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公开(公告)号：CN109301878B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN201811224453.7
申请日：2018-10-19
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明一种基于多智能体的分布式电源一致性控制方法及控制系统，涉及微电网运行控制技术领域，包括以下步骤：WAMS采集当前微电网的实时数据信息；对采集到的信息进行数据分析和数据处理；确定当前微电网系统是功率缺额还是功率过剩；对各个电源进行动态调整，并监控当前电网的关键参数。一种用于上述基于多智能体的分布式电源一致性控制方法的基于多智能体的分布式电源一致性控制系统包括监督智能体、通信智能体、分布式电源智能体、储能智能体和负载调整智能体。本发明处理故障时操作简单，能实现分布式电源网络在多故障下具有主动自愈，自动调整的功能。
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公开(公告)号：CN116131268A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310018265.3
申请日：2023-01-06
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/06 , H02J3/38 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06F113/04 , G06F111/06 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 考虑源荷不确定性的概率暂态稳定约束最优潮流获取方法，它包括以下步骤：步骤1：初始化系统潮流参数，并建立不确定性变量的概率分布模型；步骤2：将静态安全不等式约束和暂态稳定约束转换为概率约束形式，并基于机会约束优化理论构建概率暂态稳定约束最优潮流TSCOPF模型；步骤3：将独立的标准正态空间下的采样矩阵转换到原始空间采样矩阵；步骤4：基于点估计法PEM对采样矩阵进行多次确定性潮流计算，并结合Cornish‑Fisher级数判断各输出变量的概率约束是否越限；步骤5：将原优化问题转换成无约束优化问题，初始化飞蛾扑火优化算法MFO的参数；步骤6：计算飞蛾的适应度值，输出适应度值最佳的飞蛾作为模型的最优解。
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公开(公告)号：CN116127735A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310009514.2
申请日：2023-01-05
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F30/20 , H02J3/06 , H02J3/46 , H02J3/38 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/04
Abstract: 计及光伏出力不确定性的暂态稳定约束最优潮流求解方法，步骤1：建立光伏电站出力的概率分布模型；步骤2：建立传统暂态稳定约束最优潮流模型；步骤3：对传统TSCOPF模型的暂态稳定约束进行等值解析；步骤4：向等值TSCOPF模型引入光伏电站，建立计及光伏出力不确定性的概率TSCOPF模型；步骤5：利用光伏出力的概率分布模型计算其数字特征，对模型中机会约束进行确定性转化；步骤6：利用增广拉格朗日法求解确定性转化后的概率TSCOPF模型。本发明公开的计及光伏出力不确定性的暂态稳定约束最优潮流求解方法，本发明求取的电力系统发电机出力策略，既充分考虑了光伏出力不确定性带来的影响，又可以使电力系统保持暂态稳定。
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公开(公告)号：CN116093930A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310019157.8
申请日：2023-01-06
Applicant: 三峡大学
Abstract: 针对高比例风电并网的电力系统暂态稳定预防控制方法，步骤1：针对高比例风电并网的电力系统，构建不稳定模式分类的概率暂态稳定约束；步骤2：基于电力系统历史运行数据与仿真数据，利用时域仿真法确定相应故障下的极限切除时间和不稳定模式，建立初始样本集；步骤3：对梯度提升与逐步特征增强模型进行离线训练，形成评估模型；步骤4：针对概率暂态稳定约束评估当前系统运行状况，得到每个不稳定模式类别计算极限切除时间满足稳定指标的概率对关键发电机产生的有功功率的灵敏度，将概率暂态稳定约束转化为一组显式约束嵌入到传统最优潮流；步骤5：利用动态惯性权重粒子群优化算法对考虑概率暂态稳定约束的最优潮流模型进行求解。
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公开(公告)号：CN109376939B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201811297096.7
申请日：2018-11-01
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于自适应人工神经网络的发电机转子角预测方法，包括以下步骤：采用数据自动生成算法生成数据并存储在数据库中；将数据库中数据进行规范化；通过反向传播算法训练数据；最后通过对发电机转子角的稳定性预测来实现电网实时预测。本发明为电力系统发生故障时实时预测电网稳定性提供了决策支持，对提高大规模电网中长期电压稳定裕度，改善电网运行的经济性与质量，均有着重大意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109559019B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201811297094.8
