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公开(公告)号：CN108710973B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201810480398.1
申请日：2018-05-18
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于风电天气分型特征选择的风电功率预测方法，具体步骤包括：以历史数据集中的测风塔10m风速筛选数值天气预报风电天气样本段；对筛选样本段进行聚类，将风电天气划分为n类，未筛选的样本段作为第n+1类；对各类天气的输入特征分别进行选择，将W维特征降低到di(i＝1,2,…,n+1)维，di是第i类天气筛选得到的特征数；建立n+1类风电天气下的风电功率预测模型；识别未来24h各段风电天气类型，并分别将各类风电天气关联的di(i＝1,2,…,n+1)维特征作为预测输入，进行风电功率预测。本发明对不同持续时长的风电天气进行分型，采用以数据驱动的特征选择方法，发现不同天气背景下风机出力的关联天气特征并分别建立风电功率预测模型，有效提高了预测精度和效率。
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公开(公告)号：CN110676860B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201910829968.8
申请日：2019-09-04
Applicant: 武汉大学
IPC: H02J3/26
Abstract: 本发明提出了一种基于扩展瞬时有功理论的快速预测不平衡控制方法。采集网侧三相电压与电流以及直流侧电容电压，将网侧三相电压与电流转换到αβ坐标系下的电压与电流；基于扩展有功理论对新型负复功率矢量的共轭求导并离散化；分析一个采样周期后以新型负复功率共轭为控制变量的功率误差构成；以总功率误差最小化为基本原则，求解由扩展有功理论引起的功率误差及对应最优电压矢量大小；以零矢量引起的功率误差与由扩展有功理论引起功率误差和为期望误差矢量，确定非零电压矢量与零电压矢量以及作用时间；利用空间矢量调制算法实现不平衡控制；本发明优点在于，所提控制方法具有控制复杂度低、计算速度快的特点。
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公开(公告)号：CN112149373A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011021794.1
申请日：2020-09-25
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/367 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种复杂模拟电路故障识别与估计方法及系统，属于电力电子电路故障预测领域，其中，方法的实现包括：建立待诊断模拟电路的退化仿真模型，进行不同器件的参数老化模拟实验；利用时序变换方法提取输出信号的一系列时域特征，基于角相似度建立器件的健康指数；结合时间滑窗和卷积神经网络对电路是否发生退化及退化起点进行识别；复用前续识别网络中的部分隐含层和长短时记忆循环网络对退化中的模拟电路进行健康状态估计；对预测准确性进行评估。本发明能在准确识别模拟电路的故障状态起点的同时有效估计模拟电路的健康状态，具有运算效率高，识别准确的特点。
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公开(公告)号：CN112072662A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010888245.8
申请日：2020-08-28
Applicant: 武汉大学 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网山西省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种避免一个频段的间谐波并联谐振的方法，其包括以下步骤：步骤一、根据电网参数建立系统节点导纳矩阵；步骤二、接入SVC等效电纳，更新节点导纳矩阵，基于模态分析法得到新的所有模态的并联谐振频率；步骤三、比较并联谐振频率和间谐波源频率，判断并联谐振频率与电网间谐波频段两端值的大小，如果并联谐振频率在电网间谐波频段两端值之间，则改变接入SVC的等效电纳，继续进行步骤二，如果并联谐振频率不在电网间谐波频段两端值之间，即并联谐振频率偏移出电网间谐波频率频段，则进行步骤四；步骤四、使所有模态并联谐振频率偏移出电网间谐波频率频段的接入的SVC为有效SVC，该有效SVC可以避免一个频段间谐波并联谐振。
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公开(公告)号：CN112072648A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010889714.8
申请日：2020-08-28
Applicant: 武汉大学 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网山西省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明提供一种抑制间谐波谐振的电能质量治理装置最佳接入点判断方法，其包括以下步骤：步骤一，根据电网参数建立系统节点导纳矩阵；步骤二，更新接入电能质量治理装置SVC后的节点导纳矩阵，依次建立各节点的优化模型；步骤三，求解优化模型，得到各节点能够避免发生并联谐振的SVC最小等效电纳接入值；步骤四，比较各节点接入SVC等效电纳，选择接入SVC等效电纳最小的节点为电能质量治理装置SVC的最佳接入点。本发明通过建立系统节点导纳矩阵、建立优化模型，来选择一个电能质量治理装置的最佳接入点，以避免一个频段的注入间谐波激励系统发生并联谐振。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107832928B
