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公开(公告)号：CN104578055B
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201510014591.2
申请日：2015-01-12
Applicant: 浙江大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于网络节点编号优化的电力系统暂态稳定仿真方法。稀疏矢量技术已在电力系统计算中得到广泛应用，但现有应用于稀疏矢量的网络节点编号方法，追求的是所有节点平均前代回代计算量最小，没有考虑暂态稳定仿真时只需对有源节点进行前代回代的特点。本发明充分考虑了暂态稳定仿真时，网络代数方程独立矢量与解矢量稀疏结构相同且确定的特点，将网络节点分为有源节点和无源节点，综合考虑节点的出线度、有源前趋节点数及前趋节点数对网络节点进行编号，在满足因子表新增元较小的情况下，使得有源节点的平均道路长度最短，而对无源节点道路树长度不作要求。应用本发明可显著减少电力系统暂态稳定仿真时求解微分代数方程组的计算量。
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公开(公告)号：CN104578054A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510014584.2
申请日：2015-01-12
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: H02J3/00 , H02J2003/003 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了一种基于多稀疏矢量道路集的电力系统暂态稳定仿真方法。电力系统暂态稳定计算中，利用网络代数方程独立矢量与解矢量稀疏结构的稀疏矢量技术已经得到了广泛的应用。但现有的稀疏矢量技术仅仅关注了网络代数方程独立矢量和解矢量的高度稀疏性，形成一个有源节点道路集进行求解，没有考虑到暂态稳定计算过程中迭代求解网络代数方程的不同阶段需要不同的解矢量的特点。本发明充分考虑了网络中有源节点的特点，将有源节点分为两类，形成三个不同的稀疏矢量道路集，求解过程中不同步骤采用不同的稀疏矢量道路集，进一步规避不必要的计算。应用本发明可显著减少电力系统暂态稳定仿真时求解微分-代数方程的计算量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108988319A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810631157.2
申请日：2018-06-19
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度前馈神经网络和数值积分灵敏度的快速紧急控制方法。该方法构建了包含“分类神经网络”和“拟合神经网络”的双层深度前馈神经网络，通过短时间的数值积分提取暂态稳定性能指标作为神经网络的输入，经过深度前馈神经网络进行暂稳定性评估以及暂态稳定约束函数值计算；结合数值积分灵敏度最终获得暂态稳定约束函数关于紧急控制量的梯度及灵敏度；最后根据所得各个控制变量的灵敏度应用最优控制变量的寻优方法获得最终的紧急控制策略；本发明将绝大部分时间原始系统上的数值积分转化为神经网络计算，在保留原始系统暂态稳定约束函数计算性质的同时大幅减少了计算量。
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公开(公告)号：CN105375475B
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201510835473.8
申请日：2015-11-26
Applicant: 浙江大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于实时动态等值的电力系统快速暂态稳定仿真方法，该方法通过故障后短时间的全系统数值积分计算，将发电机组实时分群并进行模型聚合，然后运用提出的等值系统节点导纳矩阵快速辨识方法求取等值系统网络参数，最后在获得的动态等值系统上完成暂态稳定计算。相对于现有的电力系统暂态稳定分析方法计算量大，计算速度不能满足在线计算要求的缺点，本发明的方法由于分群数不大，辨识等值系统导纳矩阵的耗时不长，使发明提出的方法不仅具备常规数值积分法精度高、收敛性好等优点，而且大幅度简化了计算系统，减少了计算量。
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公开(公告)号：CN104578055A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510014591.2
申请日：2015-01-12
Applicant: 浙江大学
IPC: H02J3/00
CPC classification number: H02J3/00 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了一种基于网络节点编号优化的电力系统暂态稳定仿真方法。稀疏矢量技术已在电力系统计算中得到广泛应用，但现有应用于稀疏矢量的网络节点编号方法，追求的是所有节点平均前代回代计算量最小，没有考虑暂态稳定仿真时只需对有源节点进行前代回代的特点。本发明充分考虑了暂态稳定仿真时，网络代数方程独立矢量与解矢量稀疏结构相同且确定的特点，将网络节点分为有源节点和无源节点，综合考虑节点的出线度、有源前趋节点数及前趋节点数对网络节点进行编号，在满足因子表新增元较小的情况下，使得有源节点的平均道路长度最短，而对无源节点道路树长度不作要求。应用本发明可显著减少电力系统暂态稳定仿真时求解微分代数方程组的计算量。
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公开(公告)号：CN108988319B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201810631157.2
申请日：2018-06-19
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度前馈神经网络和数值积分灵敏度的快速紧急控制方法。该方法构建了包含“分类神经网络”和“拟合神经网络”的双层深度前馈神经网络，通过短时间的数值积分提取暂态稳定性能指标作为神经网络的输入，经过深度前馈神经网络进行暂稳定性评估以及暂态稳定约束函数值计算；结合数值积分灵敏度最终获得暂态稳定约束函数关于紧急控制量的梯度及灵敏度；最后根据所得各个控制变量的灵敏度应用最优控制变量的寻优方法获得最终的紧急控制策略；本发明将绝大部分时间原始系统上的数值积分转化为神经网络计算，在保留原始系统暂态稳定约束函数计算性质的同时大幅减少了计算量。
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公开(公告)号：CN105375475A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510835473.8
申请日：2015-11-26
Applicant: 浙江大学
IPC: H02J3/00
CPC classification number: H02J3/00 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了一种基于实时动态等值的电力系统快速暂态稳定仿真方法，该方法通过故障后短时间的全系统数值积分计算，将发电机组实时分群并进行模型聚合，然后运用提出的等值系统节点导纳矩阵快速辨识方法求取等值系统网络参数，最后在获得的动态等值系统上完成暂态稳定计算。相对于现有的电力系统暂态稳定分析方法计算量大，计算速度不能满足在线计算要求的缺点，本发明的方法由于分群数不大，辨识等值系统导纳矩阵的耗时不长，使发明提出的方法不仅具备常规数值积分法精度高、收敛性好等优点，而且大幅度简化了计算系统，减少了计算量。
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