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公开(公告)号：CN116826700A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310381544.6
申请日：2023-04-11
申请人： 西安交通大学
摘要： 基于最大Lyapunov指数概率分布判据的电网暂态稳定性判别方法，利用相量测量单元PMU对电力系统各发电机机端电压相角实时进行统一监测采集，并计算得到发电机功角轨迹；基于发电机功角轨迹，计算得到功角MLE轨迹；结合功角MLE轨迹采用扩散核密度估计方法拟合概率分布，获得MLE概率密度函数；在MLE的取值范围内采样，计算得到功角MLE轨迹的概率分布特征；采用随机森林算法构建并训练暂态稳定性判别模型；实时判别时基于PMU监测采集的发电机机端电压相角数据计算发电机功角轨迹，计算功角MLE轨迹的概率分布特征并输入暂态稳定性判别模型得到系统暂态稳定性判别结果。本发明强化了最大Lyapunov指数的特征表达能力，提升暂态稳定性整体的判别精度，降低误判与漏判风险。
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公开(公告)号：CN112001551B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202010865591.4
申请日：2020-08-25
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于大用户电量信息的地市电网售电量预测方法：调研统计地市内月用电量300万千瓦时及以上大用户的电量信息和未来用电计划；对获取的大用户电量信息进行预处理，以保证数据的完整性、唯一性与结构一致性；基于皮尔逊积矩相关系数计算，分析地市大用户电量信息累加与地市电网大工业售电量及地市电网总售电量之间的关联关系；通过对地市电网各类售电量占总售电量比例的计算，分析地市电网售电量的结构；建立以地市内大用户电量信息累加为输入、地市电网售电量为输出的线性回归模型，结合所掌握的大用户未来电量使用计划，对地市电网年度售电量进行预测，以解决大工业占比较高的地市电网售电量预测精度不足的问题。
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公开(公告)号：CN118017472A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410027051.7
申请日：2024-01-08
申请人： 西安交通大学 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司
摘要： 本发明公开一种基于自适应阈值的电网暂态稳定性评估方法及系统，包括：在电力系统发生故障后，分别获取暂态初期电力系统中若干个支路两端母线的电压幅值和电压相角，计算每个支路的输电能力指数；基于临界输电能力指数预测模型，结合每个支路的输电能力指数，得到输电能力指数临界阈值；判断每个支路的输电能力指数是否均大于输电能力指数临界阈值；如是，则判定当前工况下电力系统暂态稳定；如否，则判定当前工况下电力系统暂态失稳。基于自适应阈值输电能力指数，依据暂态初期的系统各支路输电能力指数变化情况自适应调整支路输电能力指数的临界阈值，增强支路输电能力指数判别方法的适用性与有效性，提升暂态稳定性判别结果准确性。
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公开(公告)号：CN112001552A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010865592.9
申请日：2020-08-25
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明公开了一种基于用电量序列的月度售电量预测方法，主要包括：将月度用电量历史数据划分为训练集以及验证集两部分；建立以待预测月的上一月和去年同期的用电量为输入，待预测月的用电量为输出的支持向量机模型；利用贝叶斯优化对支持向量机的惩罚系数c、核函数系数γ及不敏感系数ε进行寻优；建立最优参数下的支持向量机预测模型并预测未来用电量；基于月度用电量序列历史数据和预测结果，构建虚拟电量序列；最后，建立以虚拟电量序列为输入、月度售电量为输出的逐月线性回归模型，对未来月度售电量进行预测，以减小售电量因抄表例日不固定、统计区间与自然月有所差别导致直接使用售电量历史数据进行预测的误差。
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公开(公告)号：CN114094615B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202111375409.8
申请日：2021-11-19
申请人： 国家电网有限公司西北分部 , 西安交通大学
摘要： 基于直流相互作用耦合聚类的多直流输送极限计算方法，是利用电力系统分析计算软件，对不同网架结构、不同发电机出力和直流输送功率等多种运行方式下的区域电网进行短路计算，得到多种运行方式下各直流线路之间的相互作用因子矩阵；使用机器学习方法对相互作用因子矩阵数据进行聚类分析，根据工程经验选取直流群之间差异程度聚类的簇间距，得到考虑直流相互作用强度耦合的直流群聚类结果，进而协调同一直流群内各直流线路的稳态输送功率，得到多直流线路输送极限。本发明方法可以定量分析交直流互联电网多直流线路之间的相互作用及耦合程度，并指导混联电网的合理规划与协调运行。
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公开(公告)号：CN114094595A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111374905.1
申请日：2021-11-19
