[发明专利]一种基于WDSE的电力系统受扰轨迹预测方法无效

专利信息
申请号: 201210546386.7 申请日: 2012-12-17
公开(公告)号: CN103020738A 公开(公告)日: 2013-04-03
发明(设计)人: 刘玉娟;卫志农;孙国强;孙永辉;张伟;陈凡;杨雄;袁阳;陆子刚;韦延方;潘春兰 申请(专利权)人: 河海大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06
代理公司: 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人: 夏雪
地址: 210098 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于WDSE的电力系统受扰轨迹预测方法。首先,对电网进行等效处理,每个发电机节点增加一条虚拟支路和一个虚拟发电机内节点。然后,根据输入变量的统计量,选择一种sigma点采样策略,得到输入变量的sigma点集,以及对应的权值。接着,对所采样的输入变量sigma点集中的每个sigma点进行非线性变换,得到变换后的sigma点集。最后,对变换后的变sigma点集进行加权处理,从而得到输出变量的统计量。本发明解决现有电力系统受扰轨迹预测方法无法准确反映电力系统暂态稳定机理的问题。
搜索关键词: 一种 基于 wdse 电力系统 轨迹 预测 方法
【主权项】:
1.一种基于WDSE的电力系统受扰轨迹预测方法,其特征在于包括以下步骤:(1)获取电力系统的网络参数,包括:输电线路的支路号、首端节点和末端节点编号、串联电阻、串联电抗、并联电导、并联电纳、变压器变比和阻抗和发电机暂态电抗;(2)对发电机节点进行等效处理:设电力系统有n个节点,其中包含nG个发电机节点,每个发电机节点增加一个虚拟支路和一个虚拟发电机内节点;虚拟发电机内节点电压等于发电机虚拟电势,虚拟发电机内节点电压和发电机节点电压的相位差就是发电机功角;等效处理后的系统节点数为(n+nG)个;(3)计算电力系统状态变量的均值和协方差P0作为无迹卡尔曼滤波UKF算法的初始估计值,计算方法为:X^0=E(X0)]]>P0=E[(X0-X^0)(X0-X^0)T]]]>式中X0为状态变量的采样点,E[·]表示数学期望,T表示转置;(4)系统为n+nG维,利用第k时刻状态均值的估计值按照比例对称采样的方法,得到共(2(n+nG)+1)个sigma点作为采样点,记为χζ,k,其中ζ=0,1,...,2(n+nG),k表示当前时刻,ζ、n都为自然数,变换原则为:χζ,k=X^k|k,ζ=0X^k|k+((n+nG+λ)Pk|k)ζ,ζ=1,2,...,n+nGX^k|k-((n+nG+λ)Pk|k)ζ,ζ=n+nG+1,...,2(n+nG)]]>式中,为矩阵平方根的第ζ列,Pk|k为第k时刻协方差的估计值;λ为采样因子,由λ=α2(n+nG+κ)-(n+nG)确定,参数α为高阶非线性量影响控制因子,常数κ为次级采样因子;(5)将步骤(4)所述的所有sigma点按照Holt’s两参数线性指数平滑法进行变换,得到变换后的采样点集χζ,k+1|k*=fH(χζ,k)]]>式中,fH[·]为Holt’s两参数线性指数平滑变换,k+1|k表示由k时刻的值变化得到的k+1时刻的预估值,k+1表示下一时刻;(6)通过加权平均的方法计算电力系统状态变量的预估计状态值、预估计协方差和权值:Wζ(c)=λn+nG+λ+1-α2+β,ζ=012(n+nG+λ),ζ=1,2,...,2(n+nG)]]>Wζ(m)=λn+nG+λ,ζ=012(n+nG+λ),ζ=1,2...,2(n+nG)]]>式中,为一阶统计权值,m表示均值,为二阶统计权值,c表示协方差,β为高阶误差采样因子;权值计算完毕后,按照下式计算第k+1时刻状态均值的预估值和第k+1时刻协方差的预估值Pk+1|kX^k+1|k=Σζ=02(n+nG)Wζ(m)χζ,k+1|k*]]>Pk+1|k=Σi=02(n+nG)Wζ(c)[(χζ,k+1|k*-X^k+1|k)(χζ,k+1|k*-X^k+1|k)T]+Q]]>式中,Q为由扰动引起的系统动态噪声的协方差;(7)对于Sigma点集根据系统的量测方程,计算第k+1时