一种应用于新能源站的变流器控制方法与流程

1.本发明涉及新能源技术领域，具体而言，涉及一种应用于新能源站的变流器控制方法。


背景技术：

2.新能源电源缺乏对系统电压的主动支撑能力，大规模新能源并网加剧了电力系统的电力电子化趋势，对传统同步电网的电压稳定造成了一定影响，传统系统的同步机组由以变流器为并网接口的风电、光伏、储能等替代，系统动态特性发生明显改变。高比例新能源系统可再生能源发电和电力电子变流器在稳态和暂态过程中的电压
–
无功响应特性决定了其对电压稳定性的影响特征，系统会出现包括暂态过电压、暂态低电压、故障后恢复期过电压和故障后恢复期低电压等问题。


技术实现要素：

3.针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种应用于新能源站的变流器控制方法解决了新能源波动造成电网电压波动的问题。
4.为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种应用于新能源站的变流器控制方法，包括：
5.建立新能源站的变流器的控制目标函数；
6.采用ga遗传模型对控制目标函数进行求解，得到最小目标值；
7.根据最小目标值，调节新能源场站群变流器的输出。
8.进一步地，所述控制目标函数包括：汇入电网母线处的电压偏差目标函数、网损目标函数，以及综合电压偏差和网损目标函数。
9.进一步地，所述汇入电网母线处的电压偏差目标函数为：
10.f1＝min{a1f1+a2f2}
11.f1＝(v-1)2[0012][0013]
其中，f1为汇入电网母线处的电压偏差目标函数，min{}为求最小值的函数，a1为汇入电网母线处的电压偏差值f1的权重，f1为汇入电网母线处的电压偏差值，f2为风电场机组接入电网母线处的电压指标，a2为风电场机组接入电网母线处的电压指标f2的权重，v为汇入电网母线处的电压，vk为第k个风电场机组接入电网母线处的电压，m为接入电网母线的风电场机组的数量。
[0014]
进一步地，所述网损目标函数为：
[0015]
f2＝min{p}
[0016]
其中，f2为网损目标函数
，
min{}为求最小值的函数，p为网损。
[0017]
进一步地，所述综合电压偏差和网损目标函数为：
[0018]
f3＝min{a1f1+a2f2+a3p}
[0019]
其中，f3为综合电压偏差和网损目标函数，a1为汇入电网母线处的电压偏差值f1的权重，a2为风电场机组接入电网母线处的电压指标f2的权重，p为网损，a3为网损p的权重，min{}为求最小值的函数。
[0020]
进一步地，所述控制目标函数的约束条件包括：
[0021]
潮流约束条件包括：
[0022][0023][0024]
其中，pi为电网节点i的有功功率，qi为电网节点i的无功功率，vi为电网节点i的电压，vj为电网节点j的电压，θ
ij
为电网节点i与电网节点j的功角，g
ij
为电网节点i与电网节点j的电导，b
ij
为电网节点i与电网节点j的电纳，∈为属于符号，cos为余弦函数，sin为正弦函数；
[0025]
风电场机组接入电网母线处的功率条件：
[0026][0027]qgmax
＝-tan[arccos(λ)]pg[0028]qgmin
＝tan[arccos(λ)]pg[0029]
其中，qg为风电场机组的实际无功功率输出，pg为风电场机组的有功功率，q
gmin
为风电场机组的无功功率下限，q
gmax
为风电场机组的无功功率上限，λ为功率因数，tan为正切函数，arccos为反余弦函数；
[0030]
风电场机组对电网的无功补偿容量条件：
[0031]qfmin
≤qf≤q
fmax
[0032]
其中，q
fmin
为风电场机组的可补偿的无功功率下限，qf为风电场机组实际无功功率补偿值，q
fmax
为风电场机组的可补偿的无功功率上限；
[0033]
电网中有载调压变压器的条件约束：
[0034]
t
min
≤t≤t
max
[0035]
其中，t
min
为有载调压变压器分接头的最小档位，t为有载调压变压器分接头的实际档位，t
