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公开(公告)号：CN112861295B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202110184872.8
申请日：2021-02-10
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F111/04 , G06F113/14 , G06F119/06
Abstract: 本发明提供一种基于电气耦合系统安全预警的紧急控制方法，包括以下步骤：建立基于电气耦合系统安全预警的紧急控制模型的目标函数；建立基于电气耦合系统安全预警的紧急控制模型的约束条件；根据基于电气耦合系统安全预警的紧急控制模型的目标函数和基于电气耦合系统安全预警的紧急控制模型的约束条件共同构成基于电气耦合系统安全预警的紧急控制模型；求解基于电气耦合系统安全预警的紧急控制模型；本发明能够有效利用天然气系统的预警信号提升电力系统的安全水平，并有效避免在电力系统安全控制过程中与天然气系统进行过多数据交换；另外，本发明还公开了一种基于电气耦合系统安全预警的紧急控制系统。
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公开(公告)号：CN118428016A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410627356.1
申请日：2024-05-21
Applicant: 清华大学 , 国网吉林省电力有限公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/23 , G06F17/16 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F113/14 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出一种天然气网络线性化时域等值方法及装置，属于天然气网络动态建模和计算领域。其中，所述方法包括：设置天然气网络中各管道的空间差分参数，基于预测时间段内各节点的压力变化情况及流量变化情况，计算各管道的压力参考值及流量参考值，进而计算各管道的迭代参数和各节点的迭代参数，以得到天然气网络时域迭代矩阵；基于时域迭代矩阵，计算天然气网络中耦合节点的压力‑流量灵敏度参数，该灵敏度参数和耦合节点的压力变化情况及流量变化情况即构成天然气网络的对外等值模型。本发明不仅可以实现天然气网络与其他能源网络的互联互通，还可以有效保护天然气网络管理主体的数据隐私，有助于城市综合能源系统运行效率和安全性的提升。
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公开(公告)号：CN118311319A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410298626.9
申请日：2024-03-15
Applicant: 清华大学
IPC: G01R23/02
Abstract: 本发明提出一种电力系统频率量测方法及装置，属于电力系统电能质量检测领域。其中，所述方法包括：对电力系统中电压或电流信号进行采样，其中，采样长度为基波波长的整数倍，采样间隔时间为系统标称频率的整数倍；通过计算各采样点的离散傅里叶变换基频分量观测值，建立连续三个采样信号滑动窗口的离散傅里叶变换基频分量观测值之间的时序关系，并求取所述时序关系中相关系数的最优值；基于所述相关系数的最优值，计算所述电力系统的频率。本发明能够在存在噪声和谐波污染的情况下，对系统频率进行精准快速测量，针对当前新能源大规模接入的现状，为有功快速控制和主动支撑提供可靠的量测支持。
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公开(公告)号：CN113488992B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202110688128.1
申请日：2021-06-21
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
Abstract: 本发明属于电力系统稳定判断技术领域，涉及一种电力系统大扰动稳定性判别方法。本发明考虑大扰动功角稳定、大扰动电压稳定和大扰动动态稳定，首先，采集大扰动后发电机转子角和母线电压幅值，通过均值和极差的计算得到受扰严重的发电机和母线，采用受扰严重发电机的转子角和受扰严重母线的电压幅值分别作为卷积层、池化层、批量归一化层、全连接层的输入，然后将上述两类输出合并输入至全连接层，得到大扰动稳定输出，构成大扰动判别模型的结构，求解待求参数得到最终的大扰动稳定判别模型，并用于大扰动稳定性判别。本发明综合考虑了多种电力系统大扰动稳定性，在输入变量的选择上，只选择受扰严重的发电机和母线特征作为输入，使模型具有更好的适用性。
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公开(公告)号：CN113489010B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202110684535.5
申请日：2021-06-21
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