刻量测量的预估值Zζ,k+1|kZζ,k+1|k=h[χζ,k+1|k*]]]>式中,h[·]为量测函数,在极坐标系下,量测方程如下:①节点i电压幅值:Uim=Ui]]>节点i注入功率:Pim=UiΣjiUj(Gijcosθij+Bijsinθij)Qim=UiΣjiUj(Gijsinθij-Bijcosθij)]]>线路支路i-j上首端功率:Pijm=Ui2g-UiUjgcosθij-UiUjbsinθijQijm=-Ui2(b+yc)-UiUjgsinθij+UiUjbcosθij]]>线路支路i-j上末端功率:Pjim=Uj2g-UiUjgcosθij+UiUjbsinθijQjim=-Uj2(b+yc)+UiUjgsinθij+UiUjbcosθij]]>变压器支路i-j上首端功率:Pijm=-1KUiUjbTsinθijQijm=-1K2Ui2bT+1KUiUjbTcosθij]]>变压器支路i-j上末端功率:Pjim=1KUiUjbTsinθijQjim=-Uj2bT+1KUiUjbTcosθij]]>式中,下标i表示电力系统中的第i个节点,i=1,2,…,n,下标j表示电力系统中的第j个节点,j=1,2,…,n,j≠i;U和θ分别为节点电压幅值和相角;θij为节点i到节点j的相位差;G,B为导纳矩阵的实部和虚部,Gij表示矩阵G的第i行第j列,Bij表示矩阵B的第i行第j列;g、b和yc分别为线路的电导、电纳和接地电纳;K为变压器的非标准变比;bT为变压器标准测的电纳;分别代表节点i电压幅值量测、节点i注入有功功率量测、节点i注入无功功率量测、支路i-j首端有功功率量测、支路i-j首端无功功率量测、支路i-j末端有功功率量测和支路i-j末端无功功率量测;②虚拟发电机内节点到发电机节点的虚拟支路的支路功率:(i)隐极机PiG-jGm=UiGUjGxdiGsinθiG-jGQiG-jGm=UiGUjGxdiGcosθiG-jG-Uj2xdi]]>(ii)凸极机PiG-jGm=UiGUjGxdsinθiG-jG+xd-xq2xdxqUjG2sin2θiG-jGQijm=-xd+xq2xdxqUjG2+UiGUjGxdcosθiG-jG+xd-xq2xdxqUjG2cos2θiG-jG]]>虚拟发电机内节点到发电机节点的相位差为发电机功角量测:δjGm=θiG-jG=θiG-θjG]]>式中,下标iG表示增加的虚拟发电机内节点,iG=n+1,…,n+nG;jG为与虚拟发电机内节点iG相对应的发电机节点;下标iGjG表示虚拟发电机内节点iG与发电机节点jG相应量的差值;xd为发电机直轴暂态电抗,xq为发电机暂态电抗;为第jG个发电机功角量测;(8)预估量测量的均值及其方差PZZ、协方差PXZ分别为:Z^k+1|k=Σζ=02(n+nG)Wζ(m)Zζ,k+1|k]]>PZZ=Σζ=02(n+nG)Wζ(c)[(Zζ,k+1|k-Z^k+1|k)(Zζ,k+1|k-Z^k+1|k)T]+R]]>PXZ=Σζ=02(n+nG)Wζ(c)[(χζ,k+1|k*-X^k+1|k)(χζ,k+1|k*-X^k+1|k)T]]]>式中,R为由模型误差引起的测量噪声的协方差;(9)按下式更新电力系统第k+1时刻状态均值的估计值和第k+1时刻协方差的估计值Pk+1|k+1KK=PXZPZZ-1]]>X^k+1|k+1=X^k+1|k+K(Zk+1-Z^k+1|k),]]>Pk+1|k+1=Pk+1|k-KPZZKT,式中,KK为Kalman增益;Zk+1为第k+1时刻的量测值;为系统的更新值,至此,完成第k+1时刻状态变量统计参数的更新,然后返回步骤(4)进行第k+2时刻电力系统状态的估计。
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  • 一种对蓄洪垸智能分洪调度的系统及方法-201910501299.1
  • 欧阳彤;宋海涛;赵维波;尹曦萌;颜丙洋 - 浪潮软件集团有限公司
