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合肥工业大学杨晓东获国家专利权

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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于量测相依的配电系统故障恢复及故障电压调控方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN118970984B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411096915.7,技术领域涉及:H02J3/12;该发明授权基于量测相依的配电系统故障恢复及故障电压调控方法是由杨晓东;户政丽;方慧;张诗寒;李自豪;杨越;丁立健设计研发完成,并于2024-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

基于量测相依的配电系统故障恢复及故障电压调控方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于量测相依的配电系统故障恢复及故障电压调控方法,包括:1构建基于无人机和小基站的紧急通信模型,通过求解该模型确定出每个无人机到达通信失效的最佳路线,进而恢复所有通信失效部件;2建立了考虑电压安全的配电系统故障恢复模型,通过求解该模型确定可控开关的顺序动作、可重组式智能软开关功率输出以及可控资源的无功输出策略。本发明能恢复配电系统的可观性与可控性,从而能提高配电系统的故障恢复能力以及保证恢复过程中的实时电压安全。

本发明授权基于量测相依的配电系统故障恢复及故障电压调控方法在权利要求书中公布了:1.一种基于量测相依的配电系统故障恢复及故障电压调控方法,其特征在于,包括以下步骤: S1:构建基于无人机与小基站的紧急通信模型,包括:无人机的路径约束以及时间约束; S2:依据配电系统中各节点的数据传输信道以及通信线路的状态,判断各节点的可观性与可控性: 若节点的数据传输信道和节点间的通信线路均未被故障破坏时,则表示相应节点具有可观性与可控性; 若节点的数据传输信道未被故障破坏、但节点间的通信线路被故障破坏时,则表示相应节点具有可观性,但不具有可控性; 若节点的数据传输信道被故障破坏,则表示相应节点不具有可观性和可控性; S3:依据各节点的可观可控状态,构建可重组式智能软开关R-SOP的运行约束以及配电系统的故障潮流约束; S4:基于紧急通信模型、可重组式智能软开关R-SOP的运行约束以及配电系统的故障潮流约束,构建配电系统的故障恢复模型,并采用混合整数非线性规划求解器求解故障恢复模型,得到故障恢复方案以及故障恢复期间的配电系统的电压,并输出所述故障恢复方案,包括:整个故障恢复期间的无人机调度方案、可重组式智能软开关R-SOP的有功功率调度方案、可控开关的动作; S4-1:利用式36构建配电系统的故障恢复模型的目标函数: 36 式36中,,,则分别表示失电有功功率、网络功率损耗和无人机的代价系数;为第r个无人机在通信故障点和之间移动所花费的时间;和分别为配电系统中通信故障点的集合和无人机的集合;为电压源逆变器所选择连接的馈线集合;为第n个电压源逆变器在调度时段的有功功率损耗;为电压源逆变器的损耗系数;为节点在调度时段t上的失电有功功率;为配电系统节点的集合;为配电系统线路集合;为故障持续时段;为优化时间间隔;为线路在调度时段t上传输的电流;为支路的电阻; S4-2:构建配电系统的故障恢复模型的约束条件,包括:紧急通信约束,R-SOP运行约束,故障潮流约束,故障重构约束以及节能降压负荷约束: 利用式38-式41构建CVR负荷约束: 37 38 39 40 式37-式40中,和分别为节点在调度时段的预设的有功功率和无功功率;为节点在调度时段的电压;为配电系统的电压参考值;、、分别为有功功率的恒定阻抗、恒定电流和恒定功率的百分比;、、分别为无功功功率的恒定阻抗、恒定电流和恒定功率的百分比;为节点在调度时段t上的电压;和分别为线路在调度时段t上传输的有功功率与无功功率; S5:基于故障恢复期间的配电系统的电压,建立时间尺度缩小下的集中式下垂控制电压调控模型,并采用混合整数非线性规划求解器求解集中式下垂控制电压调控模型,从而得到可重组式智能软开关R-SOP和光伏的无功输出,并用于调控配电系统的实时电压; S5-1:缩小时间尺度,利用式41构建集中式下垂控制电压调控模型的目标函数: 41 式41中,和分别为网络损耗以及电压偏差的加权系数;为线路在缩小时间尺度后的调度时段的电压;为节点在调度时段的电压; S5-2:利用式42构建电压源逆变器和光伏的集中式下垂控制约束: 42 式42中,为下垂控制曲线上的6个点对应的6个电压值,其中,,;为故障恢复阶段电压源逆变器和光伏的无功输出;为电压源逆变器和光伏的无功出力上限;为节点处电压源逆变器和光伏在调度时段的无功输出。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学,其通讯地址为:230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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