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[发明专利]一种基于偏最小二乘法回归的短期风电功率预测方法-CN201810353816.0有效
发明人：孙永辉;王朋;候栋宸;钟永洁;王加强;张博文;艾蔓桐;翟苏巍;王义;吕欣欣 -专利权人：河海大学
申请日： 2018-04-19 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于偏最小二乘法回归的短期风电功率预测方法，分析并提取风电场的影响风电功率预测的特征和影响因素，形成历史风功率数据向量，得到训练样本集，对训练样本集作降维处理，利用得到的训练样本进行成分提取，并且对输入输出进行相关性分析，再利用最小二乘法计算回归系数，建立偏最小二乘回归模型，选取风电功率点值作为测试样本的输入向量，与此相对应的输出向量作为功率输出真实值，带入偏最小二乘法回归模型，得到风电功率超短期预测值向量。本发明利用偏最小二乘回归方法具有良好的多元回归问题分析能力，同时包含数据回归模型建立、主成分分析以及典型相关分析等方法，不仅简化了预测模型结构，而且提高了预测的精度同时增强了预测方法的泛化能力。
一种基于最小二乘法回归短期电功率预测方法

[发明专利]一种自适应鲁棒扩展卡尔曼的参数辨识方法-CN201810018243.6有效
发明人：孙永辉;王义;钟永洁;艾蔓桐;张博文;武小鹏;张宇航 -专利权人：河海大学
申请日： 2018-01-09 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种自适应鲁棒扩展卡尔曼的参数辨识方法，不仅可以有效的界定系统参数不确定性所引入的辨识误差上限，并且由于采用了自适应技术对参数进行自适应估计，避免了传统鲁棒扩展卡尔曼滤波误差上限难选取的问题，具有更强的鲁棒性，能够实现更高精度的低频振荡信号参数辨识。
一种自适应扩展卡尔参数辨识方法

[发明专利]一种计及线路传输损耗的微电网负荷调度方法-CN201710462293.9有效
发明人：武小鹏;孙永辉;王加强;艾蔓桐;翟苏巍;王义;张世达 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-06-19 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： H02J3/32 文献下载
摘要：本发明公开一种计及线路传输损耗的电力系统负荷调度方法，首先基于分布式控制原理，建立电力系统功率平衡模型，然后设定各节点功率初值，并根据各节点约束条件，建立节点互联矩阵；接着利用节点互联矩阵和功率初值对各节点功率值进行更新，得到各节点功率稳定值；最后考虑线路传输损耗情况，对方法进行更新，得到满足约束条件同时计及线路传输损耗的新方法，并重新计算各节点功率值，给出算例分析，测试所提方法正确性。
一种线路传输损耗电网负荷调度方法

[发明专利]一种插值H∞-CN201710811192.8有效
发明人：孙永辉;艾蔓桐;王义;张博文;王加强 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-09-11 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种插值H∞扩展卡尔曼滤波(interpolation H∞ extended Kalman filter,IHEKF)发电机动态状态估计方法，该方法分为自适应插值、多步预测和修正两部分，首先，通过在多步预测和修正之前计算状态方程和量测方程的非线性指标，使用有限状态机确定内插因子，再根据内插因子使用插值法在两个实际量测值之间增加伪量测值；然后根据所增加的伪量测值进行多步预测和修正，运用扩展卡尔曼滤波的预测步得到状态预测值和状态预测误差协方差，并进一步在扩展卡尔曼滤波的修正步引入H∞对预测值进行修正得到机电暂态过程中发电机功角和电角速度的估计值和估计误差协方差。最后，算例分析结果表明，本发明所提方法可以准确应用于发电机动态状态估计，且具有较好的鲁棒性。
一种 base sub