Abstract: 本发明涉及一种基于线性支持向量机的电力系统潮流样本收敛性调整方法，属于电力系统仿真技术领域。首先采集电力系统在不同运行方式下的潮流方程初值数据及对应的收敛性，得到训练集和测试集；结合专家经验以及历史出力情况，确定所有参数的最大可调整量；利用线性支持向量机算法在训练集上求解收敛域超平面，利用计算得到的收敛性判断决策函数可以得到给定样本的潮流计算收敛性判断结果；针对不收敛样本利用求解得到的收敛域超平面法向量作为相关系数对潮流样本进行调整，快速准确给出样本收敛性调整方案，从而给出可以收敛的电力系统潮流样本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117875632A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311841738.6
申请日：2023-12-28
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出一种电力系统暂态稳定曲线快速预测方法，包括，构建电力系统的运行场景图数据集；构建用于快速预测电力系统暂态稳定曲线的图神经网络模型；利用运行场景图数据集，训练图神经网络模型；采集电力系的当前运行状态数据；对当前运行状态数据进行预处理，获得输入特征图数据集；将输入特征图数据集输入到训练好的图神经网络模型中，输出电力系统发电机的暂态稳定曲线。本发明提出的方法，采用图神经网络构建电力系统暂态稳定曲线预测模型，可以解决现有基于深度学习的暂态稳定评估模型输出有效信息不足，缺少发电机级别的暂态稳定时域信息，难以基于预测值进行运行风险决策和方式分析的问题。
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公开(公告)号：CN117353346A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311281066.8
申请日：2023-09-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提出了一种通信基站与电力系统的需求响应方法，包括：获取虚拟电厂包含的通信基站数据和电力系统每个调度时刻的需求响应邀约功率；按照储能资源参与需求响应成本对通信基站进行排序，得到排序结果；根据排序结果对通信基站进行分组，得到分组结果；根据排序结果和分组结果构建多个通信基站集群，并按照顺序依次对通信基站集群进行聚合计算，直至已聚合的需求响应功率达到每个调度时刻的需求响应邀约功率，或完成对所有通信基站的计算，并将聚合得到的所有调度时刻的虚拟电厂实际功率作为通信基站储能资源生成虚拟电厂聚合结果上报给电力系统，完成对通信基站与电力系统的需求响应。采用上述方案的本发明实现了通信基站储能资源的快速聚合。
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公开(公告)号：CN116957569A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310685805.3
申请日：2023-06-09
Applicant: 港华能源投资有限公司 , 清华大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于智能合约的交易数据检查方法及相关装置，方法包括：获取交易数据，构建电力交易总模型，进一步构建子电力交易模型，根据交易数据，确定成本最小时子电力交易模型的待验证最优值，通过智能合约判断待验证最优值是否为子电力交易模型的最优解；若不为最优解，则确定交易数据不正确，若为最优解，根据交易数据误差判断交易数据是否正确。采用本申请实施例，能够根据子电力交易模型的最优性条件，通过判断电力交易主体提交到区块链的交易数据是否为子电力交易模型的最优解，实现对电力交易主体提交的交易数据的正确性检查，有利于避免交易结果被恶意修改，提高电力交易的可信性。
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公开(公告)号：CN116780559A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310798310.1
申请日：2023-07-03
Abstract: 本发明提出一种抗差的分布式无功电压控制方法及装置，属于电力系统运行控制技术领域。其中，所述方法包括：建立主动配电网分布式无功电压控制模型；通过构建主动配电网中每个控制区域分别对应的强化学习智能体，将分布式无功电压控制模型转化为马尔科夫博弈模型；对马尔科夫博弈模型进行优化，得到每个控制区域对应的适应量测不确定性的策略网络；利用策略网络输出对应控制区域的分布式无功电压控制动作，以实现所述主动配电网的分布式无功电压控制。本发明可应对实际主动配电网中的量测不确定性，在量测噪声甚至坏数据存在的情况下仍保持较好的电压控制效果，有效提升多智能体强化学习算法在无功电压控制领域的实用性。
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公开(公告)号：CN116760023A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310740787.4
申请日：2023-06-21
Applicant: 清华大学 , 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
Abstract: 本发明公开了一种线性化鲁棒最优潮流生成方法及系统，包括：利用预先构建的线性化最优潮流回归模型，生成电力系统中若干个待测样本的第一潮流断面结果；根据各待测样本的断面实际测量结果和第一潮流断面结果，对各待测样本进行误差分析，得到各待测样本对应的模型误差样本和模型误差结果；通过误差核密度估计算法，结合所有模型误差结果和所有模型误差样本分析得到误差置信区间；利用误差置信区间，对线性化最优潮流回归模型的不确定误差变量进行优化，得到线性化鲁棒最优潮流模型，并求解线性化鲁棒最优潮流模型，生成线性化鲁棒最优潮流结果。本发明通过误差核密度估计算法分析误差置信区间，进而优化模型的不确定误差变量，以提升模型精度。
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