国网湖南省电力有限公司电力科学研究院
- 作品数：2,163 被引量：2,229H指数：18
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- 考虑相角跳变影响的HVDC系统换相失败发生分析方法
- 本发明公开了一种考虑相角跳变影响的HVDC系统换相失败发生分析方法，实时采集受端交流母线换相电压，利用锁相环实时计算换相电压实时相位；然后利用过零时刻和正常电网角频率计算出换相电压的正常相位；将实时相位与正常相位做差得到...
- 罗安朱仁龙李军周小平武卫东洪乐荣伍咏红夏海涛陈远扬刘一锋
- 文献传递
- 一种区域电网备用电源自动投入控制装置
- 本实用新型公开了一种区域电网备用电源自动投入控制装置，包括分别位于不同的变电站内、且相互连接的第一备自投单元和第二备自投单元，第一备自投单元和第二备自投单元两者结构相同且均包括电源协调控制组件、连接端子排以及信号远传单元...
- 严亚兵刘永刚黄勇宋兴荣敖非霍思敏龙雪梅徐彪李勃刘海峰李刚王玎许立强臧欣余斌尹超勇袁赛军肖雨薇舒劲流吴晋波洪权刘志豪肖豪龙丁禹欧阳宗帅龚禹生欧阳帆梁文武李辉
- 一种防松楔形线夹及其安装方法
- 本发明公开了一种防松楔形线夹及其安装方法。线夹包括上楔子、下楔子、上滑块、下滑块、左侧盖和右侧盖，左侧盖与右侧盖之间形成两端细中间粗的阶梯通道，阶梯通道包括上通道、中通道和下通道，上滑块的下端卡在中通道内，上滑块的上端伸...
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- 低压智能监测终端故障预测方法、装置、介质及设备
- 本发明公开了一种基于改进随机森林算法的低压智能监测终端故障预测方法、装置、介质及设备，该方法首次运用随机森林算法在LTU故障量预测的应用，对随机森林算法进行改进，改进点在于使用自适应调节关联矩阵的加权系数W确定历史样本和...
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- 吸声陶瓷材料及其制备方法
- 本发明公开了一种吸声陶瓷材料，以重量计，由以下原料制备得到：氧化铝陶瓷25～35份，碳化硅25～35份，滑石25～35份，硅酸盐10～15份，聚氨酯有机泡沫1～2份，溶剂30～40份。本发明还提供前述吸声陶瓷材料的制备方...
- 胡胜彭继文卢铃吴晓文曹浩陈炜吕建红曾惠芳欧阳玲黄韬
- 文献传递
- 兼具板卡测试功能的特高压直流控保仿真系统及应用方法
- 本发明公开了一种兼具板卡测试功能的特高压直流控保仿真系统及应用方法，仿真系统除包含现有常用仿真系统所包含的RTDS仿真系统及其模拟量输出板卡GTAO、数字量输入板卡GTDI和数字量输出板卡GTDO等外设板卡，直流控制保护...
- 李辉刘海峰郭思源吴晋波朱维钧余斌徐浩周挺何智强庄洪波汪霄飞李刚梁文武臧欣潘伟刘宇
- 文献传递
- 一种用于GIS的局部放电监测方法、装置及介质
- 本发明公开了一种用于GIS的局部放电监测方法、装置及介质，本发明方法包括采集GIS外壳上沿指定方向依次布置的多个采样点的接地电流的幅值和相位；判断任意两个采样点的接地电流的幅值之差超过预设阈值是否成立，若成立则将各个采样...
- 陈炜欧乐知吴晓文刘奕奕胡胜卢铃曹浩
- 一种模拟复杂配电线路的π型等值电路网络
- 本发明提出一种模拟复杂配电线路的π型等值电路网络，模拟架空线路模块、模拟电缆线路模块均包括两个并联的单元模块组，模拟架空线和电缆混合线路模块包括1个一级单元模块组和若干个n级单元模块组，一级单元模块组两端分别连接一级母线...
- 孙嘉宁冷华唐海国叶浩张帝
- 双馈风力发电变流器谐波建模与特性分析被引量：8
- 2020年
- 双馈风力发电系统系统中包含电力电子变流器,变流器滤波电容、电感与变流器控制环节交互作用容易引起谐振造成严重谐波放大问题。本文根据双馈风力发电系统电网侧变流器和转子侧变流器控制特点,分别建立了电网侧变流器和转子侧变流器输出电流与谐波源之间的关系得到变流器谐波等效模型,研究分析了两个变流器谐波输出特性影响因素。研究分析结果表明,可以通过合理调节变流器控制参数抑制双馈发电系统谐波输出。采用PSCAD仿真模型验证了理论分析的正确性。
- 沈阳武王世伟张斌刘佳润
- 关键词：谐波特性变流器新能源发电双馈风机
- 考虑时序特征提取与双重注意力融合的TCN超短期负荷预测被引量：8
- 2023年
- 为提高配电网超短期负荷预测精度,从特征构建与模型优化两个角度出发,提出一种基于Prophet和双重多头自注意力-时间卷积网络的超短期负荷预测框架。首先,通过Prophet提取负荷序列中隐含的多时间尺度时序特征。然后,基于最大信息系数选择预测模型的输入特征,并采用最佳滑动窗口构建输入矩阵。最后,在时间卷积网络的基础上,引入特征和时序双重多头自注意力,用于挖掘负荷特征矩阵中不同输入特征、不同时间步之间的内部相关性,并为特征、时间步自适应赋权以突出重要信息的影响。基于湖南省某配电网台区负荷数据开展算例分析,消融实验结果表明所构建预测模型的有效性;与多种传统机器学习和深度学习预测模型的对比测试结果表明,所提方法具有更高的负荷预测精度。
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- 关键词：负荷预测特征提取
