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公开(公告)号：CN111740447B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202010633048.1
申请日：2020-07-02
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 云南电网有限责任公司大理供电局
Abstract: 本申请提供了一种能量路由器的协同控制方法，能量路由器包括上层服务器和底层设备，所述方法包括：获取所述底层设备的期望状态值和当前状态值；确定所述期望状态值和所述当前状态值的差值；判断所述差值是否在目标范围内，如果不在所述目标范围内，根据所述差值生成调整指令；根据所述调整指令，调整所述底层设备的所述当前状态值；重复执行获取所述底层设备的期望状态值和当前状态值的步骤，直至所述差值在所述目标范围内。由于底层设备的状态值能够被调整，因此，所述方法能够实现对能量路由器中底层设备不同状态值的协调控制。由于能量路由器在多源微网系统中占据核心控制位置，所以所述方法可以解决多源微网系统供能波动性较大的问题。
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公开(公告)号：CN111555369B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202010429006.6
申请日：2020-05-20
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 云南电网有限责任公司大理供电局
Abstract: 本申请公开了一种配电网中压‑低压协同优化方法，包括：基于配电网时空尺度构建配电网中压‑低压资源协调控制体系，包括：日前阶段中压控制中心、日内阶段低压控制中心和实时阶段资源控制中心；基于日前阶段中压控制中心获取中压配电网系统运行成本，基于中压配电网系统运行成本建立日前优化目标函数；设定日前优化约束条件；获取中压配电网优化调度模型；基于日内阶段低压控制中心建立预测模型；对预测模型依次进行滚动优化和反馈校正，得到低压配电网闭环滚动优化控制模型；对中压配电网优化调度模型和低压配电网闭环滚动优化控制模型分别求解，实现配电网中压‑低压资源的协调控制。本申请可以对配电网中压‑低压灵活资源进行优化控制。
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公开(公告)号：CN111815045B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202010633693.3
申请日：2020-07-02
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 云南电网有限责任公司大理供电局
Abstract: 本申请的一种基于Encoder‑Decoder模型的光伏发电功率预测方法，通过输入数据对模型进行训练，得到光伏发电功率预测模型；训练完成后，在模型的编码端，采用当前发电数据作为序列输入；通过光伏发电功率预测模型，得到光伏发电功率预测结果。本申请的优点在于，通过历史发电数据结合Encoder‑Decoder模型对光伏发电站的发电功率进行预测，提前掌握光伏发电站发电功率的变化情况，并提前制定出合理应对和解决方案；通过光伏发电的历史发电数据的发电功率和当前发电数据的发电功率之间的最大信息系数，选取最优的历史发点数据作为预测模型的学习样本，提高预测的精确度。
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公开(公告)号：CN111829047B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202010619808.3
申请日：2020-06-30
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 云南电网有限责任公司大理供电局
Abstract: 本发明公开了一种双水箱固体显热蓄热供热系统及需求响应调控方法，包括供热一次侧闭合回路和二次侧管网；所述供热一次侧闭合回路包括通过一次侧管网依次连接的一次侧第一循环水泵、固体显热蓄热换热器、第一缓冲水箱、换热器、一次侧第二循环水泵以及第二缓冲水箱；所述一次侧管网与所述二次侧管网通过所述换热器相连，实现一二次侧换热。本发明通过加装水箱改善了蓄热器输出温度波动，并且利用一次侧的双水箱带来的双重流量调节能力，提出针对二次侧需求变化的响应调控策略，本发明可增强固体蓄热系统在工程应用中的稳定性和适应性。
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公开(公告)号：CN111740447A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010633048.1
申请日：2020-07-02
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 云南电网有限责任公司大理供电局
Abstract: 本申请提供了一种能量路由器的协同控制方法，能量路由器包括上层服务器和底层设备，所述方法包括：获取所述底层设备的期望状态值和当前状态值；确定所述期望状态值和所述当前状态值的差值；判断所述差值是否在目标范围内，如果不在所述目标范围内，根据所述差值生成调整指令；根据所述调整指令，调整所述底层设备的所述当前状态值；重复执行获取所述底层设备的期望状态值和当前状态值的步骤，直至所述差值在所述目标范围内。由于底层设备的状态值能够被调整，因此，所述方法能够实现对能量路由器中底层设备不同状态值的协调控制。由于能量路由器在多源微网系统中占据核心控制位置，所以所述方法可以解决多源微网系统供能波动性较大的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111612248A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010429225.4
