 李平舟 , 许大卫 , 陈重韬 , 李贤 , 李硕 , 苏丹
IPC分类号： G06F30/20 , G06F111/08 , G06F119/08
摘要： 本发明提供一种极寒灾害下热电耦合系统随机动态过程的建模与分析方法，包括：根据自然环境状态和不同类型设备的设备状态，建立热电耦合系统在极寒灾害下的马尔可夫状态空间；对马尔可夫状态空间的转移过程进行分析，得到热电耦合系统在相邻时刻间的状态转移概率；基于热电耦合系统在相邻时刻间状态的转移概率，计算热电耦合系统从灾害开始的初始状态转移到当前时刻状态的发生概率。本发明根据极寒天气的环境状态和各种设备状态，建立热电耦合系统在极寒灾害下的马尔可夫状态空间，通过分析马尔可夫状态空间的转移过程，计算热电耦合系统在相邻时刻间状态的转移概率，基于该转移过程，能够准确得知热电耦合系统在任何时刻状态的发生概率。
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公开(公告)号：CN116091029A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211104998.0
申请日：2022-09-09
申请人： 清华大学
摘要： 本发明提供一种基于概率图方程组的配电网韧性提升方法及系统，包括：获取概率图方程组，并对所述概率图方程组进行优化，以生成线路加固模型；基于所述线路加固模型，对线路进行加固，计算线路可靠性；基于线路可靠性进行网络重构，改变网络拓扑，生成动态重构策略；根据所述动态重构策略进行网络重构后，生成抢修模型，所述抢修模型用于进行抢修人员调度，生成抢修方案。本发明解决了现有配电网韧性提升难度大的缺陷，实现快速准确提升配电网韧性。
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公开(公告)号：CN111475774B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202010244308.6
申请日：2020-03-31
申请人： 清华大学
摘要： 本发明实施例提供一种光伏电站设备异常状态检测方法及装置，该方法包括：根据光伏板运行数据基于高斯混合模型的概率分布建模方法得到各个光伏板的概率密度函数；计算各个光伏板概率密度函数中的预设随机向量之间的杰森‑香农散度，得到异常状态检测结果。通过高斯混合模型对光伏板出力进行概率刻画的各个光伏板的概率密度函数，然后通过计算各个光伏板概率密度函数中与安装条件无关的预设随机向量的杰森‑香农散度，从而实现将各个光伏板的运行状态与其他光伏板运行状态进行比较，最终实现故设备异常状态检测。
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公开(公告)号：CN113435113A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110693997.3
申请日：2021-06-22
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F119/02
摘要： 本发明提供一种电力系统暂态稳定评估方法及装置，包括：构建暂态稳定评估模型；其中，暂态稳定评估模型包括高阶特征提取器及分类器；其中，高阶特征提取器用于对量测序列进行高阶特征提取，得到高阶特征提取结果；分类器用于对高阶特征提取结果进行分类降维得到暂态稳定评估结果；将待评估的量测序列输入暂态稳定评估模型，得到暂态稳定评估结果。针对不同类别的电力系统特征建立独立的高阶特征提取器，先对系统中不同类别的特征量进行高阶特征表达，不同的高阶特征提取器得到的信息形成互补，再通过分类器进行不同类别之间的特征交叉，经过非线性映射后形成最终的模型输出；充分考虑了电力系统的领域知识，降低了模型的参数复杂度。
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