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公开(公告)号：CN114597949A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210295609.0
申请日：2022-03-24
Applicant: 河北工业大学 , 国网河北省电力有限公司衡水供电分公司
Abstract: 本申请提供有一种基于下垂控制的逆变器功率补偿方法，通过获取发电机实时最大供电功率和实时负载功率，当发电机实时最大供电功率＜实时负载功率时，通过实时修改发电机下垂控制有功功率控制系数，并根据发电机下垂控制有功功率控制系数确定电池下垂控制有功功率控制系数，利用逆变器下垂控制器的自适应特性，保证了发电机功率的充分利用，合理分配电池放电补功功率，实现了在发电机功率不足情况下，根据实时负载功率需求进行功率自动补偿的功能，及时满足负载功率的变化需求，从而有效抑制了随着负载功率的增加导致逆变器输入端母线电压和输出端电压剧烈波动，防止发电机功率过载损坏设备，提高了逆变器运行电压的稳定性。
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公开(公告)号：CN113435625B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202110571120.7
申请日：2021-05-25
Applicant: 国网河北省电力有限公司衡水供电分公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 河北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种电力系统动态经济调度优化方法及设备，该方法包括：获取电力系统在多个调度周期内的发电机组运行数据和排污数据，基于多个调度周期内的发电机组运行数据和排污数据，构建电力系统的混合动态经济调度模型；根据改进的旗鱼优化算法和混合动态经济调度模型，确定电力系统发电机组的输出功率分配结果，其中，改进的旗鱼优化算法的位置更新公式由权重惯量、全局搜索公式与莱维飞行策略确定；输出电力系统发电机组输出功率分配结果。通过引入权重惯量、全局搜索公式与莱维飞行策略对旗鱼优化算法进行改进，提高算法的寻优能力与收敛速度，从而提高对电力系统动态经济调度进行优化的优化效果。
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公开(公告)号：CN113837480B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202111147287.7
申请日：2021-09-29
Applicant: 河北工业大学 , 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司 , 国网河北省电力有限公司衡水供电分公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06F18/213 , H02J3/00 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/04
Abstract: 本发明为基于改进GRU和差分误差补偿的冲击性负荷预测方法，包括步骤一、对电力负荷数据进行处理，得到日负荷数据；将归一化处理后的日负荷数据划分为负荷初步预测的训练集和测试集；步骤二、建立改进的GRU网络模型，对负荷数据进行初步预测，得到初步预测结果；步骤三、分别对训练误差序列和预测误差序列进行差分分解，得到训练误差序列和预测误差序列的差分矩阵；步骤四、重新建立一个改进的GRU网络模型，用于预测日较前一日的误差变化量；利用误差变化量对初步预测结果进行误差补偿，得到最终预测结果。不仅可以为每个时间点的负荷预测提供过去和未来的负荷信息，而且还可以更完善地提取数据信息，多层网络设计提高了模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN114429046A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210096144.6
申请日：2022-01-26
Applicant: 国网河北省电力有限公司衡水供电分公司 , 衡水电力设计有限公司 , 国家电网有限公司 , 河北工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/25 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供了一种电池寿命估计方法及电池管理系统，该方法包括获取目标电池的累积循环次数；根据预先建立的时间尺度转换模型对目标电池的累积循环次数进行尺度变换，得到尺度变换后的累积循环次数；根据尺度变换后的累积循环次数、预先建立的累积容量退化模型，确定预先建立的电池寿命概率密度函数的参数；将尺度变换后的累积循环次数、参数输入到电池寿命概率密度函数中，确定电池寿命估计值；对电池寿命估计值进行尺度逆变换，得到最终寿命估计值。通过进行尺度转换，从而使电池的退化过程由非线性wiener过程转化为线性wiener过程，以准确的对电池寿命进行估计。
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公开(公告)号：CN114429046B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202210096144.6
申请日：2022-01-26
Applicant: 国网河北省电力有限公司衡水供电分公司 , 衡水电力设计有限公司 , 国家电网有限公司 , 河北工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/25 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供了一种电池寿命估计方法及电池管理系统，该方法包括获取目标电池的累积循环次数；根据预先建立的时间尺度转换模型对目标电池的累积循环次数进行尺度变换，得到尺度变换后的累积循环次数；根据尺度变换后的累积循环次数、预先建立的累积容量退化模型，确定预先建立的电池寿命概率密度函数的参数；将尺度变换后的累积循环次数、参数输入到电池寿命概率密度函数中，确定电池寿命估计值；对电池寿命估计值进行尺度逆变换，得到最终寿命估计值。通过进行尺度转换，从而使电池的退化过程由非线性wiener过程转化为线性wiener过程，以准确的对电池寿命进行估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114781692B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210302207.9
