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公开(公告)号：CN112531744A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011456411.3
申请日：2020-12-11
Applicant: 福州大学
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明涉及一种基于变分模态分解的风电波动平抑方法，包括步骤：采样获得风电机组的原始功率；将其与其额定功率做差得波动功率；将波动功率信号分解为一个以上的本征模态函数和残差信号，把本征模态函数分为低频信号和高频信号两类；把低频信号作为能量型储能元件的指令信号，能量型储能元件发出功率平抑低频功率信号；将高频信号作为功率型储能元件的指令信号，功率型储能元件发出功率平抑高频功率信号；将储能元件与风电机组一起并网，储能元件的响应功率平抑原始功率中的波动功率部分，使发出的功率在额定功率周围波动。本发明把原始功率与额定功率的差值波动功率作为储能信号，更加精确地分解为不同频率的信号，并由储能元件平抑。
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公开(公告)号：CN115048957A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210639713.7
申请日：2022-06-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于ISVMD‑HT的复合电能质量扰动参数辨识方法，首先通过最佳匹配延拓对连续变分模态分解算法进行改进，使之大程度克服信号分解中的端点效应和模态混叠缺陷；然后利用新型连续变分模态分解对复合扰动信号进行分解，对分解后的模态分量分别进行希尔伯特变换得到其扰动信号的瞬时幅频谱；最后结合瞬时幅频谱分析从而实现对复合电能质量扰动的参数辨识。本发明有助于实现对新型电力电子化电力系统中日渐复杂的复合电能质量扰动参数进行更加准确的辨识。
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公开(公告)号：CN112531744B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202011456411.3
申请日：2020-12-11
Applicant: 福州大学
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明涉及一种基于变分模态分解的风电波动平抑方法，包括步骤：采样获得风电机组的原始功率；将其与其额定功率做差得波动功率；将波动功率信号分解为一个以上的本征模态函数和残差信号，把本征模态函数分为低频信号和高频信号两类；把低频信号作为能量型储能元件的指令信号，能量型储能元件发出功率平抑低频功率信号；将高频信号作为功率型储能元件的指令信号，功率型储能元件发出功率平抑高频功率信号；将储能元件与风电机组一起并网，储能元件的响应功率平抑原始功率中的波动功率部分，使发出的功率在额定功率周围波动。本发明把原始功率与额定功率的差值波动功率作为储能信号，更加精确地分解为不同频率的信号，并由储能元件平抑。
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公开(公告)号：CN113866565A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111233430.4
申请日：2021-10-22
Applicant: 福州大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明提出一种基于SVMD的风能渗透型配电网事件检测方法，包括以下步骤；步骤S1、在采样检测点处得到电压信号序列Vd，归一化后作为输入信号f(t)，再通过SVMD将其分解为多个不同中心频率的模式函数；步骤S2、将输入信号f(t)进行希尔伯特变换以构造出解析信号，进行快速傅里叶变换FFT以得到输出信号的幅频关系；在幅频关系曲线中提取参数，通过计算得到特征参数F1，通过与设定的判别条件S1比较以检测风电离网类事件；步骤S3、以步骤S1分解的模式函数得到高频模式分量，并结合步骤S2的解析信号来计算特征参数F2，与判别条件S2比较以检测风电孤岛运行事件和风电同步并网事件；本发明能更加高效准确地判断关于电力系统中的风电新能源运行事件，及其电能质量。
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公开(公告)号：CN114971027A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210597333.1
申请日：2022-05-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于高性能的CIG混合模型的电力负荷区间预测方法，其结合自适应噪声完备集合经验模态分解‑排列熵(CEEMDAN‑PE)信号重构算法，非线性拟合能力较强的门控循环单元(GRU)以及优秀参数优化能力的改进灰狼算法(IGWO)的CIG混合模型进行短期电力负荷区间预测。首先，利用基于CEEMDAN‑PE对电力负荷信号进行分解与重构。其次，基于区间预设准则对重构后的主趋势信号进行区间预设值的处理。然后，对次要信号部分分别进行IGWO‑GRU负荷点预测，对主趋势信号构建两个IGWO‑GRU网络模型分别对主趋势信号区间上限与下限进行预测。最后，将次要信号的点预测结果与主趋势信号的区间预测结果加和，由此获得电力负荷区间预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112103956B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202010985202.1