申请日：2018-11-01
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于风险指数的电力系统动态安全评估方法，包括基于预想事故发生的概率以及预想事故发生后的影响，建立风险模型，对预想事故进行筛选和排序，得出主导预想事故集；对筛选后的主导预想事故进行负载潮流分析计算并记录系统中所有节点的电压V和电压相角δ；基于多项式形式的暂态稳定裕度以及所获得的潮流数据，计算暂态稳定裕度的概率分布及其均值和标准差；基于所建立的风险模型，利用暂态稳定裕度的概率分布以及严重度函数计算预想事故的风险指数；基于所求的风险指数，采取相应的预防控制和紧急控制措施。本发明方法考虑负载预测的不确定性，定量地将事故的概率和严重性这两个决定系统安全性的因素结合起来，能比较全面地反映事故对整个电力系统的影响，从而更好的协调电力系统运行的安全性与经济性之间的关系。
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公开(公告)号：CN111814394A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010614331.X
申请日：2020-06-30
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于相关性和冗余性检测的电力系统安全评估方法，包括以下步骤；步骤1：基于电力系统历史运行数据和大量预想事故下的动态仿真，构建包含大量电力系统运行变量和动态安全分类标签的原始数据库；步骤2：对原始数据库进行特征选择，从大量运行变量中选出与类标签相关度高的变量作为关键特征，形成高效数据库；步骤3：结合遗传算法和BP神经网络，构建电力系统动态安全评估模型，利用高效数据库对评估模型进行离线训练与更新；步骤4：基于同步相量测量单元(Phasor Measurement Unit，PMU)实时测量数据，利用评估模型，对电力系统进行在线动态安全评估。本发明能够快速实现电力系统稳定性的判别，同时保证较高的准确性和可靠性，满足电力系统在线评估要求。
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公开(公告)号：CN111401792A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010300999.7
申请日：2020-04-16
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于极限梯度提升决策树的动态安全评估方法，步骤1：建立原始样本集；步骤2：形成中间样本集；步骤3：形成高效样本集；步骤4：利用高效样本集对极限梯度提升决策树进行离线训练，构建基于XGBoost决策树的动态安全评估模型；步骤5：由于电力系统各种运行因素的影响，需要通过时域仿真来更新高效样本集，利用更新后的样本集对DSA模型进行更新；步骤6：基于同步相量测量单元的实时测量数据，利用DSA模型，对电力系统进行在线DSA。本发明的目的是提出一种基于极限梯度提升决策树的动态安全评估方法。该方法能高效准确的对电力系统进行在线DSA，并且评估模型的鲁棒性很好，可以适应网络拓扑结构的变化。
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公开(公告)号：CN110728299A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910843026.5
申请日：2019-09-06
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于多重极限学习机的电力系统故障后暂态稳定分层评估方法，根据最大相关最小冗余算法MRMR，在电力系统历史大数据中提取能够表征当前电力系统暂态稳定状况的关键特征；利用提取出的电力系统暂态稳定状况的关键特征对多重极限学习机ELMs进行分层学习训练，然后将故障后电力系统关键特征群，输入到各层训练好的多重极限学习机ELMs中，最后各层利用决策评价准则，得出最终的暂态稳定评价结果。该方法具有高精度的同时，还满足了智能电网大数据的快速性要求。
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公开(公告)号：CN109559019A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811297094.8
申请日：2018-11-01
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于风险指数的电力系统动态安全评估方法，包括基于预想事故发生的概率以及预想事故发生后的影响，建立风险模型，对预想事故进行筛选和排序，得出主导预想事故集；对筛选后的主导预想事故进行负载潮流分析计算并记录系统中所有节点的电压V和电压相角δ；基于多项式形式的暂态稳定裕度以及所获得的潮流数据，计算暂态稳定裕度的概率分布及其均值和标准差；基于所建立的风险模型，利用暂态稳定裕度的概率分布以及严重度函数计算预想事故的风险指数；基于所求的风险指数，采取相应的预防控制和紧急控制措施。本发明方法考虑负载预测的不确定性，定量地将事故的概率和严重性这两个决定系统安全性的因素结合起来，能比较全面地反映事故对整个电力系统的影响，从而更好的协调电力系统运行的安全性与经济性之间的关系。
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