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[发明专利]数字调制器非线性校正-CN201510975182.9在审
发明人： D·席巴赫;M·马特恩;C·舒伯斯;P·辛格尔 -专利权人：英飞凌科技股份有限公司
申请日： 2015-12-22 - 公布日： 2016-06-29 - 主分类号： H04B1/04 文献下载
摘要：本公开涉及数字调制器非线性校正，具体地，涉及一种非线性失真器，被配置为缓解来自非线性系统的非线性部件的非线性。非线性失真器用于根据施加于非线性的非线性功能的部分的分段多项式近似来对非线性进行建模。非线性失真器生成模型输出，其减小了非线性部件的非线性。
数字调制器非线性校正

[发明专利]一种基于Elman神经网络的电力负荷预警方法及装置-CN201710164168.X在审
发明人：邓松;张利平;岳东;付雄;葛辉;黄崇鑫 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2017-03-20 - 公布日： 2017-08-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Elman神经网络的电力负荷预警方法及装置，属于人工神经网络在电力数据处理领域中的应用。本发明方法是利用Elman神经网络结合主成份分析，对电力负荷数据进行建模分析，根据Elman神经网络能够以任意精度逼近任一非线性函数的特性，构建基于Elman神经网络的电力负荷预警模型，通过该模型反映电力负荷运行规律，实现电力负荷的准确预警。
一种基于 elman 神经网络电力负荷预警方法装置

[发明专利]一种汽轮机阀门流量特性优化系统-CN201811279808.2有效
发明人：王涛;雷文涛;李银青;付继壮;于鹏程;李杰 -专利权人：山东纳鑫电力科技有限公司
申请日： 2018-10-30 - 公布日： 2019-04-30 - 主分类号： F01K13/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种汽轮机阀门流量特性优化系统，所述汽轮机阀门流量特性优化系统包括发电系统、负荷系统以及控制系统，所述控制系统与所述发电系统、负荷系统分别连接；所述发电系统包括太阳能电池发电装置、风力发电机以及包括汽轮机的火电厂；所述负荷系统包括线性负荷、非线性负荷；所述控制系统包括第一电力计、第二电力计、第三电力计、负荷侧电力计、MPPT子控制部、叶角子控制部、汽轮机子控制部、系统主控制部。
汽轮机阀门流量特性优化系统汽轮机发电系统负荷系统控制系统子控制太阳能电池发电装置阀门流量特性非线性负荷风力发电机线性负荷应用环境主控制部火电厂

[发明专利]一种包含非线性负荷的电能计量异常识别方法-CN202110947302.X在审
发明人：唐文斌;张迈 -专利权人：南通通明集团有限公司;国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
申请日： 2021-08-18 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G01R35/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种包含非线性负荷的电能计量异常识别方法，包括：(1)：调取用户电能表的电参量；(2)：计算实际瞬时总功率；(3)：计算实际瞬时总功率与电能表总功率差值；(4)：判断差值是否大于参考值，是，本发明提供一种包含非线性负荷的电能计量异常识别方法，能够准确快速判断出电能计量设备异常位置。
一种包含非线性负荷电能计量异常识别方法

[发明专利]一种中长期日负荷曲线的预测方法-CN201710228648.8在审
发明人：王丽;杨为群;朱文广;程虹;肖园;罗路平;陈会员;王敏;王伟;柯学;胡钋 -专利权人：国网江西省电力公司经济技术研究院;国家电网公司;武汉大学
申请日： 2017-04-10 - 公布日： 2017-08-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种中长期日负荷曲线的预测方法，该方法首次将灰色关联度引入日负荷曲线预测，针对传统灰色绝对关联度不能有效描述曲线相似程度的问题，作了相应改进。以改进后的灰色绝对关联度构造目标函数，日特征参数作为约束条件，将中长期日负荷曲线的预测问题转化为线性约束下的非线性规划问题。本发明的优点是首次将灰色关联度引入曲线预测中，针对传统中长期日负荷曲线预测方法精度不高，物理意义不明确的问题，提出了一套解决方案。
一种中长期负荷曲线预测方法