申请日：2020-09-18
Applicant: 福州大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于智能电表动态测量点的配网状态估计方法。包括以下步骤：获取配电网中传统测量值，将数据通过网络传输到数据预处理中心进行异常值判断，并统计无信息节点个数；根据无信息节点个数及计量节点的选择策略去选择智能电表动态测量点；整合筛选过的传统测量值和智能电表所以提供的测量值为数组，根据建立相应的优化约束条件；依据无信息节点个数确定半定规划的目标函数及其参数，进行半定规划优化求解；最终得到最优值Xopt，通过Xopt计算配电网各节点的电压幅值及相角。本发明具有估计精度高，鲁棒性强，运算速度快等特点，适用于广泛安装智能电表的配电网状态估计。
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公开(公告)号：CN115048957B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202210639713.7
申请日：2022-06-08
Applicant: 福州大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/2411 , G06F17/18
Abstract: 本发明提出一种基于ISVMD‑HT的复合电能质量扰动参数辨识方法，首先通过最佳匹配延拓对连续变分模态分解算法进行改进，使之大程度克服信号分解中的端点效应和模态混叠缺陷；然后利用新型连续变分模态分解对复合扰动信号进行分解，对分解后的模态分量分别进行希尔伯特变换得到其扰动信号的瞬时幅频谱；最后结合瞬时幅频谱分析从而实现对复合电能质量扰动的参数辨识。本发明有助于实现对新型电力电子化电力系统中日渐复杂的复合电能质量扰动参数进行更加准确的辨识。
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公开(公告)号：CN113899976B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202111278408.1
申请日：2021-10-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种复合电能质量扰动可视化方法，按如下方法进行波形延拓和电能质量扰动可视化转换：首先，通过波形匹配延拓对10T采样电能质量扰动信号进行最佳匹配延拓，再结合分段三次埃米特插值拟合得到10T包络线序列；然后，通过2T滑动时间窗截取包络线序列，结合可视化技术得到复合电能质量扰动信号的可视化轨迹曲线图；最后，建立可电能质量扰动可视化曲线图样本库，结合先进图像识别算法实现复合电能质量扰动的检测分类。该方法有利于快速、准确辨识复合电能质量扰动。
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公开(公告)号：CN113866565B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202111233430.4
申请日：2021-10-22
Applicant: 福州大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明提出一种基于SVMD的风能渗透型配电网事件检测方法，包括以下步骤；步骤S1、在采样检测点处得到电压信号序列Vd，归一化后作为输入信号f(t)，再通过SVMD将其分解为多个不同中心频率的模式函数；步骤S2、将输入信号f(t)进行希尔伯特变换以构造出解析信号，进行快速傅里叶变换FFT以得到输出信号的幅频关系；在幅频关系曲线中提取参数，通过计算得到特征参数F1，通过与设定的判别条件S1比较以检测风电离网类事件；步骤S3、以步骤S1分解的模式函数得到高频模式分量，并结合步骤S2的解析信号来计算特征参数F2，与判别条件S2比较以检测风电孤岛运行事件和风电同步并网事件；本发明能更加高效准确地判断关于电力系统中的风电新能源运行事件，及其电能质量。
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公开(公告)号：CN112103956A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010985202.1
申请日：2020-09-18
Applicant: 福州大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于智能电表动态测量点的配网状态估计方法。包括以下步骤：获取配电网中传统测量值 ，将数据通过网络传输到数据预处理中心进行异常值判断，并统计无信息节点个数；根据无信息节点个数及计量节点的选择策略去选择智能电表动态测量点；整合筛选过的传统测量值和智能电表所以提供的测量值为数组 ，根据 建立相应的优化约束条件；依据无信息节点个数确定半定规划的目标函数及其参数，进行半定规划优化求解；最终得到最优值Xopt，通过Xopt计算配电网各节点的电压幅值及相角。本发明具有估计精度高，鲁棒性强，运算速度快等特点，适用于广泛安装智能电表的配电网状态估计。
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