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公开(公告)号：CN112398133B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202011164006.4
申请日：2020-10-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明公开一种以注入功率为变量的IPFC模型及其潮流计算方法，具体为：直接将注入功率作为变量，等效IPFC对受控线路的影响，通过数学变形使模型不涉及IPFC变流器的注入电压变量，从而建立了一种新型IPFC模型；在此基础上，直接以IPFC注入功率作为潮流计算过程中IPFC的状态变量，构建了以线路功率为控制目标的IPFC潮流计算迭代更新方程，并根据每次迭代的控制目标差值与系统状态量。本发明IPFC模型具备建模简便、模型收敛性好、收敛精度高；本发明IPFC模型的潮流计算方法能够快速准确地实现含IPFC的大电网潮流计算，有利于挖掘IPFC在实际电网中的应用价值和控制潜力。
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公开(公告)号：CN114268131A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111591607.8
申请日：2021-12-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明的基于双馈风机电磁暂态平均化模型的控制系统，包括：与双馈风机电连接的机侧变流器和与配电网电连接的网侧变流器，机侧变流器与网侧变流器电连接，机侧变流器与网侧变流器均采用平均化模型，并且在双馈风机设置用于控制风力发电机的启动和停止的第一控制端与同于控制风机是转速控制或转矩控制的第二控制端；在机侧变流器设置用于控制机侧变流器的闭锁或解锁的第三控制端；在网侧变流器设置用于控制网侧变流器的闭锁或解锁的第四控制端。有益效果：本发明针对双馈风机电磁暂态仿真，提出一种平均化模型拓扑的控制方法，使双馈风机电磁暂态仿真的效率更高，系统能更快达到稳态。
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公开(公告)号：CN114268102A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111596027.8
申请日：2021-12-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明的基于解析式概率潮流模型的电力系统运行状态量化方法，包括如下步骤：步骤1）建立线性概率潮流模型；步骤2）结合线性概率潮流模型建立节点n的频率调节模型，在所述频率调节模型的基础上引入用于对节点n频率控制的有功功率不平衡量的调频因子，经推导后得到关于有功功率和无功功率X和电力系统运行状态Y的线性潮流模型；步骤3）根据高斯混合模型的线性不变性根据X的高斯混合模型参数集，解析地得到Y的高斯混合模型参数集，最终得到电力系统运行状态的分布。有益效果：本发明的方法构建了电力系统运行状态随机分布的解析表达式，能更高效地进行后续电力系统安全分析、电力系统优化等工作。
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公开(公告)号：CN114186849A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111508617.0
申请日：2021-12-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明提供了计及二次系统影响的电力系统连锁故障风险评估方法及其系统，该方法首先考虑电力系统潮流信息，建立电力线路故障概率模型；其次，考虑电力二次系统中切负荷装置故障对电力一次系统的影响，基于马尔科夫链法，寻找电力系统连锁故障的完整事件链；最后，基于风险价值理论，建立多种系统级的风险指标，结合层次分析法，提出系统综合风险指标；进而提出考虑二次系统影响的电力系统连锁故障风险评估方法，该方法能全面合理的评估了计及二次系统的电力系统运行风险。
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公开(公告)号：CN112165096B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202011193016.0
申请日：2020-10-30
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/36 , H02M7/00 , G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种适用于LCC‑MMC混合级联换流站的电压和容量匹配方法，分析了高压阀组LCC的电压和容量大于低压阀组MMC的电压和容量、高压阀组LCC的电压和容量等于低压阀组MMC的电压和容量、高压阀组LCC的电压和容量小于低压阀组MMC的电压和容量三种情况的适用性，可以为未来工程的设计起到一定的指导作用。本发明通过在PSCAD中搭建两端单极直流输电系统，其中整流侧采用LCC，逆变侧采用LCC‑MMC混合级联，分别针对三种典型的高低压阀组电压和容量组合，仿真分析得出合理的电压和容量匹配方案，为实际工程中LCC‑MMC混合级联的高低压阀组电压和容量选择提供了较强的工程指导意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111835024B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201910302843.X
