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公开(公告)号：CN104574211B
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201510012022.4
申请日：2015-01-09
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 华南理工大学
IPC: G06Q50/06
CPC classification number: Y04S10/54
Abstract: 一种基于风险源的电网调度操作风险预警方法，其方法包括：获取电网调度操作设备所处位置的包括多个气象指标数据的天气状态信息，并获取各个操作设备的故障率和陈旧度；将每个气象指标数据与其对应的预设阈值相减，并将差值与所述预设阈值相比，获得该气象指标数据对应的气象指标值；根据各气象指标值确定气象恶劣因子，根据所述气象恶劣因子确定各个操作设备的故障率修正量；根据操作设备的陈旧度、故障率及其故障率修正量计算该操作设备的可靠度；根据各个操作设备的可靠度对电网调度操作进行预警。本发明方案提高了电网操作设备可靠度估算的准确率，避免了电网操作风险预警时的误报。
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公开(公告)号：CN106599541A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611037014.6
申请日：2016-11-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明公开一种动态电力负荷模型的结构和参数在线辨识方法，包括：步骤1，建立动态电力负荷模型结构库，其包括至少两种的动态电力负荷模型结构；步骤2，并行读取动态电力负荷模型结构库中的每种动态电力负荷模型结构，将其待辨识的参数与其状态向量组成扩展状态向量，利用不敏卡尔曼滤波对待辨识的参数进行估计；步骤3，计算出各个动态电力负荷模型结构的后验概率；步骤4，比较各动态电力负荷模型结构的后验概率大小，将后验概率最高者作为最优的动态电力负荷模型结构，同时将该动态电力负荷模型结构下的参数辨识结果作为最优参数。本发明通过模型结构和参数的同时在线辨识，从模型结构和参数两个层面对动态电力负荷特性进行更加准确的描述。
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公开(公告)号：CN103761680B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410021394.9
申请日：2014-01-16
Applicant: 华南理工大学 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司
IPC: G06Q50/06
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545
Abstract: 本发明涉及电网相关技术领域，特别是一种具有风电场的交直流互联大电网网省调度方法及系统，调度方法包括：从各个省级调控中心获得省级电网的日前有功调度计划，并获得各省际直流联络线的日前传输功率计划；求解网省协调调度优化模型，获得各省内部发电机组日前计划的调整量和各省际直流输电线路日前传输功率计划的调整量；根据所述各省内部发电机组日前计划的调整量对各省内部发电机组进行调整，以及根据所述各省际直流输电线路日前传输功率计划的调整量对各省际直流输电线路的换流站进行调整。实现协调后的有功调度能够有效地减小整个交直流互联大电网的发电燃料消耗，具有明显的经济效益。
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公开(公告)号：CN105119289A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510446882.9
申请日：2015-07-27
Applicant: 华南理工大学
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明公开一种多区域电力系统完全分散式动态经济调度方法，构建全网各子区域所有机组在调度周期内的总发电费用最小化的多区域动态经济调度模型，并将其转化为求解拉格朗日模型和多项式逼近模型，并应用割平面一致性算法求解，通过求解子区域拉格朗日函数产生子区域的割平面子集，并结合外部接收的割平面子集进一步向其他子区域传递，通过遍历各子区域，最终子区域构建外逼近问题，均获得发电费用全局最优解。本发明将多区域动态经济调度问题转换为其多项式外逼近问题，通过不断更新割平面子集来准确近似原问题，不需要调节参数即可获得全局最优解。在求解过程中，通过将不起作用的割平面删去，可有效控制各子区域求解规模，而不影响全局最优解。
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公开(公告)号：CN102904265A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210394184.5
申请日：2012-10-17
Applicant: 华南理工大学 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司
IPC: H02J3/18
CPC classification number: Y02E40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于区间潮流的变电站电压无功控制方法和系统，包括从地区电网SCADA系统采集实时数据；按照各变电站主变低压侧电压上下限和高压侧注入无功上下限；采用区间潮流计算各变电站的电容/电抗器的投切量区间和变比调节区间并下发到各个变电站进行调节。由于采用了以各个变电站的低压侧电压和主变高压侧注入无功的调节目标区间为已知量，并考虑负荷测量误差的影响，通过对地区电网进行区间潮流计算，确定了各个变电站的主变变比和低压并联无功补偿的调节量，实现了地区电网中各个变电站电压无功的协调控制，确保了变电站进行独立调节时不需要反复来回操作，提高了电网运行中各个变电站低压侧电压和主变高压侧注入无功的合格率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102856912A
