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公开(公告)号：CN117833280A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410025841.1
申请日：2024-01-08
Applicant: 国网新疆电力有限公司 , 新疆大学 , 浙江大学
Inventor： 王衡 , 孙谊媊 , 李渝 , 张新燕 , 丁可 , 耿光超 , 郭小龙 , 王喆 , 李青 , 亢朋朋 , 苏常胜 , 李国庆 , 郭建峰 , 宋朋飞 , 杨桂兴 , 印欣 , 马丽亚 , 肖忠杰
IPC: H02J3/24 , H02J3/28 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力系统频率稳定控制技术领域，是一种考虑多场景的储能电站频率响应特性主动优化方法及系统，前者按以下步骤进行：S1，采集电力系统数据；S2，建立基于储能电站频率响应特性的电网统一频率模型；S3，依据电网不同时段状态各自生成场景集；S4，建立考虑多场景储能电站频率响应特性主动优化的多时段OPF模型；S5，求解所建立的多时段OPF模型，得到具有前瞻性的日前调度方案。本发明在各时段通过动态调整储能参数能够满足多场景的频率控制要求，并最终得到具有前瞻性的日前调度方案。
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公开(公告)号：CN116937621A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310895759.X
申请日：2023-07-20
Abstract: 本发明涉及一种电力系统储能优化技术领域，是一种结合电力系统频率最低点约束的储能优化配置方法及装置，前者包括利用运行风险识别模型对电网实际运行数据进行识别，获得其中的运行风险场景；利用聚类算法对识别出的运行风险场景进行分类，并在每一类运行风险场景中选取最恶劣的运行风险场景；将最恶劣的运行风险场景输入运行风险消除模型，得到消除运行风险场景所需的储能容量。本发明结合频率最低点安全限制约束条件，从影响系统功率平衡和安全运行多维度约束条件出发构建运行风险识别模型和运行风险消除模型，并利用模型识别运行风险场景，消除运行风险场景所需的储能容量，完成储能优化配置，有效评估高比例新能源接入电网的运行安全性。
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公开(公告)号：CN106446494B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201610311932.7
申请日：2016-05-11
Abstract: 本发明涉及风光发电技术领域，是一种基于小波包‑神经网络的风光功率预测方法，包括以下步骤：首先分析天气预报数据以及历史数据，评估其对光伏功率预测精度的影响；其次分析自然环境中包括：温度、湿度以及气压等因素对风功率预测精度的影响；之后通过对该数据进行小波包分解，得到气象因素序列以及风光有功功率序列的不同频率分量序列，使其对各时空尺度上的变化特性表征更为精确；其中低频分量、高频分量分别从轮廓和细节两个尺度映射了预测对象内在变化规律,之后针对各序列分量建立多个BP网络进行预测，最后将各网络预测输出重构得出完整预测结果。本发明改善了对风光功率变化特性的映射能力，并有效提高了风光功率的预测精确度。
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公开(公告)号：CN105488299A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510942898.9
申请日：2015-12-16
CPC classification number: Y02E10/563 , Y02E10/763 , Y02E60/76 , Y04S40/22 , G06F17/5036 , H02J3/382 , H02J2003/007
Abstract: 本发明涉及电力系统数字仿真技术领域，是一种基于DIgSILENT搭建新疆电网仿真模型的方法，其按照下述步骤执行：确定新疆电网参数；将变压器模型、线路模型放入DIgSILENT的数据管理中的library中，将双馈风机模型、火力发电机模型、无功发生器模型放入library中的template下；根据新疆电网运行数据，在DIgSILENT的数据工作页面下建立主网模型；电网搭建好并设置参数，进行潮流计算。本发明结构合理而紧凑，使用方便，其提供了一种基于DIgSILENT建立符合新疆电网实际的电网模型的方法，能够准确快速的对新疆新疆电网静态及暂态稳定性分析，能够计算仿真出新疆各地风电场及光伏电站静态稳定曲线以及电网发生N-1、N-2故障时的暂态仿真，为分析新疆电网稳定性，提供了依据。
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公开(公告)号：CN117578897A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311572503.1
申请日：2023-11-23
Applicant: 新疆大学
IPC: H02M7/483 , H02M7/5387 , H02M1/00 , H02M1/14
