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公开(公告)号：CN116247615A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211662700.8
申请日：2022-12-23
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于故障诊断的低压电机防晃电装置及控制方法，其方法包括以下步骤：采集供电系统的电压值、电流值、断路器的开合状态；将采集的电信号和开关信号传递给基于小波神经网络的故障诊断系统；故障诊断系统判断故障的类型，若为晃电故障，则进入后续步骤；若不是晃电故障，继续判断是否为正常停机，若判断为正常停机，则结束，防晃电装置不做出反应；本发明中防晃电装置接线简单，不改变交流接触器的结构,不影低压电机的正常工作,不存在冲击问题,对任何接触器都具有通用性,降低成本且提高系统可靠。
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公开(公告)号：CN115133548A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210582995.1
申请日：2022-05-26
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑运行灵活性的含储协电力系统优化调度方法，包括建立含储能系统辅助火电机组深度调峰的系统运行成本模型；建立价格型需求响应模型；建立电力系统运行灵活性裕度指标及灵活性不足风险成本模型；以可再生能源弃能率和系统运行成本最小目标，建立多目标函数；建立约束条件；对由目标函数和约束条件构成的模型进行求解分析，得到最优日前调度计划。本发明能够有效提升系统调峰能力，消纳更多的可再生能源，增加系统运行灵活性，兼顾了系统运行经济性、灵活性和可靠性，使系统能够可再生能源发电出现反调峰现象的情况下，保证系统的运行安全，具有重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN114676991A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210259964.2
申请日：2022-03-16
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06F30/20 , H02J3/00 , H02J3/06 , H02J3/32 , H02J3/38 , H02J3/46 , G06F111/04
Abstract: 基于源荷双侧不确定的多能互补系统优化调度方法，包括：获取多能互补系统中的风、光、水、火电机组和储能的台数及运行参数；获取风电、光伏的历史数据、预测数据以及多能互补系统的负荷预测数据；引入互补系数及其净负荷波动，对互补程度进行量化；引入模糊机会约束法，修正风电、光伏出力以及负荷预测数据；建立多能互补系统调度模型，以系统经济性最优为目标函数，计及各机组的约束条件；基于调度模型将模糊机会约束转换为清晰等价类约束，并采用求解器进行求解，得出各机组最优出力情况。本发明综合考虑多种能源的互补特性及风光、负荷预测值的不确定性对系统优化调度带来的影响，在能源消纳、经济性、可靠性方面性能均得到提高。
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公开(公告)号：CN118249425A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410336637.1
申请日：2024-03-22
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/50 , H02J3/38 , H02J3/16 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06N7/08 , G06F113/04 , G06F111/04
Abstract: 基于改进麻雀搜索算法的有源配电网电压控制方法，包括以下步骤：步骤1、以有源配电网全天平均电压偏差最小和网损最小建立目标函数；步骤2、建立有源配电网电压控制模型的约束条件；步骤3、采用改进后的麻雀搜索算法对有源配电网电压控制模型进行求解。本发明提供一种基于改进麻雀搜索算法的有源配电网电压控制方法，利用改进麻雀搜索算法(ISSA)对有源配电网电压控制模型进行求解，相较于传统下垂控制，本方法可以协同控制各个光伏无功出力，实现系统的全局优化，提升了整体电压控制效果；相较于传统的智能优化算法，本发明所提方法引入Tent混沌映射、Levy飞行对麻雀搜索算法(SSA)进行改进，显著提升算法的全局搜索能力和收敛速度，并且本发明仅采用分布式光伏无功出力进行调压，无需额外的电压调节设备，具有较好的经济性。
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公开(公告)号：CN115081838A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210648413.5
申请日：2022-06-09
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于动态电价的蓄热式电采暖消纳风光的源荷协调调度方法，包括：根据采集的数据采用拉丁超立方和场景缩减法，得到典型受阻风光出力场景；采用偏大型半梯形函数和聚类方法将得到的受阻风光出力划分峰谷平时段，设定电价浮动系数，得到各时点的动态分时电价；定义智能控制装置，建立最大化消纳受阻风光，以及响应分时电价后系统负荷峰谷差期望最小的源荷优化模型，通过日前日内优化调度得到电采暖和受阻风光的运行计划，并与未采用动态分时电价的方案进行对比，结果表明采用动态分时电价机制运行的蓄热式电采暖负荷，能跟随系统调峰需求改变其运行方式，有效消纳受阻风光，在提高系统运行经济性的同时，起到均衡系统负荷的作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114165829A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111328867.6
