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[发明专利]风-光-梯级水库深度强化学习短期随机优化调度方法-CN202310427058.3在审
发明人：周佳妮;李文武;范钟耀;张一凡 -专利权人：三峡大学
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明公开一种风‑光‑梯级水库深度强化学习短期随机优化调度方法，包括：梯级水库基于皮尔逊Ⅲ型分布通过Copula函数描述其随机性，并基于马尔科夫蒙特卡洛采样法生成对应随机场景；风电出力、光伏出力基于非参数估计的核密度估计方法描述其随机性，并基于马尔科夫蒙特卡洛采样法生成对应随机场景；通过基于相关距离的Bisecting k‑means算法对以上随机场景分别进行场景削减，再进行组合构建互补系统的随机场景，提高计算效率；基于深度强化学习DQN算法针对互补系统进行参数调优并求解最优策略；本发明提出的基于深度强化学习DQN算法的风‑光‑梯级水库短期随机优化调度模型能够在更快的求解速度下，获取更大的发电效益，并且促进了新能源消纳、保障了出力的稳定性。
梯级水库深度强化学习短期随机优化调度方法

[发明专利]风-光-含混合式抽蓄电站梯级水库随机优化调度方法-CN202310481214.4在审
发明人：周佳妮;李文武;范钟耀;张一凡 -专利权人：三峡大学
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： H02J3/46 文献下载
摘要：本发明提出了一种风‑光‑含混合式抽蓄电站梯级水库随机优化调度方法，包括：基于历史数据通过求解马尔可夫状态转移概率构建水、风、光随机场景；提出基于相关距离的ISODATA算法进行场景削减，并通过组合构建水风光互补系统中长期调度环境；分别构建水风光互补系统中长期随机优化调度模型、中长期及短期耦合优化调度模型；提出分别采用PER‑DQN算法求解中长期随机优化调度策略，Q‑learning算法求解中长期及短期耦合优化调度策略；构建实时调度模拟模型，以水电补偿预测偏差，滚动更新含混合式抽蓄电站梯级水库调度过程。通过该方法可以在提升计算效率的同时，提升水风光互补系统的经济性、可靠性、稳定性。
含混合式电站梯级水库随机优化调度方法

[发明专利]基于去趋势分析的大规模风电场送出变差动保护方法-CN202211021538.1在审
发明人：徐艳春;范钟耀;孙思涵 -专利权人：三峡大学
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： H02H7/045 文献下载
摘要：基于去趋势分析的大规模风电场送出变差动保护方法，对变压器差动电流进行采样，对每个子序列窗口进行一阶拟合，得到去趋势残差函数；将计算出的去趋势残差函数进行标准化，求出电流波形的线性区域；计算所述线性区域所占比例值r，当r小于其整定值时，认为变压器发生区内故障，如果大于其整定值，则进行将所述线性区域中对应拟合斜率集合，以所有子序列拟合斜率的最大值进行归一化得到拟合斜率集合k；计算水平线性区域的比例，当小于其整定值时，则认为发生了变压器区内故障，如果大于其整定值时，保护闭锁不动作。该方法不会受到风电场在低电压穿越时其输出电流频率偏移和谐波分量的影响；且具有较好的抗电流互感器饱和的能力。
基于趋势分析大规模电场送出差动保护方法

[发明专利]基于边缘检测的大规模风电场送出线路纵联保护方法-CN202111371391.4在审
发明人：徐艳春;范钟耀;汪平;吕密 -专利权人：三峡大学
申请日： 2021-11-18 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：基于边缘检测的大规模风电场送出线路纵联保护方法，将风电场送出线路两侧采集到的电流值分别构造汉克尔矩阵，并通过Sobel算子进行边缘检测，得到电流值汉克尔矩阵中的每个元素所对应的梯度值和边缘区域；找出边缘区域所对应的电流值索引和相应的梯度值；将线路两侧所识别到的边缘区域对应的电流值索引进行分析比较，结合梯度值计算出平均梯度幅值，并与整定值相比较，实现风电场送出线路发生区内故障和区外故障的快速识别。本发明一种基于边缘检测的大规模风电场送出线路纵联保护方法，不再受风电场故障电流频率偏移的影响，在风电场弱出力时也适用且识别故障的速度更快。
基于边缘检测大规模电场送出线路联保方法