Abstract: 本发明公开了一种适用于宽功率因数的开关电容混合钳位变流器及调制方法，变流器的拓扑结构包括：直流链路，包括串联连接的第一电容、第二电容和第三电容，在所述第一电容与所述第二电容之间提供第一中性点，在所述第二电容和所述第三电容之间提供第二中性点；三个相位，每个所述相位的一端连接于所述直流电源和所述第一中性点和所述第二中性点，所述相位的另一端连接于RC电路；其中，每个相位包括2个开关电容和11个开关，其中，第四开关的一端连接于第一开关电容和第七开关之间，另一端连接于第六开关和第二开关电容之间，形成开关电容电路；所述开关电容电路的一端连接于第二开关和第三开关之间，另一端连接于第十开关和第十一开关之间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113783451B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202111069357.1
申请日：2021-09-13
Applicant: 新疆大学
IPC: H02M7/487
Abstract: 本发明公开了、一种多段式零序电压逼近的HANPC多电平变换器的优化控制方法，包括：根据HANPC多电平变换器中不同开关状态与输出电平的对应关系，对HANPC多电平变换器进行调制；确定HANPC多电平变换器的悬浮电容和直流侧中点电容的电容电压进行解耦控制与占空比调节的对应关系；建立零序电压与悬浮电容的电压控制器输出、直流侧中点电容的电压控制器输出及零序电压线性调节范围之间的约束条件；基于约束条件，采用分段式零序电压逼近方法计算出零序电压值。本发明能够更加精确地求解零序电压值，达到提高变换器工作效率及减少上下母线体积的效果，同时考虑线性调制范围的约束，能够有效地避免过调制，以及减少电平跳变的情况发生。
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公开(公告)号：CN116050504A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310088915.1
申请日：2023-02-03
Applicant: 新疆大学
IPC: G06N3/09 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F16/2458 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的风电功率短期预测模型，包括以下步骤：获取风力发电功率及NWP原始数据；将数据缺失值使用均值填补补全；使用皮尔逊相关性分析将数据降维，剔除不必要的特征；本发明通过采用基于深度学习的风电功率短期预测模型对风电功率进行短期预测，一方面承认事物发展的延续性，运用过去的时间序列数据进行统计分析，推测出事物的发展趋势；另一方面充分考虑到由于偶然因素影响而产生的随机性，为了消除随机波动产生的影响，利用历史数据进行统计分析，并对数据进行适当处理，进行趋势预测，解决了数据特征间信息提取不充分的问题，进一步提高了模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN102253338A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110141817.7
申请日：2011-05-30
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了风电机组变频器智能故障诊断方法，包括以下步骤：A1、风力发电机变频器模型建立，进行变频器各种故障仿真，得到故障仿真结果；A2、建立基于SOM神经网的风机变频器故障智能诊断模型，采用步骤(1)的故障仿真结果训练所述智能诊断模型；A3、采集实际风力发电机变频器故障运行数据，输入到该故障诊断模型中，得出故障诊断结论，告知最为可能的故障类型和部位。本发明的风电机组变频器智能故障诊断方法能够得出具体的故障类型种类，以及发电机变频器故障发生的较为准确的部位；节约维护成本，同时为风电机组前期设计提供参考，可以有效提高经济效益。
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公开(公告)号：CN104836253B
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201510257213.7
申请日：2015-05-19
IPC: H02J3/38
CPC classification number: Y02E10/763
Abstract: 本发明公开了一种双馈风机虚拟惯量的控制方法及控制装置，其中，方法包括以下步骤：建立电力系统频率响应方程；获取系统惯性时间常数的估计值；获取扩张状态观测器的标准形式；设计扩张状态观测器；通过所述扩张状态观测器得到有功参考增量，以获取双馈风机虚拟惯量控制方程。该控制方法通过扩张状态观测器得到有功参考增量，从而获取双馈风机虚拟惯量控制方程，避免了微分器难以实现的难题，并且可以方便地考虑风电虚拟惯量控制对系统总惯量的相对贡献大小。
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公开(公告)号：CN106446494A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610311932.7
申请日：2016-05-11
Abstract: 本发明涉及风光发电技术领域，是一种基于小波包-神经网络的风光功率预测方法，包括以下步骤：首先分析天气预报数据以及历史数据，评估其对光伏功率预测精度的影响；其次分析自然环境中包括：温度、湿度以及气压等因素对风功率预测精度的影响；之后通过对该数据进行小波包分解，得到气象因素序列以及风光有功功率序列的不同频率分量序列，使其对各时空尺度上的变化特性表征更为精确；其中低频分量、高频分量分别从轮廓和细节两个尺度映射了预测对象内在变化规律,之后针对各序列分量建立多个BP网络进行预测，最后将各网络预测输出重构得出完整预测结果。本发明改善了对风光功率变化特性的映射能力，并有效提高了风光功率的预测精确度。
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