[发明专利]基于IPSO-混沌BP网络的负荷短期预测方法及预测系统-CN202110392956.0在审
发明人：祝燕萍;苏卫华;蒋兴新;赵容兵 -专利权人：国网上海市电力公司;上海浦海求实电力新技术股份有限公司
申请日： 2021-04-13 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于IPSO‑混沌BP网络的负荷短期预测方法及预测系统，所述方法首先获取待测地点的实际历史电力负荷数据，再将所述电力负荷数据输入所述IPSO‑混沌BP网络的电力负荷短期预测模型中，获取所述地点预测日的各整点时刻的电力负荷预测结果，所述电力负荷短期预测模型以混沌BP神经网络为基础，所述混沌BP神经网络中的权值和阈值通过改进粒子群优化获得，所述改进粒子群采用引入反正弦函数的非线性动态改进惯性权重策略和加速系数线性调整策略。本发明能够有效地提高算法的寻优速度与搜索性能，减少算法的运算时间，并提高短期电力负荷预测的准确性，从而降低电网的运行成本。
基于 ipso 混沌 bp 网络负荷短期预测方法系统

[发明专利]基于DEH阀门流量特性修正单阀及顺序阀参数的方法-CN202211573195.X在审
发明人：宋小龙;刘友宽;伍阳阳;文天舒;袁华宇 -专利权人：云南电力试验研究院（集团）有限公司
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G05D7/06 文献下载
摘要：该系统包括数据采集模块、数据处理模块、单阀控制方式的各支高调门的参数修正模块、顺序阀控制方式的各支高调门的参数修正模块；本发明提供了汽机的调门非线性补偿数据，通过DEH的控制线性化修正后，保障机组在带负荷后汽机的综合阀位指令变化与产生的蒸汽流量及机组负荷较线性对应变化，提高机组负荷控制的快速与稳定性，防止机组负荷控制的振荡发生，对提高机组AGC与一次调频的控制品质有较好的促进作用，对火电机组的安全稳定、经济可靠运行具有重要意义。
基于 deh 阀门流量特性修正顺序参数方法

[发明专利]一种独立微电网优化调度方法及终端-CN202211571480.8在审
发明人：林毅;倪识远;巨云涛;王淋 -专利权人：国网福建省电力有限公司经济技术研究院;国网福建省电力有限公司
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种独立微电网优化调度方法及终端，先通过神经网络拟合微电网在负荷扰动下的运行特征数据和频率偏差的非线性函数映射关系，再根据非线性函数映射关系构建频率约束预测模型；最后将频率约束预测模型嵌入至微电网的日前优化调度模型中本发明解决了高度电力电子化的微电网含有大量非线性环节而导致频率稳定约束很难解析表达的问题，依靠构建的频率约束预测模型对日前优化调度模型进行升级，使其在微电网优化调度过程中能够结合频率稳定合理安排发电计划以及进行能量管理
一种独立电网优化调度方法终端

[发明专利]基于系统辨识的火电机组AGC性能考核指标计算与预测方法-CN201711446470.0有效
发明人：赵岩;王建东;高嵩;庞向坤;李军;杨子江;韩英昆;孟祥荣;李克雷;颜庆;林波;于庆彬;路宽;毕贞福;王文宽;姚常青 -专利权人：国网山东省电力公司电力科学研究院;山东科技大学;国家电网公司
申请日： 2017-12-27 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于系统辨识的火电机组AGC性能考核指标计算与预测方法，包括：以机组实际运行数据为基础，建立输入为负荷指令和输出为实发功率的一阶延迟惯性模型，采用所建立模型中的参数计算机组AGC性能考核指标通过建立机组不同AGC指令值与其对应的机组AGC性能考核指标K1、K2、K3之间的非线性回归模型，利用所建立的非线性回归模型实现对机组AGC考核结果进行预测分析。本发明通过建立机组AGC考核指标与机组AGC指令之间的非线性回归模型，实现了对机组AGC考核指标进行预测的功能，克服了当前无法对机组AGC性能进行预测的缺陷。
基于系统辨识火电机组 agc 性能考核指标计算预测方法

[发明专利]一种含新能源发电的电力系统降阶区间Krawczyk迭代潮流方法-CN201910614131.1有效
发明人：邵振国;黄新东;汤炜坤;黄耿业;王浩 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-07-09 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： H02J3/06 文献下载
摘要：首先是对区间Krawczyk迭代法的中心值扩展形式进行改进，对中心值扩展修改为最优值扩展；然后对高维区间非线性方程组的求解采取降阶思想，降阶后的区间非线性方程采用改进的区间Krawczyk迭代法进行求解，并在计算过程中每求解一个区间非线性方程就更新区间潮流解，重复迭代直至最后达到收敛判据，输出区间潮流解。本发明可以实现考虑新能源发电出力功率以及负荷功率在区间波动情况下进行区间潮流的求解，并且具有更好的适应性以及更高的计算效率。
一种新能源发电电力系统区间 krawczyk 潮流方法