申请日：2022-03-24
Applicant: 国网河北省电力有限公司衡水供电分公司 , 衡水电力设计有限公司 , 国家电网有限公司 , 河北工业大学
IPC: H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/086 , G06N3/0985
Abstract: 本发明适用于电力技术领域，尤其涉及一种短期电力负荷预测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取目标电网的历史电力负荷数据，得到训练集；根据训练集，利用改进斑点鬣狗算法寻找ELM模型的最优超参数；根据训练集和最优超参数，训练ELM模型的输出权重，根据最优超参数和输出权重确定训练后的ELM模型；基于训练后的ELM模型对目标电网进行短期负荷预测。本发明能够提高使用ELM模型对电力负荷进行短期预测的精度。
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公开(公告)号：CN114781692A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210302207.9
申请日：2022-03-24
Applicant: 国网河北省电力有限公司衡水供电分公司 , 衡水电力设计有限公司 , 国家电网有限公司 , 河北工业大学
Abstract: 本发明适用于电力技术领域，尤其涉及一种短期电力负荷预测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取目标电网的历史电力负荷数据，得到训练集；根据训练集，利用改进斑点鬣狗算法寻找ELM模型的最优超参数；根据训练集和最优超参数，训练ELM模型的输出权重，根据最优超参数和输出权重确定训练后的ELM模型；基于训练后的ELM模型对目标电网进行短期负荷预测。本发明能够提高使用ELM模型对电力负荷进行短期预测的精度。
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公开(公告)号：CN114611411A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210328272.9
申请日：2022-03-31
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出一种IGBT结温预测的方法。步骤如下：通过IGBT老化加速试验模拟IGBT老化进程，获取IGBT结温、饱和压降、集电极电流、老化次数等数据，并对数据进行归一化处理；设置改进旗鱼算法和支持向量机模型的参数；运行改进旗鱼算法，获得支持向量机模型中的最优惩罚因子和核函数的最优参数；将优化得到的最优参数带入到支持向量机模型中，并训练改进旗鱼算法优化的支持向量机(ISFO‑SVM)模型；将预测数据输入到ISFO‑SVM模型中得到预测结果，并对预测结果进行反归一化。结果表明，在RMSE、MAPE、R2性能指标下，ISFO‑SVM模型的预测性能更好，结温预测值与实际结温的拟合度更高，弥补了现有IGBT结温预测方法预测精度低的不足，实现了对IGBT结温的有效预测。
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公开(公告)号：CN113392513B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110594587.3
申请日：2021-05-28
Applicant: 国网河北省电力有限公司衡水供电分公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 河北工业大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F111/06
Abstract: 本发明适用于电力系统技术领域，尤其涉及一种冷热电联供系统多目标优化方法、装置及终端，所述方法包括：构建多目标优化函数及其约束条件；基于约束条件以及改进海鸥算法，对多目标优化函数进行迭代计算，得到多个非支配解；在每次迭代过程中，改进海鸥算法计算不同海鸥个体对应的各个目标函数值，并根据目标函数值从各个海鸥个体对应的解中选取非支配解进行存储，以及根据存储的非支配解中拥挤度最低的非支配解，更新海鸥个体的位置；基于优劣解距离法从多个非支配解中选取最优解对目标冷热电联供系统进行优化。本发明能够对冷热电联供系统进行优化求解，提高系统的综合性能。
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公开(公告)号：CN113837480A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111147287.7
申请日：2021-09-29
Applicant: 河北工业大学 , 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司
Abstract: 本发明为基于改进GRU和差分误差补偿的冲击性负荷预测方法，包括步骤一、对电力负荷数据进行处理，得到日负荷数据；将归一化处理后的日负荷数据划分为负荷初步预测的训练集和测试集；步骤二、建立改进的GRU网络模型，对负荷数据进行初步预测，得到初步预测结果；步骤三、分别对训练误差序列和预测误差序列进行差分分解，得到训练误差序列和预测误差序列的差分矩阵；步骤四、重新建立一个改进的GRU网络模型，用于预测日较前一日的误差变化量；利用误差变化量对初步预测结果进行误差补偿，得到最终预测结果。不仅可以为每个时间点的负荷预测提供过去和未来的负荷信息，而且还可以更完善地提取数据信息，多层网络设计提高了模型的泛化能力。
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