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公开(公告)号：CN103488078A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201310303686.7
申请日：2013-07-18
Applicant: 清华大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 北京建筑大学
IPC: G05B13/00
Abstract: 本发明公开了一种提高电力系统闭环辨识准确性的激励信号优化方法，属于电力系统辨识与控制技术领域。该方法采用伪随机码二进制信号或正弦信号作为初始激励信号，辨识得到初始辨识模型；基于自适应离散卡尔曼滤波的优化方法求出第K-1步的辨识模型，根据第K-1步的辨识模型求出优化激励信号功率谱密度并转化为有限维FIR作为激励信号激励闭环电力系统，得出第K步的辨识模型及该模型相应的控制器Wk；通过第K步的辨识模型及该模型相应的控制器Wk判断该第K步的辨识模型是否满足闭环电力系统鲁棒稳定性，若是将得到的有限维FIR作为最终的优化激励信号。通过本发明方法可以得到较为准确的电力系统辨识模型，从而进一步地解决电力系统辨识模型的准确性问题。
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公开(公告)号：CN119921290A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411674968.2
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京建筑大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q50/06 , G06F18/20 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种风电功率预测方法、装置、电子设备、产品及存储介质，涉及功率预测技术领域。其中方法包括：将风电功率时间序列数据输入至风电功率预测模型中的信号处理层，得到所述信号处理层输出的频率分量集；将所述频率分量集输入至风电功率预测模型中的预测层，得到所述预测层输出的风电功率预测结果；其中，所述信号处理层用于提取出所述风电功率时间序列数据在不同频率范围的特征，以得到频率分量集。本发明能够解决现有技术中无法有效地提取出风电功率时间序列数据中的频率成分，进而无法充分挖掘数据中的潜在信息，从而影响了预测模型的准确性和可靠性的缺陷。
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公开(公告)号：CN118199026A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410188569.9
申请日：2024-02-20
Applicant: 北京建筑大学
IPC: H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及风电功率预测技术领域，提供一种风电功率预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取风电功率历史数据；基于耦合协调度模型，确定所述风电功率历史数据的耦合协调度值，并基于所述耦合协调度值，确定所述风电功率历史数据的分类结果；将所述分类结果的各类特征输入至时间特征融合器中进行多通道时间特征融合，得到所述时间特征融合器输出的多通道特征融合结果；将所述多通道特征融合结果输入至双向门控循环单元中进行时间序列预测，得到所述双向门控循环单元输出的风电功率预测结果。本发明提供的方法、装置、电子设备及存储介质，提高了风电功率预测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118137556A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410083571.X
申请日：2024-01-19
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明提供一种基于H2控制不同风电并网输送距离稳定性控制方法，方法包括：基于风电系统电压动态线性模型，确定并网风电场的阻抗矩阵；基于风电并网等值模型和所述阻抗矩阵，确定所述并网风电场中的风电机组机端电压的影响因子；基于H2控制和所述影响因子，确定所述风电系统电压动态线性模型的最优输送距离。本发明提供的方法，推导出风电系统电压动态线性模型，并得出风电入网点与距离阻抗之间变化关系，并且注重风电网络拓扑系统内部的闭环控制，在风电系统电压动态线性模型中引入H2控制率中，通过阻抗分析得出风电拓扑网络结构最优输送距离，从而提高了风电并网系统的鲁棒性和性能。
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公开(公告)号：CN113708384B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110277825.8
申请日：2021-03-15
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明提供一种基于状态反馈解耦控制的风电入网阻尼控制方法及装置，该方法包括确定电力系统的第一状态空间模型以及风电系统的传递函数矩阵和第二状态空间模型；利用所述第一状态空间模型、所述传递函数矩阵和所述第二状态空间模型确定解耦后阻尼力对应角速度、功角和阻抗的耦合系数的关系式；基于阻尼比ζ与衰减阻尼比m的预设关系以及所述关系式，确定耦合系数值；利用所述耦合系数值控制所述风电系统，以实现调节阻尼系数提高阻尼比并抑制同步发电机角速度、功角和阻抗偏差变量变化引起公共节点的节点电压幅值的变化，提高系统阻尼比，能够对风电并网低频振荡进行有效抑制，减少发生低频振荡的风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115000933A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210435075.7
