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公开(公告)号：CN119813242A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411820552.7
申请日：2024-12-11
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/16 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N20/20 , G06F18/214 , H02J3/48 , H02J3/50
Abstract: 一种基于改进级联森林的电力系统电压稳定评估方法，步骤1：构建快速电压稳定指标FVSI描述电力系统电压稳定状态，得到电力系统电压稳定裕度；步骤2：采用基于改进的级联森林Improved Cascade Forest模型表示输入变量和输出变量之间的映射关系；步骤3：采用改进的斑马优化算法Improved Zebra Optimization Algorithm对改进级联森林模型进行优化；步骤4：采用离线潮流方法构建IZOA改进ICF模型的数据集，对数据进行预处理，生成高效数据集；步骤5：将高效数据集分成训练集和测试集，利用训练集对采用IZOA优化的ICF模型进行训练，利用测试集对模型进行测试。本发明适应于新能源接入的新型电力系统，对于保障电力系统安全稳定运行具有重要意义。
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公开(公告)号：CN115232772A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210935829.5
申请日：2022-08-04
Applicant: 湖北稻花香酒业股份有限公司 , 三峡大学
Abstract: 本发明涉及微生物培养领域，具体的为Clostridium senegalense RF1（RF1）与Clostridium kluyveri DSM555（KC）组成二元培养系统，结合培养条件优化提高己酸产量。结果表明，通过与梭菌RF1共培养使梭菌KC己酸产量提高了54.12%；优化后产己酸条件为：接种量为20%，接种比例KC：RF1为1：2（v/v），酵母浸粉浓度10g/L，乙醇浓度2%（v/v），乙酸钠浓度10g/L，己酸产量达到4.93g/L，比优化前提高了44.57%。本发明能显著提高克氏梭菌的己酸产量，帮助养护浓香型白酒窖池，提高浓香型白酒的品质。
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公开(公告)号：CN119921332A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411916381.8
申请日：2024-12-24
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/06 , H02J3/38 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 针对含风电的电力系统暂态稳定约束最优潮流获取方法，包括以下步骤：步骤1：通过瑞利分布对风力发电的不确定性进行表示；步骤2：基于机会约束理论，构造含风力发电的暂态稳定性约束最优潮流模型，该模型包括目标函数、等式约束、不等式约束；步骤3：采用改进的鲁棒优化方法处理机会约束；步骤4：通过生物地理学的优化算法求解暂态稳定约束最优潮流。本发明的内容是为了积极响应双碳目标下，新能源接入电网所带来的问题，保证含风力发电的电力系统在保证经济性的同时，能够安全稳定运行，提出了针对含风电的电力系统暂态稳定约束最优潮流获取方法。
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公开(公告)号：CN115232772B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202210935829.5
申请日：2022-08-04
Applicant: 湖北稻花香酒业股份有限公司 , 三峡大学
Abstract: 本发明涉及微生物培养领域，具体的为Clostridium senegalense RF1（RF1）与Clostridium kluyveri DSM555（KC）组成二元培养系统，结合培养条件优化提高己酸产量。结果表明，通过与梭菌RF1共培养使梭菌KC己酸产量提高了54.12%；优化后产己酸条件为：接种量为20%，接种比例KC：RF1为1：2（v/v），酵母浸粉浓度10g/L，乙醇浓度2%（v/v），乙酸钠浓度10g/L，己酸产量达到4.93g/L，比优化前提高了44.57%。本发明能显著提高克氏梭菌的己酸产量，帮助养护浓香型白酒窖池，提高浓香型白酒的品质。
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公开(公告)号：CN117955177A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410230555.9
申请日：2024-02-29
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种暂态电压约束下新能源可接受性的计算方法，步骤1：确定系统的运行模式，通过时域仿真确定每个可替换常规发电机关闭前后母线电压的电压轨迹；步骤2：根据母线电压轨迹，基于多二元表的方法计算每个可替换常规机组对电网关键节点的电压支撑能力指标ΔH；步骤3：根据输入状态稳定ISS理论确定稳定性判据，并量化稳定性指标W；步骤4：确定新能源机组替换常规机组的顺序，计算每次新能源电源替换常规电源后，暂态故障下系统的稳定性指标W，并与预先设置好的阈值δ进行比较；步骤5：确定暂态电压约束下新能源最大和最小可接受容量。本发明适用于高比例新能源接入的新型电力系统，对于保障电力系统安全稳定运行具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119362462A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411326223.7