max
为有载调压变压器分接头的最大档位；
[0036]
电网节点的条件约束：
[0037]vi，min
《vi《v
i，max
[0038]
其中，v
i，min
为电网节点i的最小电压，vi为电网节点i的实际电压，v
i，max
为电网节点i的最大电压。
[0039]
进一步地，所述ga遗传模型为：
[0040]
ga＝[l,p(0),f,s,p,t]
[0041]
l＝(q1,
…
,qm,t1,
…
,tm)
[0042]
其中，ga为ga遗传模型，l为个体集合，q1,
…
,qm为各风电场机组的无功发生量，t1,
…
,tm为电网中各升压变压器的分接头档位所对应的挡位值，p(0)为初始种群，初始种群由个体初始值组成，f为控制目标函数的目标值，s为选择使控制目标函数的目标值最小的个体，p为遗传算子，t为ga遗传在进行迭代时的最大迭代次数。
[0043]
进一步地，所述遗传算子包括交叉和变异：
[0044]
交叉概率和变异概率公式为：
[0045][0046]
其中，p
′
为交叉概率或变异概率，fn为第n次迭代时的控制目标函数的目标值，f为设定的理想目标值，g为控制参数，arctan为反正切函数，p
*
为交叉概率或变异概率的初值。
[0047]
本发明实施例的技术方案至少具有如下优点和有益效果：本发明通过建立变流器的控制目标函数，并采用ga遗传算法对控制目标函数进行求解，得到最小目标值，根据最小目标值，调节新能源场站群变流器的输出，减小新能源波动对电网电压造成的波动，在构建控制目标函数时，将汇入电网母线处的电压偏差、网损，以及综合二者作为目标函数，三个目标函数达到最小时，最大程度减小新能源波动对电网电压造成的波动，本发明通过对新能源场站群变流器电压的调节，解决了新能源波动造成电网电压波动的问题。
附图说明
[0048]
图1为一种应用于新能源站的变流器控制方法的流程图；
[0049]
图2为仅群控变流器控制下风电场风速、风电机组总有功及无功量对比图；
[0050]
图3为仅群控变流器下pcc点的功率因数图；
[0051]
图4为svg切除后逆变器交流侧电压与逆变器无功出力对比图；
[0052]
图5为svg切除后110kv母线电压与逆变器无功出力对比图；
[0053]
图6为svg切除后35kv母线电压与逆变器无功出力对比图；
[0054]
图7为svg切除后观测逆变器无功功率与1号集电线总的无功功率对比图；
[0055]
图8为svg切除后观测逆变器无功功率与场站内3台主变无功功率对比图；
[0056]
图9为丰融站阶跃试验3台主变有功功率变化图；
[0057]
图10为丰融站阶跃试验过程中110kv母线参考值与实际值对比图；
[0058]
图11为丰融站阶跃试验110kv母线电压参考值与逆变器无功出力对比图；
[0059]
图12为仿真验证流程图；
[0060]
图13为第一张陕北换特高压直流单极闭锁下不同新能源场站的过电压情况图；
[0061]
图14为第二张陕北换特高压直流单极闭锁下不同新能源场站的过电压情况图；
[0062]
图15为陕北换特高压直流单极闭锁下不同变流器控制下过电压情况图；
[0063]
图16为陕北换特高压直流单极闭锁下不同无功容量下刀兔的暂态电压升情况图。
具体实施方式
[0064]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0065]
如图1所示，一种应用于新能源站的变流器控制方法，包括以下步骤：
[0066]
s1、建立新能源站的变流器的控制目标函数；
[0067]
在步骤s1中，控制目标函数包括：汇入电网母线处的电压偏差目标函数、网损目标函数，以及综合电压偏差和网损目标函数。
[0068]
所述汇入电网母线处的电压偏差目标函数为：
[0069]
f1＝min{a1f1+a2f2}
[0070]
f1＝(v-1)2[0071][0072]