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201711011451.5
申请日：2017-10-25
Applicant: 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国网冀北电力有限公司 , 武汉大学 , 国家电网公司
Inventor： 汪鸿 , 刘蔚 , 秦亮 , 范荻 , 刘开培 , 王放 , 陈建华 , 皇甫成 , 薛晓强 , 张缜然 , 李明月 , 王卫 , 曹天植 , 臧景茹 , 赵焱 , 马志昊 , 刘军娜 , 黄天啸 , 辛光明
Abstract: 本发明属于配电网节能技术领域，涉及一种基于风力发电特性曲线的等效综合线损评价方法，其具体方法如下：采集电网全年风电功率数据，每小时为一个采样点，每条风力发电曲线有24个采样点，得到n条风力发电曲线，校正风力发电曲线和选取轮廓特征变量后进行分析及聚类，确定分类数目和各类别成员，选取各类别的典型代表日及权重因数，确定等效综合典型代表日，等效综合典型代表日＝∑各类典型代表日×该类权重因数，最后计算出等效综合典型代表日下的等效综合线损。本发明的等效综合典型代表日对实际的风电情况具有较好的代表性，计算的等效综合线损与实际线损结果更加接近，便于有效进行线损精益化管控，实现配电网的节能降耗。
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公开(公告)号：CN110350568A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910560258.X
申请日：2019-06-26
Applicant: 武汉大学
IPC: H02J3/36
Abstract: 本发明提出了一种不平衡电网条件下的通用型模型预测优化控制方法。本发明根据扩展功率理论结合控制周期，计算各控制周期的有功功率值和新型无功功率值；结合有功功率参考值和新型无功功率的参考值，基于无差拍控制给出参考电压矢量；判断参考电压矢量所在扇区，确定三个备选的电压矢量，并计算三个备选电压矢量的占空比；基于三个备选电压矢量的占空比，确定两个实际作用的电压矢量，并计算两个实际作用电压矢量的占空比，然后发出开关信号控制PWM整流器。相较于传统的双矢量模型预测直接功率控制方法，本发明优化了双矢量的选择过程和占空比的计算过程，进一步降低了控制算法的计算时间和计算复杂度。
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公开(公告)号：CN110198130A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910438792.3
申请日：2019-05-24
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种不平衡电网条件下的多矢量优化控制系统及方法。本发明系统包括：三相交流电网、三相滤波电感、三相电压传感器、三相电流传感器、直流电压传感器、主控制器、三相PWM整流器、直流侧电容、直流侧负载。本发明根据扩展功率理论结合控制周期，计算各控制周期的有功功率值和新型无功功率值；构建六个非零电压矢量以及两个零电压矢量，计算最小的代价函数值并记录下对应的电压矢量；确定第二作用的非零电压矢量；计算第一作用的非零电压矢量、第二作用的非零电压矢量以及第一零电压矢量的占空比，以发出相应开关信号控制PWM整流器。本发明无需额外功率补偿项，降低了控制算法计算时间和计算复杂度。
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公开(公告)号：CN109933881A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910169327.4
申请日：2019-03-06
Applicant: 武汉大学
Abstract: 一种基于优化深度信念网络的电力电子电路故障诊断方法，包括步骤：(1)利用RT-LAB半实物仿真平台设置故障实验，采集不同故障模式下的直流侧母线输出电压信号，作为原始故障特征量；(2)利用经验模态分解提取输出电压信号的本征模态函数分量及其包络谱，并计算多种统计特征，构造原始故障特征集；(3)基于极限学习机的特征选择方法，去除原始故障特征集中的冗余和干扰特征，并进行归一化处理，作为故障敏感特征集；(4)将故障敏感特征集划分为训练样本和测试样本，初步确定深度信念网络的结构；(5)采用乌鸦搜索算法优化深度信念网络，设定网络的隐藏神经元的数量；(5)得到故障诊断结果。本发明提高了故障特征数据量和故障识别准确率。
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公开(公告)号：CN109188144A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811108163.6
申请日：2018-09-21
Applicant: 武汉大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明提供一种模块化多电平换流器子模块电容老化在线监测方法，其包括以下步骤：S1、数据选择：采集子模块在一段时间mΔt内的开关函数Si，桥臂电流iarm，其中Δt为换流器的控制周期，m为连续采集的数据个数，当Si＝1时，子模块投入；Si＝0时，子模块切除；i＝1,2,3…n，代表n个子模块；S2、特征量提取：根据步骤S1采集的数据，判断桥臂电流的方向和子模块的投切状态，计算各个子模块的开关频率f、充电状态导通次数与放电状态导通次数的比值λ两个特征量；S3、老化状态判断：根据步骤S2计算得到的特征量，比较各子模块的特征量大小，判断各子模块的相对老化程度，识别发生异常老化的子模块，特征量越大的子模块其老化越严重。
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