申请日：2024-09-23
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种考虑新能源不确定的暂态稳定约束最优潮流研究方法，包括以下步骤：步骤1：初始化系统潮流参数，采用Rayleigh和Beta分布函数对新能源发电出力进行预测；步骤2：采用拉丁超立方采样模拟风电和光伏出力场景；步骤3：结合改进的大型应用聚类方法对情景进行约简，形成经典情景集，降低风电和光伏波动性的影响；步骤4：使用轨迹灵敏度法将暂态稳定约束线性化并迭代到最优潮流模型中得到暂态稳定约束最优潮流模型；步骤5：采用发展型灰狼优化方法进行求解TSCOPF模型。
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公开(公告)号：CN118095082A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410230676.3
申请日：2024-02-29
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F17/13
Abstract: 一种基于残差随机微分方程网络的暂态电压稳定评估方法，步骤1：计及对新能源电网的不确定性，构建随机微分方程网络SDE‑Net模型；步骤2：构建残差SDE‑Net的模型，采用多通道时间序列特征提取的方法获得时间序列样本；步骤3：构建残差SDE‑Net的训练目标函数，采用拉格朗日损失函数解决优化问题；步骤4：构建基于残差SDE‑Net的暂态电压稳定性评估模型；步骤5：用已训练的SDE‑Net模型评估暂态电压稳定状态，并在测试集上进行测试，完成在线暂态电压稳定评估。本发明提出了一种基于残差随机微分方程网络的暂态电压稳定评估方法，对于安全风险态势认知、前瞻性预警、制定预防和应急控制措施，防止电网暂态电压失稳和电压崩溃具有重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN117996763A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311854684.7
申请日：2023-12-29
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/06 , G06F30/20 , G06F30/17 , H02J3/46 , H02J3/00 , H02J3/48 , H02J3/50 , G06F113/04 , G06F113/06 , G06F119/06 , G06F119/12 , G06F111/08 , G06F111/04
Abstract: 一种含风电不确定的暂态稳定约束最优潮流模型构建方法，步骤1：建立风力发电机不确定性变量的概率分布模型；步骤2：建立电力系统暂态稳定相关约束并进行等值解析将电力系统暂态稳定的过程约束转换成代数形式的暂态稳定约束；步骤3：基于风电概率分布模型，建立含风电出力预测偏差的模糊机会约束的暂态稳定约束最优潮流(Transient Stability Constrained Optimal Power Flow，TSCOPF)模型；步骤4：将含风电出力预测偏差的模糊机会约束的TSCOPF模型中的不确定性约束转换成确定性约束；步骤5：采用对立磷虾群算法对转化为确定性约束的TSCOPF进行求解。本发明公开了一种含风电不确定的暂态稳定约束最优潮流模型构建方法，适应于高比例新能源接入的新型电力系统，对于保障电力系统安全稳定运行具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116957008A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310698023.3
申请日：2023-06-13
Applicant: 三峡大学
IPC: G06N3/0464 , H02J3/00 , G06N3/08
Abstract: 一种针对错判的图卷积网络暂态稳定评估方法，包括以下步骤：步骤1：模拟电力系统不同运行场景构建样本集；步骤2：获得改进后的自适应图卷积网络GCN；步骤3：基于改进后的自适应图卷积网络GCN建立评估模型，进行离线训练；步骤4：在在线应用过程中，通过构建辅助决策模块对模型得到的稳定类别与稳定水平进行协调，判断电力系统的真实运行状态。
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公开(公告)号：CN118100212A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410230186.3
申请日：2024-02-29
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种含新能源电网的多目标无功优化模型的计算方法，步骤1：建立含风电出力和光伏发电机组出力的概率模型；步骤2：采用基于拉丁超立方采样的Monte Carlo概率潮流计算方法CLMCS以及场景缩减技术处理概率模型中风电出力和光伏发电机组出力的不确定性，得到风电机组和光伏发电机组输出功率的典型场景，进而将不确定性问题转化为多个场景下的确定性问题；步骤3：基于风电和光伏典型场景建立含新能源电网的多目标无功优化模型；步骤4：采用多目标差分进化MODE算法对模型进行计算，得到Pareto最优解集；步骤5：采用熵权法处理Pareto解集，从中选取一个最优解作为最终无功优化结果。
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