其中，f1为汇入电网母线处的电压偏差目标函数，min{}为求最小值的函数，a1为汇入电网母线处的电压偏差值f1的权重，f1为汇入电网母线处的电压偏差值，f2为风电场机组接入电网母线处的电压指标，a2为风电场机组接入电网母线处的电压指标f2的权重，v为汇入电网母线处的电压，vk为第k个风电场机组接入电网母线处的电压，m为接入电网母线的风电场机组的数量。
[0073]
所述网损目标函数为：
[0074]
f2＝min{p}
[0075]
其中，f2为网损目标函数，min{}为求最小值的函数，p为网损。
[0076]
所述综合电压偏差和网损目标函数为：
[0077]
f3＝min{a1f1+a2f2+a3p}
[0078]
其中，f3为综合电压偏差和网损目标函数，a1为汇入电网母线处的电压偏差值f1的权重，a2为风电场机组接入电网母线处的电压指标f2的权重，p为网损，a3为网损p的权重，min{}为求最小值的函数。
[0079]
所述控制目标函数的约束条件包括：
[0080]
潮流约束条件包括：
[0081][0082][0083]
其中，pi为电网节点i的有功功率，qi为电网节点i的无功功率，vi为电网节点i的电压，vj为电网节点j的电压，θ
ij
为电网节点i与电网节点j的功角，g
ij
为电网节点i与电网节点j的电导，b
ij
为电网节点i与电网节点j的电纳，∈为属于符号，cos为余弦函数，sin为正弦函数；
[0084]
电网节点为新能源汇入电网的所有节点。
[0085]
风电场机组接入电网母线处的功率条件：
[0086][0087]qgmax
＝-tan[arccos(λ)]pg[0088]qgmin
＝tan[arccos(λ)]pg[0089]
其中，qg为风电场机组的实际无功功率输出，pg为风电场机组的有功功率，q
gmin
为风电场机组的无功功率下限，q
gmax
为风电场机组的无功功率上限，λ为功率因数，tan为正切函数，arccos为反余弦函数；
[0090]
风电场机组对电网的无功补偿容量条件：
[0091]qfmin
≤qf≤q
fmax
[0092]
其中，q
fmin
为风电场机组的可补偿的无功功率下限，qf为风电场机组实际无功功率补偿值，q
fmax
为风电场机组的可补偿的无功功率上限；
[0093]
电网中有载调压变压器的条件约束：
[0094]
t
min
≤t≤t
max
[0095]
其中，t
min
为有载调压变压器分接头的最小档位，t为有载调压变压器分接头的实际档位，t
max
为有载调压变压器分接头的最大档位；
[0096]
电网节点的条件约束：
[0097]vi，min
《vi《v
i，max
[0098]
其中，v
i，min
为电网节点i的最小电压，vi为电网节点i的实际电压，v
i，max
为电网节点i的最大电压。
[0099]
s2、采用ga遗传模型对控制目标函数进行求解，得到最小目标值；
[0100]
在步骤s2中，所述ga遗传模型为：
[0101]
ga＝[l,p(0),f,s,p,t]
[0102]
l＝(q1,
…
,qm,t1,
…
,tm)
[0103]
其中，ga为ga遗传模型，l为个体集合，q1,
…
,qm为各风电场机组的无功发生量，t1,
…
,tm为电网中各升压变压器的分接头档位所对应的挡位值，p(0)为初始种群，初始种群由个体初始值组成，f为控制目标函数的目标值，s为选择使控制目标函数的目标值最小的个体，p为遗传算子，t为ga遗传在进行迭代时的最大迭代次数。
[0104]
所述遗传算子包括交叉和变异：
[0105]
交叉概率和变异概率公式为：
[0106][0107]
其中，p
′
为交叉概率或变异概率，fn为第n次迭代时的控制目标函数的目标值，f为设定的理想目标值，g为控制参数，arctan为反正切函数，p*为交叉概率或变异概率的初值。
[0108]
s3、根据最小目标值，调节新能源场站群变流器的输出。
[0109]
实验效果，在某风电场采用本方法后，测试持续两周，控制目标为将风电场并网点的功率因数和电压维持在合格范围内。由于测试风电场自动电压控制avc与风功率预测系统没有直连，因此风电场自动电压控制avc不能安排电容器组的投切计划；该风电场也没有安装svg(无功补偿装置)。风电场自动电压控制avc根据自身的控制策略和算法，利用双馈风电机组对风电场的无功电压进行调节。
