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公开(公告)号：CN118886747A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410945265.2
申请日：2024-07-15
Applicant: 国家电网有限公司西北分部 , 西安交通大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑相关性的负荷超短期区间预测方法及系统，该方法包括：收集历史负荷数据，并整理成历史负荷预测值和历史负荷实际值数据对的形式；将整理后的数据对通过核密度估计法映射到[0,1]区间；选取备用copula函数，并对映射到[0,1]区间上的历史负荷预测值以及历史负荷实际值的联合分布进行拟合，得到最优的copula函数；对最优的copula函数进行变换，得到条件概率函数；将未来负荷预测值进行归一化处理，然后在[0,1]区间上随机生成满足均匀分布的样本，结合条件概率逆变换以及三次样条插值得到未来负荷实际值的分布情况。该装置包括：数据收集处理模块、数据映射模块、函数设定模块、函数处理模块和预测模块。本发明能够为电力系统调度运行提供参考。
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公开(公告)号：CN118841944A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410811088.9
申请日：2024-06-21
Applicant: 国家电网有限公司西北分部
Abstract: 本发明涉及电力系统自动化技术，具体公开了一种基于泊松过程的电网多设备相继故障风险评估方法，采集电网所处地理位置信息、外部气象信息和电网设备运行状态信息；计算传输线路与杆塔承受的冰、风载荷；采用强度‑应力干涉模型计算线路断线、杆塔倒塌的概率，计算得到线路综合故障概率；通过非序贯蒙特卡洛法仿真，生成预想故障集；计算故障场景下的失负荷量，作为故障后果；根据历史统计信息，对电网多设备相继故障采用泊松过程建模，得到各重数相继故障场景的泊松过程概率；定义线路综合概率、对应故障后果和泊松过程概率的乘积为故障风险指标。本发明的优点是可计算极端恶劣天气下的电力设备故障率，并对其带来的失负荷风险进行准确评估。
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公开(公告)号：CN119627846A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411250771.6
申请日：2024-09-06
Applicant: 国家电网有限公司西北分部 , 四川大学
Abstract: 本发明涉及电力系统自动化技术领域，公开了一种极端天气下电网滚动调度深度强化学习决策方法，构建杆塔脆弱性模型和导线脆弱性模型计算各输电线路的故障概率；构建各输电线路运行状态时序转移模型，并通过蒙特卡洛抽样生成高风险相继故障场景集；构建考虑极端天气引发输电线路相继故障的电网滚动调度数学优化模型；构建马尔可夫决策过程模型，训练构建策略网络；利用策略网络输出发电机有功出力调整量和切负荷量并执行该控制策略，循环上述步骤直至到达极端天气结束时刻。本发明的优点是利用深度强化学习技术来解决不确定性时序场景下电网日内滚动调度决策问题，有效提升电网在极端天气造成输电线路时序相继故障情况下的安全运行与可靠供电能力。
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公开(公告)号：CN119675019A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411669505.7
申请日：2024-11-21
Applicant: 国家电网有限公司西北分部 , 中国农业大学
Abstract: 本发明公开了一种新能源电网虚拟惯量估计方法、系统及可读存储介质，属于电网控制技术领域。该方法包括：通过PMU实时采集电网的输入输出数据；利用系统辨识方法基于所述输入输出数据构建传递函数模型，以确定所述传递函数模型的极点和零点的阶数；将AR部分的阶数设置为所述传递函数模型的极点阶数，将X部分的阶数设置为所述传递函数模型的零点阶数，以基于所述输入输出数据构建ARMAX模型；利用所述ARMAX模型计算电网虚拟惯量。本发明通过实时采集PMU数据，保证系统对电网频率波动的精确捕捉。此外，通过系统辨识出的传递函数极点和零点的映射至ARMAX模型，能够实时调整虚拟惯量响应策略，确保在频率扰动下保持电网频率稳定性。
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