申请日：2019-04-16
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 上海海事大学
Abstract: 本发明公开一种用于链式储能系统的三相电网电感消除器控制方法及系统。该方法包括：获取电路中的电气物理量，分别计算得到两相静止坐标系下电网公共耦合点处的电压矢量α轴分量的谐波部分和β轴分量的谐波部分，以及两相静止坐标系下输出电流矢量的α轴分量iα和β轴分量iβ，再对电感消除器直流侧电压瞬时值进行调节，将得到的调节值分别与iα和iβ的标么值相乘，对应叠加到各自谐波上，得到两相静止坐标系下输出电压矢量的α轴分量和β轴分量，再计算得到三相电网电感消除器各相输出电压值，将得到的各相输出电压值作为开关驱动信号，对三相电网电感消除器控制。本发明通过对三相电网电感消除器的控制，消除电网电感的影响。
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公开(公告)号：CN112909985A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110133267.8
申请日：2021-02-01
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 南京工程学院
Abstract: 本发明涉及多端高压直流电网控制方法，包括如下步骤：步骤1)分析换流器结构，根据模块化多电平换流器与DC总线的直流输出功率Pdc以及从DC电网直流侧负载功率Pl得到存储在换流器直流电容器Wdc上的能量；步骤2)根据所述存储在换流器直流电容器Wdc上的能量以及存储在模块化多电平换流器MMC上的总能量得到输出交流输出参考功率和直流输出参考功率步骤3)将所述输出交流电源基准和直流电源基准作为输入信号，经过循环电流抑制控制器模块和电流控制器模块得到调制解调控制信号，通过调制解调控制信号对模块化多电平换流器进行控制。有益效果：该方法能够改善多端高压直流电网动态响应性和功率波动性，提高系统的稳定性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110247417B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201910590313.X
申请日：2019-07-02
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H02J3/36
Abstract: 本发明公开了一种降低两端柔性直流输电系统换流站短路电流的控制方法，综合考虑柔直换流站提供短路电流的大小与其控制方式、运行工况和内外环控制器限幅器的影响，该控制方法在保证柔性直流换流站不闭锁的同时利用柔直换流器的快速响应特性，通过调整受端换流站的外环控制器无功轴电流参考值，控制换流站在交流系统短路时输出的交流电流，降低受端换流站近区短路故障时向故障点提供的短路电流，进而降低交流系统的短路电流水平，对柔性直流输电技术在我国工程中的应用有着重要的借鉴意义。
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公开(公告)号：CN112541546A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011463720.3
申请日：2020-12-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多场景模型的光伏电站典型场景生成方法，首先，获取配电网络下多个光伏电站出力的历史数据，形成由个光伏电站的历史出力数据组成的多维数据集；然后，对多维集进行基于局部密度中心的聚类，将所有数据点分为多个场景；再按照聚类生成的多个场景分别建模，使用核密度估计法和Copula函数估计多个光伏电站出力在各个场景下的联合概率分布；最后，利用拉丁超立方采样方法对每个场景下的最优Copula函数抽样，生成光伏出力典型样本，对生成的样本进行蒙特卡洛概率潮流计算，从而对配电网电压质量进行分析。该方法能够高效地实现对多个光伏电站出力的精确建模。
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公开(公告)号：CN112488415A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011464701.2
申请日：2020-12-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 东南大学
Abstract: 一种基于经验模态分解和长短时记忆网络的电力负荷预测方法，首先，获取历史时刻的电力负荷数据和日期特征因素，并进行预处理；然后对预处理的历史数据进行经验模态分解，分解产生多个本征模函数信号以及残差信号，并分别作为多个神经网络预测的输入；再采用基于长短时记忆神经网络的深层网络分别对多个本征模函数信号以及残差信号进行训练建模，产生多个针对不同分量进行预测的子模型；最后，利用训练生成的多个针对不同分量进行预测的子模型对配变电力负荷在预测日期内的各本征模函数分量进行预测，并最后将各个分量的预测结果求和，产生当日的电力负荷预测结果。该方法将经验模态分解与神经网络两者结合起来，能进一步提升预测效果的准确性。
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