[0110]
该风电场某日24小时内的平均风速、dfig群(双馈异步风力发电机)的有功功率和无功功率如图2所示。在保证电压合格的情况下，该日风电场并网点的功率因数情况如图3所示。可以看出，采用本方法后仅依靠群控变流器控制作用，风电场并网点功率因数的合格率达到100％，显著体现了群控变流器的有效性和优越性。
[0111]
选择陕北电网丰融光伏电站测试仅群控变流器参与系统avc调压的效果。丰融站试验过程中，事先切除35kv母线上svg，保证站内仅有光伏逆变器参与调控。所测量的500kw光伏逆变器交流侧电压，35kv母线电压，110kv母线电压与逆变器无功出力如图4、图5和图6所示。从图中可以看出，svg切除后，35kv母线电压，110kv母线电压和机端电压均有明显跌落，110kv母线跌落约1.5kv，35kv母线跌落约1kv。站内采用定电压控制模式，svg切除后，逆变器无功出力增加，193.56s后110kv母线电压稳定在117.4kv附近。svg切除后，13.42s后逆变器开始响应，之后阶梯式增发无功功率，每个阶梯约35s，5个阶梯后完成电压调节。
[0112]
svg切除后，观测逆变器无功功率与1号集电线无功功率和站内3台主变无功功率分别如图7和图8所示。从图中可以看出，前几个阶梯增发无功功率基本一致，约4882var，可能逆变器无功控制逻辑中存在保护阈值，也有可能是受到avc系统指令步长的影响。单一逆变器响应速度较快，上升沿宽度约200ms，由于不同逆变器响应时间有所差距，所以集电线无功变化稍慢，上升沿宽度约2s。同时可以发现逆变器的无功出力与有功出力几乎相互独立，实际运行过程中几乎不受到功率因数的限制，主要受到的是逆变器容量限制，而主要受到avc系统指令的影响。整体上完全可以满足稳态控制要求。
[0113]
以光伏电站功率快速下降的同时向上调压上升为例，验证光伏变流器在有功出力快速变化下调压性能。丰融站阶跃试验过程中，3台主变有功功率变化如图9所示，从图中可以看出由于试验时间已经是当地时间下午16时左右，太阳开始下山，光伏有功出力在20分钟内下降近70％，但是此过程中光伏逆变器无功出力依然可以沿参考值阶梯变化。
[0114]
丰融站阶跃试验过程中110kv母线参考值与实际值如图10所示，从图中可以看出随着设定值的减小，通过调整逆变器无功功率，丰融110kv的电压出现相同的下降趋势。
[0115]
丰融站阶跃试验过程中110kv母线电压参考值与逆变器无功出力对比如图11所示，在逆变器响应过程中，一个阶梯大约35s，每个阶梯调整，同样需要多个逆变器无功阶梯。
[0116]
基于陕北电网的综稳模型，通过仿真验证从无功容量以及群控变流器的控制方法两个方面，探究单极闭锁下群控调相技术对陕北电网特高压直流送出功率安全极限的影响，具体流程如图12所示。
[0117]
目标新能源场站选取是探究场站和特高压直流的电气距离对直流单极闭锁引起的场站过电压的影响，选取暂态过电压最严重的新能源场站作为研究对象。
[0118]
探究直流送出功率对单极闭锁过电压的影响是探究单极闭锁引起的暂态电压升
与直流送出功率大小的灵敏度，为研究直流送出功率的安全极限提供依据。
[0119]
探究新能源场站变流器的控制策略对单极闭锁过电压的影响是为了确定适用于应对场站暂态过电压的场站变流器的控制策略，以充分发挥变流器的无功补偿功能。
[0120]
探究新能源场站无功容量对单极闭锁过电压的影响是探究群控调相技术对单极闭锁过电压的抑制效果，并结合直流送出功率对单极闭锁过电压的影响分析特高压送出功率安全极限。
[0121]
首先探究了陕北换特高压直流线路单极闭锁时，直流单极送出功率为4000mw下，不同新能源场站(没有额外补偿无功)的过电压情况。如图13所示。其中，陕刀兔g1和陕乌二68接在陕乌素汇集站下，与陕北换特高压直流拥有更近的电气距离。陕马风61与陕北换特高压直流拥有较远的电气距离。
[0122]