申请人： 西安交通大学 , 国家电网有限公司西北分部
摘要： 基于多站电压轨迹灵敏度的直流群近区电压恢复控制方法，是利用电力系统分析计算软件，对不同网架结构、不同发电机出力和直流输送功率等多种运行方式下的区域电网进行机电暂态仿真计算，得到多种运行方式下直流闭锁故障后的近区交流母线暂态电压曲线；使用轨迹灵敏度方法对影响近区交流母线暂态电压曲线的动态无功补偿装置控制能力进行量化计算；对各母线电压轨迹灵敏度加权求和，得到直流群近区多站电压综合轨迹灵敏度结果，进而选取出最佳的无功补偿控制选点，进行直流群近区电压最优恢复控制。本发明方法可以实现多直流线路近区多站电压的最优恢复控制，保障交直流混联电网的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN110533247A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910818873.6
申请日：2019-08-30
申请人： 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 西安交通大学 , 国网陕西省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种采用气温数据异常点补偿的月度用电量预测方法，包括：采集获取待预测地的日用电量和日平均温度的原始时间序列数据；获得日平均温度-日用电量序列；对日平均温度-日用电量序列采用稳健多项式回归；选取日用电量最低时对应的温度，作为区分高温与低温的阈值温度T*；根据阈值温度T*，计算各月份的月度采暖系数MHDD和月度制冷系数MCDD；对日用电量进行加法模型季节分解，分解为长期趋势及循环分量、季节分量和不规则分量三部分；其中，不规则分量采用MHDD及MCDD参数进行气温数据异常点补偿，以预测用电量时间序列中的不规则分量。本发明可解决目前传统的月度用电量预测方法精度不高的技术问题。
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公开(公告)号：CN117977565B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410027769.6
申请日：2024-01-08
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： H02J3/00 , G06F30/20 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种电网暂态稳定性评估方法及系统，方法包括：获取电力系统中的若干个支路两端母线不同工况下的电压幅值和电压相角，确定若干个支路中的高信息量关键支路；在电力系统发生故障后，间隔预设时长后分别获取若干个高信息量关键支路两端母线的电压幅值和电压相角，分别计算每个高信息量关键支路的输电能力指数；判断每个高信息量关键支路的输电能力指数是否均大于输电能力指数临界阈值；如是，则判定当前工况下电力系统暂态稳定；如否，则判定当前工况下电力系统暂态失稳。通过选取并基于高信息量关键支路判断电力系统的暂态稳定性，降低了稳定性判别的所依赖的暂态响应观测数据需求，提升暂态稳定性判别结果的准确性。
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公开(公告)号：CN110533247B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201910818873.6
申请日：2019-08-30
申请人： 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 西安交通大学 , 国网陕西省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种采用气温数据异常点补偿的月度用电量预测方法，包括：采集获取待预测地的日用电量和日平均温度的原始时间序列数据；获得日平均温度‑日用电量序列；对日平均温度‑日用电量序列采用稳健多项式回归；选取日用电量最低时对应的温度，作为区分高温与低温的阈值温度T*；根据阈值温度T*，计算各月份的月度采暖系数MHDD和月度制冷系数MCDD；对日用电量进行加法模型季节分解，分解为长期趋势及循环分量、季节分量和不规则分量三部分；其中，不规则分量采用MHDD及MCDD参数进行气温数据异常点补偿，以预测用电量时间序列中的不规则分量。本发明可解决目前传统的月度用电量预测方法精度不高的技术问题。
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公开(公告)号：CN117977565A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410027769.6
申请日：2024-01-08
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： H02J3/00 , G06F30/20 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种电网暂态稳定性评估方法及系统，方法包括：获取电力系统中的若干个支路两端母线不同工况下的电压幅值和电压相角，确定若干个支路中的高信息量关键支路；在电力系统发生故障后，间隔预设时长后分别获取若干个高信息量关键支路两端母线的电压幅值和电压相角，分别计算每个高信息量关键支路的输电能力指数；判断每个高信息量关键支路的输电能力指数是否均大于输电能力指数临界阈值；如是，则判定当前工况下电力系统暂态稳定；如否，则判定当前工况下电力系统暂态失稳。通过选取并基于高信息量关键支路判断电力系统的暂态稳定性，降低了稳定性判别的所依赖的暂态响应观测数据需求，提升暂态稳定性判别结果的准确性。
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