申请日：2020-05-20
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 云南电网有限责任公司大理供电局
Abstract: 本申请提供一种配电网侧源-荷协调方法及系统，首先，获取配电网中源侧和荷侧信息；然后，分别构建荷侧和源侧的运行目标函数、约束条件；其次，用上下层迭代方法解算所述荷侧和源侧运行目标函数，生成解算结果包括：最优动态电价、最优荷侧购电计划、最优源侧发电计划；最后，构建配电网交流潮流模型，通过牛顿迭代方法，计算得到功率传输转移分布因子矩阵和线路传输功率，当所述线路传输功率小于线路有功传输功率最大值，输出最优动态电价、最优荷侧购电计划、最优源侧发电计划。通过本申请提供的方法及系统计算电价，可以促进光伏等新能源的消纳，降低荷侧的运行成本，兼顾配电网源侧和荷侧双方利益，保证配电网高效稳定运行。
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公开(公告)号：CN111209703A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010006056.3
申请日：2020-01-03
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 云南电网有限责任公司大理供电局
IPC: G06F30/23 , G06F30/18 , G06F30/28 , G06F113/14 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明申请公开了一种计及延迟的区域蒸汽热网拓扑结构优化方法及系统，本模型预测控制方法包括如下步骤：步骤S1，建立基于Modelica语言的蒸汽管道仿真模型；步骤S2，计算管道末端蒸汽温度随源端流量、温度变化的响应特性；步骤S3，设定管网最低延迟目标函数，建立区域源荷空间分布约束，采用粒子群优化算法进行目标函数的求解；步骤S4：将基于Modelica语言的模型搭建、管道末端温度对源端参数变化的响应特性计算与基于粒子群优化算法的热网拓扑规划分别进行模块封装并建立数据传输通道。
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公开(公告)号：CN111585344B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202010452705.2
申请日：2020-05-26
Applicant: 云南电网有限责任公司大理供电局
IPC: H02J13/00 , G06F30/367 , G06F113/04
Abstract: 本申请实施例提供的一种基于全站IED仿真的变电站智能校核方法及装置。该方法包括获取全站所属的SCD文件；解析SCD文件所携带的全站IED装置模型中所有的遥信信号；通过MMS协议将每个遥信信号自动依次翻转变位发送至远动装置；接收远动装置基于遥信信号返回的IEC104报文；解析IEC104报文，得到远动装置的转发表；加载调控信息表；基于调控信息表、MMS发送记录文件、IED104报文接收记录文件和历史事件记录文件，生成远动装置校核报告。本申请可以克服现有技术中依靠人工进行校核的方式，有效节约人力成本，同时缩短了校核的时间，进而提高了校核的效率，进而能够有效缩短变电站工程投运前的调试周期。
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公开(公告)号：CN111829047A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010619808.3
申请日：2020-06-30
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 云南电网有限责任公司大理供电局
Abstract: 本发明公开了一种双水箱固体显热蓄热供热系统及需求响应调控方法，包括供热一次侧闭合回路和二次侧管网；所述供热一次侧闭合回路包括通过一次侧管网依次连接的一次侧第一循环水泵、固体显热蓄热换热器、第一缓冲水箱、换热器、一次侧第二循环水泵以及第二缓冲水箱；所述一次侧管网与所述二次侧管网通过所述换热器相连，实现一二次侧换热。本发明通过加装水箱改善了蓄热器输出温度波动，并且利用一次侧的双水箱带来的双重流量调节能力，提出针对二次侧需求变化的响应调控策略，本发明可增强固体蓄热系统在工程应用中的稳定性和适应性。
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公开(公告)号：CN111815045A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010633693.3
申请日：2020-07-02
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 云南电网有限责任公司大理供电局
Abstract: 本申请的一种基于Encoder-Decoder模型的光伏发电功率预测方法，通过输入数据对模型进行训练，得到光伏发电功率预测模型；训练完成后，在模型的编码端，采用当前发电数据作为序列输入；通过光伏发电功率预测模型，得到光伏发电功率预测结果。本申请的优点在于，通过历史发电数据结合Encoder-Decoder模型对光伏发电站的发电功率进行预测，提前掌握光伏发电站发电功率的变化情况，并提前制定出合理应对和解决方案；通过光伏发电的历史发电数据的发电功率和当前发电数据的发电功率之间的最大信息系数，选取最优的历史发点数据作为预测模型的学习样本，提高预测的精确度。
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