[发明专利]基于窗口移动机器学习的电力负荷预测方法-CN202011231695.6有效
发明人：郑君;徐明宇;陈晓光;武国良;刘洋;祖光鑫;刘智洋;刘进;张美伦;郝文波;张睿 -专利权人：国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2020-11-06 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：基于窗口移动机器学习的电力负荷预测方法，涉及电力负荷预测领域。本发明是为了解决现有预测电力负荷的方法针对数据量大、非线性强的数据集预测准确率不高的问题。本发明包括：步骤一、采集原始电力负荷数据；步骤二、将原始电力负荷数据升维；步骤三、利用升维后的电力负荷训练获得电力负荷预测模型；步骤四、验证电力负荷预测模型的准确性；步骤五、在实际电荷预测时，将电力负荷数据输入电力负荷预测模型得到预测结果本发明主要用于电力负荷的预测。
基于窗口移动机器学习电力负荷预测方法

[发明专利]基于分部分段多项式近似的数字预失真和后失真-CN201510463372.2有效
发明人： T·梅吉萨彻;P·辛格尔;M·马特恩;C·舒伯斯 -专利权人：英飞凌科技股份有限公司
申请日： 2015-07-31 - 公布日： 2018-08-07 - 主分类号： G06F7/544 文献下载
摘要：其中非线性失真器被配置为减弱非线性系统的非线性部件的非线性特征。非线性失真器进行操作以根据应用于非线性特征的非线性函数的部分的分段多项式近似对非线性特征进行建模。非线性失真器生成减少非线性部件的非线性特征的模型输出。
基于分部分段多项式似的数字失真

[发明专利]一种最大风电并网容量获取的方法-CN201410238916.0有效
发明人：黎静华;贾雍;兰飞 -专利权人：广西大学
申请日： 2014-05-30 - 公布日： 2014-08-13 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：建立能够考虑调峰充裕性的最大风电并网容量优化模型；模型中目标函数是以系统并网风电容量最大化为目标，约束条件包括系统的节点有功功率平衡约束、系统的支路直流潮流有功功率约束、支路容量约束、常规发电机组出力约束、每天弃风总量约束、切负荷概率和年切负荷期望约束，弃风概率和年弃风期望约束；S2将风电接纳优化模型中的非线性方程转换为线性方程，并获得线性的最大风电并网容量优化模型；S3根据获取的系统网络参数数据、历史风电出力数据和所述线性的最大风电并网容量优化模型获得风电并网的最大容量本发明引入充裕性指标约束对风电并网容量进行优化，求出的最大风电并网容量满足调峰充裕性和发电充裕性的要求；将所建立模型中的非线性方程转化为线性方程，显著减少了计算时间。
一种大风并网容量获取方法

[发明专利]非线性项的选择装置及方法、辨识系统及补偿系统-CN201210367929.9有效
发明人：刘博;严伟振;李磊;陶振宁 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2012-09-28 - 公布日： 2017-03-01 - 主分类号： H03F1/32 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种非线性项的选择装置及方法、辨识系统及补偿系统。该选择装置包括线性系数计算器，利用测量数据对非线性系统的线性特性进行测量以获得多个线性系数；非线性项选择器，利用多个线性系数对非线性系统的非线性模型展开项进行选择，以得到非线性系统的非线性项。通过本发明实施例，可以简化非线性模型，降低非线性模型的复杂度。
非线性选择装置方法辨识系统补偿

[发明专利]维持电力系统电压稳定的分区倒负荷配合方法-CN201510101112.0有效
发明人：汤奕;管永高;石磊;蔡明明 -专利权人：东南大学
申请日： 2015-03-06 - 公布日： 2017-03-08 - 主分类号： H02J3/14 文献下载
摘要：本发明提出了一种维持电力系统电压稳定的分区倒负荷配合方法，包括如下步骤采集节点数据；系统实时戴维南等值计算；计算保留非线性特性的电压动态线性化方程；模态分析得到电压控制判据；根据电压动态稳定和静态稳定信息设定SVC电压参考值；如无法实现电压稳定的控制，则启动分区倒负荷方案。本发明提供的方法能够有效地配合分区倒负荷方法，防止电压失稳，在电压恢复过程中可以减小电压跌落深度，使得电压快速稳定，并维持电压稳定在合理的范围内。
维持电力系统电压稳定分区负荷配合方法