申请日：2022-04-24
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 电力系统低频振荡预警方法、系统、电子设备、存储介质，所述方法包括：确定用来对所述电力系统低频振荡预警的多个指标，获取所述指标的实测值；计算所述指标的相对权重，得到权重向量；根据每个所述指标在多个安全等级下的隶属度函数，得到所述实测值对应的隶属度，基于所述隶属度形成模糊评价矩阵；基于所述权重向量和所述模糊评价矩阵，通过合成算子得到每个安全等级下的所有所述指标的综合隶属度；基于所述综合隶属度，通过指数加权算法计算出综合指标；通过所述综合指标判断低频振荡是否发生。通过多个预警指标的监测数据，得到实测值对应的隶属度，基于隶属度形成模糊评价矩阵，再结合权重向量，对电力系统的低频振荡实现更准确的预警。
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公开(公告)号：CN108333940B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201810147302.X
申请日：2018-02-12
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明实施例提供一种优化指定控制器参数的方法及装置，所述方法包括：获取指定控制器的指定控制器参数；所述指定控制器是从预设的协调控制模型中获取的并行连接的多个控制器；根据所述指定控制器参数和基于球域的人工免疫算法，获取所述指定控制器参数的优化结果。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的优化指定控制器参数的方法及装置，基于球域的人工免疫算法，获取指定控制器参数的优化结果，能够减少运算过程中的计算量，使算法具有全局的搜索能力，有效改善控制效果。
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公开(公告)号：CN109149601B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201811034037.0
申请日：2018-09-05
Applicant: 北京建筑大学
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明实施例提供了一种电力系统广域阻尼控制器参数确定方法及系统，分别在电力系统的阻尼性能参数预设取值范围和时滞裕度参数预设取值范围内确定阻尼性能参数的第一取值以及时滞裕度参数的第二取值，以使电力系统广域阻尼控制器的性能指标函数取值最小，并确定性能指标函数取值最小时性能指标函数中电力系统的时滞裕度参数的权重系数；若判断获知权重系数在给定取值范围内，则根据第一取值以及第二取值，确定电力系统广域阻尼控制器的增益参数。由于本发明实施例中提供的方法同时考虑了电力系统广域阻尼控制器参数的影响因素时滞裕度参数和阻尼性能参数，确定出的电力系统广域阻尼控制器的增益参数更加准确。
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公开(公告)号：CN109149601A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811034037.0
申请日：2018-09-05
Applicant: 北京建筑大学
IPC: H02J3/24
CPC classification number: H02J3/24
Abstract: 本发明实施例提供了一种电力系统广域阻尼控制器参数确定方法及系统，分别在电力系统的阻尼性能参数预设取值范围和时滞裕度参数预设取值范围内确定阻尼性能参数的第一取值以及时滞裕度参数的第二取值，以使电力系统广域阻尼控制器的性能指标函数取值最小，并确定性能指标函数取值最小时性能指标函数中电力系统的时滞裕度参数的权重系数；若判断获知权重系数在给定取值范围内，则根据第一取值以及第二取值，确定电力系统广域阻尼控制器的增益参数。由于本发明实施例中提供的方法同时考虑了电力系统广域阻尼控制器参数的影响因素时滞裕度参数和阻尼性能参数，确定出的电力系统广域阻尼控制器的增益参数更加准确。
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公开(公告)号：CN117992784A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410075999.X
申请日：2024-01-18
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种低频振荡态势感知预测方法及设备，方法包括：获取待预测的低频振荡指标数据；将所述低频振荡指标数据输入低频振荡态势感知预测模型中，得到所述低频振荡态势感知预测模型输出的预测结果；其中，所述低频振荡态势感知预测模型用于基于改进的动量梯度下降法对Logistic回归算法中的权重参数进行优化，将Logistic回归算法按照优化后的权重参数进行更新，基于权重参数更新后的Logistic回归算法对待预测的低频振荡指标数据进行预测。本发明通过改进的动量梯度下降法及Logistic回归算法，对低频振荡综合指标进行态势感知预测，能够提高低频振荡态势感知预测的速度和预测精度。
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