不难看出，当特高压直流发生单极闭锁时，随着电气距离的增加，新能源场站汇集母线的过电压情况会更加微弱。因此，在研究新能源场站过电压问题时，以陕刀兔g1作为研究对象，它能很好地反映陕北换直流单极闭锁时新能源场站的过电压情况。
[0123]
以刀兔新能源场站为例，分析直流送出功率对单极闭锁过电压的影响。图14为特高压直流单极送出功率不同情况下，引起的刀兔暂态电压升。不难看出，随着送出功率的特高，刀兔新能源场站汇集母线的暂态电压升也逐渐增加，二者存在一个较为明显的线性关系。特高压直流每增加500mw的送出功率，其单极闭锁造成的刀兔新能源暂态电压升约0.012p.u。这意味着，若新能源场站的无功源有限，则会限制特高压直流线路的送出功率，因为当特高压直流单极闭锁时，新能源站汇集母线的电压升可能会使得母线电压超过1.1p.u从而导致新能源常场站脱网。
[0124]
新能源场站调相变流器，如光伏逆变器等，有定电压或定无功两大类控制模式。在不同的控制模式下，变流器对单极闭锁过电压的抑制效果不同。如图15所示，在定电压控制模式下，随着场站无功容量的增加，暂态电压升的抑制效果会有显著提高，但存在饱和效应。在定无功控制模式下，场站母线电压在稳态情况下电压水平较低，但随着无功出力的增加，暂态电压升的抑制效果有所提高，但十分微弱。但对于一个容量为50mw的新能源场站而言，配置30mvar左右的无功容量已经十分宽裕，在这样一个配置条件下，变流器若使用定无功控制，则对单极闭锁过电压的抑制效果是十分微弱的。因此，对于新能源场站而言，当希望利用逆变器应对特高压单极闭锁故障时，其控制策略采用定电压控制模式会更加有效。
[0125]
图16展示了陕北换特高压直流单极闭锁下不同无功容量下刀兔的暂态电压升。不难发现，当特高压直流单极送出功率为3000mw或4000mw时，刀兔的无功源最多可以提供0.02p.u的过电压补偿，为了使得新能源场站母线电压不超过1.1p.u的耐受值，需要配合场站的主变使其稳态电压保持在1.05(单极送出3000mw时)或1.01(单极送出4000mw)以内。另外，对于50mw的刀兔而言，其配备的svc/svg一般可以提供15％-20％场站容量的感性无功，即7.5-10mw的感性无功。显然，无论是在单极外送3000mw还是4000mw的情况下，这样的无功支撑都无法使得新能源场站发挥最大的过电压抑制能力，这也就体现出了群控调相变流器技术的作用。一般而言，新能源场站的调相变流器，如光伏逆变器等可以提供30％左右的无功，即可以提高约15mw的感性无功。svc/svg以及调相变流器的无功总和基本可以发挥出新能源场站的暂态过电压抑制能力。换句话说，群控调相技术的使用是有利于提高特高压直流送出的功率安全极限的，因为它可以抑制在直流送出更多功率时，单极闭锁引起的暂态
电压升。
[0126]
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种应用于新能源站的变流器控制方法，其特征在于，包括：建立新能源站的变流器的控制目标函数；采用ga遗传模型对控制目标函数进行求解，得到最小目标值；根据最小目标值，调节新能源场站群变流器的输出。2.根据权利要求1所述的应用于新能源站的变流器控制方法，其特征在于，所述控制目标函数包括：汇入电网母线处的电压偏差目标函数、网损目标函数，以及综合电压偏差和网损目标函数。3.根据权利要求2所述的应用于新能源站的变流器控制方法，其特征在于，所述汇入电网母线处的电压偏差目标函数为：f1＝min{a1f1+a2f2}f1＝(v-1)2其中，f1为汇入电网母线处的电压偏差目标函数，min{}为求最小值的函数，a1为汇入电网母线处的电压偏差值f1的权重，f1为汇入电网母线处的电压偏差值，f2为风电场机组接入电网母线处的电压指标，a2为风电场机组接入电网母线处的电压指标f2的权重，v为汇入电网母线处的电压，v
k
