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公开(公告)号：CN101267115A
公开(公告)日：2008-09-17
申请号：CN200810055882.6
申请日：2008-01-11
Abstract: 本发明涉及实现连续设备和离散设备综合协调的变电站电压控制方法，属于电力系统自动电压控制技术领域。该方法包括：在一个控制周期开始时采集待控制的变电站的实时运行数据；基于预先设定的专家规则，对各采集量进行判断，计算出调整变压器分接头档位控制量或确定调整无功补偿设备；若为调整无功补偿设备，则计算得到所需要的无功调节总量ΔQg，将该ΔQg在调相机和电容电抗之间进行无功分配计算，得到调相机的无功设定值和需要进行投切的电容电抗序列；根据得到的无功设定值和需要进行投切的电容电抗序列以及变压器分接头档位控制量对变电站设备的状态进行调节，实现闭环控制。本发明提高了电网承担事故扰动的能力，提高了电网的安全性。
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公开(公告)号：CN115377993B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202210873424.3
申请日：2022-07-21
Applicant: 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 清华大学 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本发明提供一种无功电压分布式控制方法、服务器、控制器及存储介质，方法采用在线联邦学习与分布式控制并行的控制架构，包括：在本地控制器上部署多智能体深度强化学习算法；通过本地控制器与集中服务器之间的边际变量交换，本地控制器学习得到各本地控制器的控制策略；各本地控制器基于控制策略和本地量测数据，执行电网无功电压控制；其中，所述集中服务器用于协调各个本地控制器上的智能体的学习过程。本发明无需被控配电网的精确模型即可实现近似最优的无功电压控制，各个本地控制器可以快速执行控制策略，进而保证了高速的本地控制。
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公开(公告)号：CN119882393A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411936500.6
申请日：2024-12-26
Applicant: 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国网冀北电力有限公司 , 清华大学 , 国家电网有限公司
IPC: G05B7/02
Abstract: 本申请实施例提供一种基准轨迹的轨迹灵敏度确定方法及装置，涉及电力技术领域，能够提高确定轨迹灵敏度的准确性。该基准轨迹的轨迹灵敏度确定方法包括：基于预先构建的电力系统的动态模型绘制电力系统的基准轨迹；基于获取到的电力系统的控制切换时刻切分基准轨迹生成多个基准子轨迹；对于多个基准子轨迹中的每个基准子轨迹，基于电力系统的动态模型确定基准子轨迹的轨迹灵敏度；基于获取到的基准子轨迹的切换条件和轨迹灵敏度确定轨迹灵敏度的阶跃变化；基于多个基准子轨迹的轨迹灵敏度和轨迹灵敏度的阶跃变化确定基准轨迹的轨迹灵敏度。
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公开(公告)号：CN114818473B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202210320587.9
申请日：2022-03-29
Applicant: 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种电力系统特定运行方式样本生成方法和装置，该方法包括：采集电力系统的运行数据或对其运行状态进行蒙特卡洛仿真得到运行方式数据，将运行方式分为全运行方式样本集和特定运行方式样本集，分析并利用生成对抗网络算法在全运行方式样本集上训练，得到基础生成模型，通过模型迁移方法并进行模型预训练得到迁移后的生成模型与判别模型，基于特定类型运行方式样本训练得到目标生成模型；通过目标生成模型生成所需的特定类型运行方式关键特征，与其他特征样本集中抽样得到的其他特征相结合，得到满足特定需求的电力系统运行方式样本。本发明快速、准确、高效地生成调度人员所需的特定运行方式样本节约计算资源、提高运行方式计算效率。
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公开(公告)号：CN113592151B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202110766835.8
申请日：2021-07-07
Applicant: 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/214
Abstract: 本申请属于电力系统安全运行技术领域，具体涉及电力系统输电断面极限传输容量预测方法、装置、电子设备和存储介质。本公开基于电力系统大数据，建立了电力系统输电断面的邻域精细规则，能够输出电力系统输电断面TTC的预测值。现有的大部分基于数据驱动方法的TTC评估模型存在两大问题：一是在面对海量复杂多变的运行场景时，单一模型泛化能力不足；二是模型的准确度与其可解释性之间存在矛盾。本公开通过引入基于两阶段聚类的电力系统输电断面邻域精细规则生成方法，有效弥补了这一缺陷。本公开方法可以应用于电力系统安全分析领域中，有助于提高电力系统调度的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118842000A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410742204.6