  • 2019-06-11 - 2019-11-08 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种对蓄洪垸智能分洪调度的系统及方法,属于智能水文技术领域。本发明的对蓄洪垸智能分洪调度的系统,包括自然语言处理模块、大数据预处理及储存模块、数据关联模型和影响分析模型;自然语言处理模块用于关键信息的分析提取;大数据预处理及储存模块用于蓄滞洪区相关基础数据和高分辨率遥感数据的预处理及储存;数据关联模型用于各类数据的分类及关联;影响分析模型用于模拟结果的影响分析对比。该发明的对蓄洪垸智能分洪调度的系统能够对接各类相关资料数据并自动提取有效信息进行全局性关联分析,提高成果资源的使用率以及蓄洪垸运用的合理性,具有很好的推广应用价值。
  • 预测方法及装置-201910532708.4
  • 刘哲;邹萍;刘阳 - 北京航天智造科技发展有限公司
  • 2019-06-19 - 2019-11-08 - G06Q10/04
  • 本申请公开了一种预测方法,包括:获取初始样本订单数据,并对初始样本订单数据进行去噪处理,获得目标样本订单数据;对目标样本订单数据的订单数量进行聚类处理,得到目标样本数据的K个时间段的订单数量聚类;针对每一时间段,将订单数量聚类在该时间段内的第一订单数量输入预设神经网络模型进行训练,订单数量聚类的第二订单数量获得该时间段对应的订单预测模型;获取包含多个订单数量的待预测订单数量,对多个订单数量进行聚类处理,获得K个时间段的订单数量聚类,针对每一时间段,将该时间段的订单数量聚类输入该时间段对应的订单预测模型,得到每一时间段对应的订单预测数量;结合每一时间段对应的订单预测数量,确定最终的订单预测数量。
  • 企业稳定性预测方法、装置、计算机设备和存储介质-201910553124.5
  • 杨谦;陈实 - 万翼科技有限公司
  • 2019-06-25 - 2019-11-08 - G06Q10/04
  • 本申请涉及一种企业稳定性预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:接收监控终端发送的企业稳定性监控指令,企业稳定性监控指令携带企业标识;根据企业标识获取多个类型标识的企业数据;获取预设的关键数据映射表,根据关键数据映射表对企业数据进行数据清洗,得到待分析数据;对待分析数据进行特征提取,得到目标数据特征;获取稳定性预测模型,将目标数据特征输入至稳定性预测模型,通过稳定性预测模型计算企业标识的当前稳定性评分和稳定性预测值,根据稳定性评分和稳定性预测值生成分析结果;将分析结果发送至监控终端。采用本方法能够有效对企业数据进行预测分析,从而有效地提高企业稳定性的预测准确率。
  • 基于历史营运数据分析处理获得预测准点数据的方法-201910600543.X
  • 王晓曦;杨劲松;夏银生;熊超;王晓娟;程永照;罗静;陶小龙 - 安徽富煌科技股份有限公司
  • 2019-07-04 - 2019-11-08 - G06Q10/04
  • 本发明公开了基于历史营运数据分析处理获得预测准点数据的方法,属于数据存储及处理技术领域,包括以下步骤:S1,提供筛选条件,用于准确定位所希望生成的预测数据;S2,提供查询筛选功能,剔除不理想的历史数据;S3,提供生成预测功能,用于生成准点预测数据,并提供合并功能,合并前后准点分钟数一致或差值在可接受范围内的准点记录;S4,提供保存功能,将准点预测数据存储到数据库,方便后续调用。本发明结构简单、使用方便,依据车辆历史营运数据,自动计算预测准点时间,不再完全依赖人员主观判断;报表界面直观展示处理前的源数据,以及处理后的预测数据,并且可进行处理前的不理想数据的剔除操作,实用性强,适合推广使用。
  • 智能自动驾驶方法及装置、存储介质和终端-201910635099.5
  • 亓晋;沈欢林;孙雁飞;许斌 - 南京邮电大学
  • 2019-07-15 - 2019-11-08 - G06Q10/04
  • 一种智能自动驾驶方法及装置、存储介质和终端,所述方法包括:实时获取车辆周围的交通路况信息;对所获取的交通路况信息中的障碍物进行识别标注,得到对应的障碍物标注信息;所述障碍物标注信息包括车辆行驶过程中对不同障碍物的避让等级的信息;基于所得到的障碍物标注信息和所述车辆的位置信息,对车辆的行驶路线进行规划;控制所述车辆按照所规划的行驶路线进行行驶。上述的方案,可以提高车辆自动驾驶的安全性。
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