为第k个风电场机组接入电网母线处的电压，m为接入电网母线的风电场机组的数量。4.根据权利要求2所述的应用于新能源站的变流器控制方法，其特征在于，所述网损目标函数为：f2＝min{p}其中，f2为网损目标函数，min{}为求最小值的函数，p为网损。5.根据权利要求2所述的应用于新能源站的变流器控制方法，其特征在于，所述综合电压偏差和网损目标函数为：f3＝min{a1f1+a2f2+a3p}其中，f3为综合电压偏差和网损目标函数，a1为汇入电网母线处的电压偏差值f1的权重，a2为风电场机组接入电网母线处的电压指标f2的权重，p为网损，a3为网损p的权重，min{}为求最小值的函数。6.根据权利要求2所述的应用于新能源站的变流器控制方法，其特征在于，所述控制目标函数的约束条件包括：潮流约束条件包括：潮流约束条件包括：其中，p
i
为电网节点i的有功功率，q
i
为电网节点i的无功功率，v
i
为电网节点i的电压，v
j
为电网节点j的电压，θ
ij
为电网节点i与电网节点j的功角，g
ij
为电网节点i与电网节点j的
电导，b
ij
为电网节点i与电网节点j的电纳，∈为属于符号，cos为余弦函数，sin为正弦函数；风电场机组接入电网母线处的功率条件：q
gmax
＝-tan[arccos(λ)]p
g
q
gmin
＝tan[arccos(λ)]p
g
其中，q
g
为风电场机组的实际无功功率输出，p
g
为风电场机组的有功功率，q
gmin
为风电场机组的无功功率下限，q
gmax
为风电场机组的无功功率上限，λ为功率因数，tan为正切函数，arccos为反余弦函数；风电场机组对电网的无功补偿容量条件：q
fmin
≤q
f
≤q
fmax
其中，q
fmin
为风电场机组的可补偿的无功功率下限，q
f
为风电场机组实际无功功率补偿值，q
fmax
为风电场机组的可补偿的无功功率上限；电网中有载调压变压器的条件约束：t
min
≤t≤t
max
其中，t
min
为有载调压变压器分接头的最小档位，t为有载调压变压器分接头的实际档位，t
max
为有载调压变压器分接头的最大档位；电网节点的条件约束：v
i，min
＜v
i
＜v
i，max
其中，v
i，min
为电网节点i的最小电压，v
i
为电网节点i的实际电压，v
i，max
为电网节点i的最大电压。7.根据权利要求1所述的应用于新能源站的变流器控制方法，其特征在于，所述ga遗传模型为：ga＝[l，p(0)，f，s，p，t]l＝(q1，
…
，q
m
，t1，
…
，t
m
)其中，ga为ga遗传模型，l为个体集合，q1，
…
，q
m
为各风电场机组的无功发生量，t1，
…
，t
m
为电网中各升压变压器的分接头档位所对应的挡位值，p(0)为初始种群，初始种群由个体初始值组成，f为控制目标函数的目标值，s为选择使控制目标函数的目标值最小的个体，p为遗传算子，t为ga遗传在进行迭代时的最大迭代次数。8.根据权利要求7所述的应用于新能源站的变流器控制方法，其特征在于，所述遗传算子包括交叉和变异：交叉概率和变异概率公式为：其中，p
′
为交叉概率或变异概率，f
n
为第n次迭代时的控制目标函数的目标值，f为设定的理想目标值，g为控制参数，arctan为反正切函数，p
*
为交叉概率或变异概率的初值。

技术总结
本发明提供了一种应用于新能源站的变流器控制方法，本发明通过建立变流器的控制目标函数，并采用GA遗传算法对控制目标函数进行求解，得到最小目标值，根据最小目标值，调节新能源场站群变流器的输出，减小新能源波动对电网电压造成的波动，在构建控制目标函数时，将汇入电网母线处的电压偏差、网损，以及综合二者作为目标函数，三个目标函数达到最小时，最大程度减小新能源波动对电网电压造成的波动，本发明通过对新能源场站群变流器电压的调节，解决了新能源波动造成电网电压波动的问题。决了新能源波动造成电网电压波动的问题。决了新能源波动造成电网电压波动的问题。


技术研发人员：鲁宗相 曹欣 孙荣富 乔颖 李海波 梅春晓 沙济通 张清清 白日欣 徐海翔
受保护的技术使用者：新天绿色能源股份有限公司 清华四川能源互联网研究院 国网冀北电力有限公司
技术研发日：2023.04.17
技术公布日：2023/8/14