申请日：2021-11-10
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于配电网负荷平衡度指标的蓄热式电采暖有序运行方法，方法包括：获取供暖面积热指标计算方法参数、电热耦合关系参数、配电网基础负荷参数、分时电价参数、电采暖及蓄热装置相关参数；根据供暖面积热指标计算方法参数、电热耦合关系参数、配电网基础负荷参数、分时电价参数、电采暖及蓄热装置相关参数，以及配电网负荷平衡度指标、惩罚因子，获取蓄热式电采暖设备的最优运行方式。本发明实施例能在满足用户的取暖需求前提下，在分时电价的引导下，蓄热式电采暖设备在夜间低谷电价时段运行，提升了用户的经济性，同时在配电网负荷平衡度指标的作用下，降低配电网的负荷波动，提高配电网运行的安全性。
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公开(公告)号：CN119539311A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202410908902.9
申请日：2024-07-08
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/0631 , H02J3/46 , H02J3/32 , G06Q50/06 , G06N5/01 , G06F18/23213 , G06N3/126
Abstract: 基于K‑means与模拟退火遗传算法的风光储协调配置方法，先采用K‑means算法对初始数据进行处理，随后构建风光储配置模型，最后采用模拟退火遗传算法进行求解。模拟退火遗传算法将模拟退火算法局部搜索能力强的优点和遗传算法全局搜索能力强的优点相结合，可以相互取长补短，以提高算法的精度和寻优速度。通过对某一园区的风光储能配置进行测试，最终取得了良好的结果，减少弃风弃光的同时使得投资成本最低，为微电网提供了有效的规划方案。
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公开(公告)号：CN115081838B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202210648413.5
申请日：2022-06-09
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 基于动态电价的蓄热式电采暖消纳风光的源荷协调调度方法，包括：根据采集的数据采用拉丁超立方和场景缩减法，得到典型受阻风光出力场景；采用偏大型半梯形函数和聚类方法将得到的受阻风光出力划分峰谷平时段，设定电价浮动系数，得到各时点的动态分时电价；定义智能控制装置，建立最大化消纳受阻风光，以及响应分时电价后系统负荷峰谷差期望最小的源荷优化模型，通过日前日内优化调度得到电采暖和受阻风光的运行计划，并与未采用动态分时电价的方案进行对比，结果表明采用动态分时电价机制运行的蓄热式电采暖负荷，能跟随系统调峰需求改变其运行方式，有效消纳受阻风光，在提高系统运行经济性的同时，起到均衡系统负荷的作用。
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公开(公告)号：CN118316135A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410336633.3
申请日：2024-03-22
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于光伏逆变器无功调节的有源配电网实时电压控制方法，包括以下步骤：步骤1、以最小化配电网全天平均电压偏差和网损为目标建立有源配电网实时电压控制模型；步骤2、将有源配电网实时电压控制模型转变为分散部分可观测的马尔科夫决策过程；步骤3、将各光伏逆变器当作强化学习环境中的智能体，利用多智能体双延迟深度确定性策略梯度算法进行训练；步骤4、将训练完成的智能体模型应用于有源配电网中进行实时电压控制。本发明提供一种基于光伏逆变器无功调节的有源配电网实时电压控制方法，将有源配电网实时电压控制模型转变为分散部分可观测的马尔科夫决策过程(Dec‑POMDP)，能更好的应对实际有源配电网中的不确定性，可以在系统不具备完善通信设备的条件下，根据系统最新状态进行实时电压控制，具有良好的控制时效性；本发明的强化学习算法为MATD3PG，该算法基于MADDPG优化而来，解决传统强化学习算法训练过程中出现收敛困难的问题，降低训练的复杂度，提升训练效果，并显著提高在线实时决策的效率；相较于传统的优化算法，本发明所提方法无需依赖精确的配电网模型，并且本发明仅采用光伏逆变器无功调压，在不进行光伏有功削减的情况下进行实时电压控制，无需额外的电压调节设备，经济性较好。
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公开(公告)号：CN114676991B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210259964.2
申请日：2022-03-16
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06F30/20 , H02J3/00 , H02J3/06 , H02J3/32 , H02J3/38 , H02J3/46 , G06F111/04
Abstract: 基于源荷双侧不确定的多能互补系统优化调度方法，包括：获取多能互补系统中的风、光、水、火电机组和储能的台数及运行参数；获取风电、光伏的历史数据、预测数据以及多能互补系统的负荷预测数据；引入互补系数及其净负荷波动，对互补程度进行量化；引入模糊机会约束法，修正风电、光伏出力以及负荷预测数据；建立多能互补系统调度模型，以系统经济性最优为目标函数，计及各机组的约束条件；基于调度模型将模糊机会约束转换为清晰等价类约束，并采用求解器进行求解，得出各机组最优出力情况。本发明综合考虑多种能源的互补特性及风光、负荷预测值的不确定性对系统优化调度带来的影响，在能源消纳、经济性、可靠性方面性能均得到提高。
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