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公开(公告)号：CN115360726B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210790249.1
申请日：2022-07-05
Applicant: 华北电力大学 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明涉及一种次同步振荡传播关键影响因素识别方法及系统，属于电力系统及其自动化领域，基于CEEMDAN‑小波阈值去噪技术和Prony分析计算不同位置处参数对应的系统阻尼比，根据相关性评价组合模型判断交直流线路参数与不同位置系统阻尼比的线性相关性，形成基于相关性评价组合模型的次同步振荡传播关键影响因素识别，从而能在次同步振荡发生时更有效的识别、抑制次同步振荡源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117543687A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311500255.X
申请日：2023-11-13
Applicant: 华北电力大学
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明公开了属于电力系统安全稳定领域的一种基于频域摄动算子的构网型逆变器模型降阶方法，利用频域摄动算子将微分代数方程的状态变量摄动转为状态矩阵的摄动，引入余弦相似度和差异向量构建适应不同参数条件的构网型逆变器并网系统的降阶模型。其过程为：依据构网型各控制策略的带宽差异，实现典型时间尺度的划分；基于频域摄动算子得到构网型逆变器并网系统降阶模型在不同时间尺度下的统一表达式；引入调整余弦相似度评估不同时间尺度降阶模型与全阶模型的曲线相似度，并划分降阶模型的切换范围；基于差异向量评估切换范围下各降阶模型与全阶模型的差异度，确定模型的切换点，最终得到构网型逆变器全频段的降阶模型。该方法可以在保障模型精度的同时降低构网型逆变器并网系统阶数，有效简化稳定分析的复杂度，有助于分析不同时间尺度下的主要控制环节，对新型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：CN115360726A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210790249.1
申请日：2022-07-05
Applicant: 华北电力大学 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明涉及一种次同步振荡传播关键影响因素识别方法及系统，属于电力系统及其自动化领域，基于CEEMDAN‑小波阈值去噪技术和Prony分析计算不同位置处参数对应的系统阻尼比，根据相关性评价组合模型判断交直流线路参数与不同位置系统阻尼比的线性相关性，形成基于相关性评价组合模型的次同步振荡传播关键影响因素识别，从而能在次同步振荡发生时更有效的识别、抑制次同步振荡源。
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公开(公告)号：CN119312071A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202310854382.3
申请日：2023-07-12
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F18/213 , H02J3/38 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01R31/00
Abstract: 本发明公开了属于电力系统安全稳定领域的一种基于改进STFT和卷积神经网络次同步振荡溯源方法。其过程为：计算各个机组端口有功功率的短时傅里叶变换，进行瞬时频率脊线监测；用傅里叶级数拟合获得平滑处理后的重构瞬时频率分量；考虑多重叠分量分离问题，根据分量在交叉区间的变化率进行路径重组获得精准瞬时频率；进行同步挤压短时傅里叶变换获取高分辨率时频分布；将各个机组端口的时频分布图像作为模型的输入，基于卷积神经网络构建次同步振荡源识别模型，挖掘时频分布与扰动源位置之间的联系。该方法可以实现机组端口有功功率高分辨率时频分布辨识以及次同步振荡源精准定位，对维持电力系统的安全稳定运行具有重要的工程意义。
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公开(公告)号：CN119029931A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411139480.X
申请日：2024-08-20
Applicant: 华北电力大学 , 国网山东省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于瞬时功率的风电并网系统次同步振荡定位方法和平台，属于电力系统及其自动化领域。该定位方法为：发生次同步振荡扰动时，检测风电并网点的瞬时电压和瞬时电流；根据瞬时电压、瞬时电流，获得并网点的瞬时功率；根据瞬时功率获得次同步周期；根据次同步周期和瞬时功率获得受扰后的直流分量和受扰后的二次项交流分量；根据次同步周期、受扰后的直流分量和受扰后的二次项交流分量获得次同步功率；根据次同步功率判断风电机组是否为次同步振荡源。本发明的有益效果是：本发明提供了一种定位精准、计算简单且时间短、工作量小、适用性强的基于瞬时功率的风电并网系统次同步振荡定位方法。
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公开(公告)号：CN115528735A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211265236.9
申请日：2022-10-17
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明利用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)以及主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)，提出基于VMD‑PCA的次同步振荡能量特性影响因素辨识方法，通过时域仿真提取不同工况下次同步振荡的端口能量特征，建立回归模型对次同步振荡端口能量进行回归分析；过程为：对风机出口量测的电压和电流进行VMD模态分解，获取次同步振荡模态下的电压和电流分量，通过计算得到风机出口处暂态能量流；拟合风机出口暂态能量流函数，以能流功率作为次同步振荡的稳定特征量进行研究；采用主成分方法解决能量特性影响因素之间的多重共线性问题，基于逐步回归方法建立能量特性的变量拟合评估模型，并辨识次同步振荡能量特性的关键影响因素。该方法可及时判断系统当前系统能量特性，辨识影响系统能量特性的关键影响因素，对维持新型电力系统的安全稳定运行具有重要的工程意义。
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