申请日：2024-06-11
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提出了一种考虑多逆变器协调的无模型自适应动态电压控制方法，涉及电力系统运行技术领域，其中，该方法包括：建立新能源集群动态电压控制的数据驱动动态线性化模型；通过新能源集群的量测装置获取在线量测数据，并基于在线量测数据、通过块更新递归最小二乘法，实时更新数据驱动动态线性化模型；基于实时更新的数据驱动动态线性化模型，以迭代形式计算新能源集群协调控制器的动态协调控制指令，并基于迭代生成的动态协调控制指令实现自适应动态电压控制。采用上述方案的本发明实现了对电力系统的自适应性的动态电压控制。
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公开(公告)号：CN118659357A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410738737.7
申请日：2024-06-07
Applicant: 清华大学 , 港华能源投资有限公司
Abstract: 本申请提出一种基于数据驱动随机模型预测的电网控制方法及系统，所述方法包括：获取电网中各节点光伏电站在历史时段内各时刻的有功功率预测误差值、当前时刻电网的预测输入向量、待优化控制时段内各时刻的负荷及可再生能源发电的预测值；构建基于随机模型预测控制的电网优化控制模型；估计所述电网的分段线性回归模型，然后确定各分段线性回归模型对应的分离系数和回归系数；确定当前时刻电网的预测输入向量对应的回归系数；对电网优化控制模型进行求解，得到最优控制序列，并基于控制序列对电网进行控制。本申请提出的技术方案，提高了可再生能源出力不确定和模型不完备场景下电网电压功率控制的效率、安全性、灵活性，优化电网运行。
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公开(公告)号：CN113051267B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202110253579.2
申请日：2021-03-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 , 清华大学 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及一种电热转换设备的CIM模型自动生成方法和系统，从数据库中获取电热转换设备类以及所关联类的实时数据，读取电热转换设备类的参数和数据，建立电热转换设备与其他设备的关联关系，将电热转换设备的信息以XML标准化格式进行输出。本发明将综合能源系统中的电热转换设备相关参数转换为标准化的CIM模型，考虑了电热转换设备的类型、运行参数、关联关系，并通过开发程序得到电热转换设备的CIM模型自动生成系统，可用于不同软件系统和功能之间的信息交互。
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公开(公告)号：CN114156867B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111332341.5
申请日：2021-11-11
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 清华大学
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本公开涉及一种配电网区间网络重构模型优化方法及装置，属于电力系统配电网区间网络重构领域。其中方法包括：建立配电网的确定性网络重构模型；将所述确定性网络重构模型转换成区间优化模型；将所述区间优化模型转换成确定性优化模型；对所述确定性优化模型进行松弛，得到松弛后的确定性优化模型；对所述松弛后的确定性优化模型求解，得到配电网支路投切最优结果，完成配电网区间网络重构优化。本公开能够避免概率方法与模糊数理论方法的大量历史数据统计需求和主观的假定分布，且能够全面反映配电网运行的真实情况，具有较高的应用价值。
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公开(公告)号：CN117786404A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311743540.4
申请日：2023-12-18
Applicant: 清华大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06Q50/06 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种电力系统用户用能数据生成方法和装置，该方法，包括采集电力系统用户的历史用能情况，数据清洗后形成用户目标用能数据集；构建信息最大化的生成对抗网络并在用能数据集上训练，得到的生成模型和特征推断模型；利用特征推断模型，分析已有的用户目标用能数据集，形成对应的特征数据库；基于多元核密度估计计算用户目标数据的特征分布概率密度函数，抽样获得大量所需的用户特征数据；基于得到的用户特征数据，结合生成模型快速生成大量用户用能数据。本发明方法可以快速、准确、高效地生成大量用户用能数据，节约计算资源、提高需求侧管理效率，相关数据可以在无隐私泄露的风险下用于后续研究应用，具有良好的实用价值。
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