[发明专利]一种发电机机电暂态过程动态估计方法-CN201710811169.9有效
发明人：孙永辉;王义;翟苏巍;艾蔓桐;武小鹏 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-09-11 - 公布日： 2019-11-12 - 主分类号： H02J3/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进H∞扩展卡尔曼滤波(H∞EKF)的发电机机电暂态过程动态估计方法，用于发电机运行过程中动态状态估计。本发明具体实施步骤如下：首先，对采用的发电机经典二阶连续模型进行离散化获得状态方程；其次，根据同步相量量测单元的配置建立量测方程。在此基础上，考虑到系统噪声协方差的时变性，通过运用自适应技术实现对噪声协方差的动态计算。最后，结合H∞扩展卡尔曼滤波方法实现对电力系统机电暂态过程中发电机运行状态准确估计。算例分析表明本发明方法较传统发电机状态估计方法的优越性和实用性。
一种发电机机电过程动态估计方法

[发明专利]一种基于自适应补偿技术的分数阶网络系统状态估计方法-CN201710082557.8有效
发明人：孙永辉;王义;艾蔓桐;卫志农;孙国强;翟苏巍;汪婧 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-02-16 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应补偿技术的分数阶网络系统状态估计方法，用于解决分数阶网络系统在量测信号数据发生随机丢包情况下的状态估计问题。本发明的具体步骤如下：(1)以二进制伯努利分布变量为基础，结合量测数据发生随机丢包的特点，建立了计及测信号发生数据随机丢包的分数阶网络系统模型。(2)以新息序列为基础，提出了可以用于动态补偿量测信号丢包的自适应补偿技术。(3)在上述步骤的基础上，结合传统的线性分数阶卡尔曼滤波方法，给出了可用于量测信号数据随机丢包情况下的分数阶网络系统状态估计方法。算例分析表明了本发明方法有效性和实用性。
一种基于自适应补偿技术分数网络系统状态估计方法

[发明专利]一种基于集合卡尔曼滤波发电机动态状态估计方法-CN201810364537.4在审
发明人：孙永辉;艾蔓桐;钟永洁;王义 -专利权人：河海大学
申请日： 2018-04-23 - 公布日： 2018-09-25 - 主分类号： H02J3/24 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于集合卡尔曼滤波发电机动态状态估计方法，针对电力系统机电暂态过程的变化特性和发电机本身的非线性，本发明无需状态方程的线性化和无迹变换中采样点的选取，而是使用集合统计思想估计卡尔曼滤波方程中的误差协方差，逼近实际状态的概率密度函数，降低计算复杂度的同时还提高了估计精度。在本发明中为了集合卡尔曼滤波在发电机动态状态估计中取得较好的估计结果，考虑滤波的估计精度和计算时间根据状态方程的复杂度选择合适的集合大小，并且在初始状态平均值的基础上添加了适当的偏移，其滤波的效果相比于直接应用集合卡尔曼滤波，在滤波精度和估计时间上均有所提高。
卡尔曼滤波集合发电机动态状态估计滤波状态方程概率密度函数计算复杂度变化特性电力系统估计结果机电暂态实际状态无迹变换采样点复杂度线性化协方差偏移逼近应用统计

[发明专利]一种WRSNs中结合数据路由的充电方法-CN201710247559.8在审
发明人：秦晨;孙永辉;王加强;艾蔓桐 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-04-17 - 公布日： 2017-09-15 - 主分类号： H04W40/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种WRSNs中结合数据路由的充电方法，首先利用无线充电器的充电特性设计网络路由方法，使得能量接收功率高的节点承担较多的通信任务，接着依据该路由下节点能耗速度差异设计充电算法，使得能耗速度快的节点分配更多的充电时间。综合利用了无线充电器特性与路由方法的相互作用，最大程度上实现了网络的能量均衡。此外，充电算法的路径利用了等边三角形的强覆盖性，将无线充电器的驻留点设置在等边三角形的顶点处，并设置六边形路径连接所有驻留点，从而形成无线充电器的移动路径，最大程度上缩小了充电代价，延长了网络寿命，实现了网络能量的均衡。
一种 wrsns 结合数据路由充电方法

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