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201210339605.4
申请日：2012-09-13
Applicant: 华南理工大学 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司
IPC: H02J3/16
CPC classification number: Y02E40/34
Abstract: 本发明提出构建考虑无功装置损耗和站间无功交互作用的多目标多站点无功协调控制系统，包括步骤：根据运行电压偏差，确定需要参与无功协调控制的N个控制站点；进而获取各个控制站点中所有无功补偿装置的运行状态和设备容量参数；根据站内无功装置的运行状态，将离散型无功补偿装置（如电容器、电抗器）纳入连续型无功补偿装置（如SVC装置）的控制体系，建立各个控制站点的站内无功协调控制模型；联合N个控制站点，构建考虑装置总损耗、电压总偏差等多目标多站点的无功协调控制系统；求解系统的无功协调控制模型，得到各个控制站点中无功装置的调节量；输出各个控制站点的无功装置调节量；然后进行无功协调控制。本发明提出构建考虑无功装置损耗的多目标多站点的无功协调控制系统，通过该无功协调控制系统的求解为决策者提供最优协调控制策略，在稳定系统电压的同时实现节能降耗的目的。该无功协调控制系统对电网的安全、稳定和经济运行具有重大的意义。
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公开(公告)号：CN117876030A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311669229.X
申请日：2023-12-07
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q30/0204 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种海上风电场机组和集电网络的协调规划方法，包括：根据现有海上风电场的实际拓扑连接情况，设定多个风电机组待选节点和一个海上升压平台节点，并考虑多风向情景的尾流效应，构建得到考虑多风向尾流效应的海上风电场机组和集电网络的协调规划模型；对所述海上风电场机组和集电网络的协调规划模型采用折线处理相交规避算法进行求解，得到协调规划结果。本发明在模型中提出了尾流损耗因子来描述多风向情景，使尾流模型更贴合实际情况；并在模型中采用折线处理电缆相交规避的算法替代传统的相交规避约束，提高了模型的求解效率。
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公开(公告)号：CN117875536A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311545110.1
申请日：2023-11-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , H02J3/38
Abstract: 针对已有应用的PFT方法将不足以支撑解决现货市场中零碳电力用户现货绿电实时动态的测算问题。本发明公开了一种零碳电力用户网购绿电消纳量测算方法及装置，该方法包括主网层面测算和配网层面测算两个方面，本发明通过在主网层面和配网层面均进行测算，并配采用基于电力传输分配因子的潮流追踪法来计算，能为不同电压等级、不同负荷容量的零碳电力用户提供多层级、高精度的绿电测算依据，充分考虑实际应用中的可行性和实用性。
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公开(公告)号：CN115271161A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210681305.8
申请日：2022-06-15
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种多能负荷短期预测方法，包括：获取数据；进行数据预处理，并执行动态Copula相关分析与负荷模糊聚类分析；基于模糊优化曲线形态分析算法，对每类负荷曲线簇分别进行特征识别提取；基于统计频率分布，计算判别得到每类负荷曲线簇的总体特征分布集合；基于机器学习算法分类建立组合负荷预测模型，依据每类负荷曲线簇的历史特征数据进行组合模型训练；用概率转移链模型判断预测时段负荷所属的分类，基于该类训练完成的负荷预测模型进行负荷特征的预测，并针对未来用电特征展开分析。两阶段式模糊优化负荷特征识别组合模型相较于传统模型在计算效率与具体性能上均有高效的提升，能够适应实际多能负荷预测工作的发展动态。
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公开(公告)号：CN114021818A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111308282.8
申请日：2021-11-05
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了考虑时空分布特征的风电功率多步预测方法，包括：利用所获取的风电机组数据，对风电机组数据进行聚类，聚类成若干个机组群，以提取出风电场功率的空间分布特征；对每一个机组群的功率序列进行EEMD分解，得到若干个风电场功率子序列，提取出风电功率序列的时间分布特征；为每一个机组群的子序列分别建立编码器‑解码器多步预测网络模型，该网络模型由两个GRU网络组成，第一个网络提取输入功率序列的有效信息后将其编码成特征向量；第二个网络则对编码器传送过来的特征向量进行解码，获得预测功率序列；将各个机组群的预测功率进行重构，获得风电场总功率的预测曲线。本方法保证了预测尺度和预测精度，更加贴近实际风电调度任务场景。
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