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公开(公告)号：CN118941172A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411075946.4
申请日：2024-08-07
申请人： 武汉大学 , 国网(苏州)城市能源研究院有限责任公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/067 , G06Q50/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及电力系统运行与控制技术领域，具体指一种基于电解槽输出侧可控的电解铝可调节容量计算方法、装置、设备以及可读存储介质，包括：确定电解槽总散热量与电解槽侧壁散热量之间关系表达式，并建立电解铝热特性控制模型，再结合比热容公式，建立电解铝负荷功率数学模型，最后基于电解槽温度上下限、换热器与空气之间对流系数上下限，确定电解铝负荷功率调节上下界表达式；实时辨别当前时刻电解槽的温度、当前时刻的换热器与空气之间对流系数，确定当前时刻电解铝负荷功率的可调节容量。本发明既考虑了电解铝生产约束条件，又考虑了在电解槽输入侧功率调节的同时，输出侧能量亦可调节，充分挖掘了电解铝负荷可调节能力，实现了最优调节效果。
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公开(公告)号：CN111489028B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202010272463.9
申请日：2020-04-09
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 武汉大学
摘要： 一种基于雷云轨迹跟踪的雷电条件下的光伏功率预测方法，基于雷云轨迹跟踪技术，预测出雷云到达和离开光伏电站上空的时刻，结合动量定理判断云体大小和风度之间的关系，进而知道雷云在光伏电站上空的持续时间；然后，通过气象因素和辐照度历史信息，利用BP神经网络将温度和湿度作为输入进行辐照度预测，最后通过光伏功率转化公式得到光伏功率的预测值。本发明通过光伏功率转化公式简化了天气因素与辐照度的非线性关系，通过云轨迹跟踪技术，解决在雷电等极端气候条件下光伏功率预测有效性问题，提高预测精度，为电力调度部门提供可靠的预测值，便于调度部门在雷电等极端气候影响下提前进行电网潮流优化和调度，提高电力系统安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN111489028A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010272463.9
申请日：2020-04-09
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 武汉大学
摘要： 一种基于雷云轨迹跟踪的雷电条件下的光伏功率预测方法，基于雷云轨迹跟踪技术，预测出雷云到达和离开光伏电站上空的时刻，结合动量定理判断云体大小和风度之间的关系，进而知道雷云在光伏电站上空的持续时间；然后，通过气象因素和辐照度历史信息，利用BP神经网络将温度和湿度作为输入进行辐照度预测，最后通过光伏功率转化公式得到光伏功率的预测值。本发明通过光伏功率转化公式简化了天气因素与辐照度的非线性关系，通过云轨迹跟踪技术，解决在雷电等极端气候条件下光伏功率预测有效性问题，提高预测精度，为电力调度部门提供可靠的预测值，便于调度部门在雷电等极端气候影响下提前进行电网潮流优化和调度，提高电力系统安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN112307675A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011213025.1
申请日：2020-11-03
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 武汉大学
摘要： 一种基于神经网络的温度敏感型负荷分离辨识方法，该方法通过总负荷功率与影响因素的关联度分析，确定了常规负荷功率与温度之间的线性相关性在满足一定条件的情况下趋向于0，以温度与常规负荷之间的线性相关性最小为目标评价函数，进行神经网络算法训练，最终得到温度与温度敏感型负荷功率之间的非线性映射函数关系，从而实现总负荷功率中温度敏感型负荷功率的分离。经该方法分离辨识的负荷功率能够应用于后续负荷预测领域，有效提高负荷预测精度，并且该方法适用于10kV及以上电压等级的馈线负荷预测领域，所得结果能够作为区域性调度策略制定的数据。
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公开(公告)号：CN111552923B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202010322604.3
申请日：2020-04-22
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 武汉大学
摘要： 一种基于通用分布的负荷预测方法及预测系统，以实现电力系统短期负荷功率预测。该方法将历史气象信息数据和电气数据相结合，针对不同的温度增量水平分别构建相应的统计分析模型。首先采用直方图模型来近似表征实际分布，然后选取适当的模型对实际分布进行拟合，本文采用通用分布函数模型进行拟合，并且依据通用分布CDF函数的逆函数的闭合解析表达式，得出一定置信水平下预测功率的置信区间。
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公开(公告)号：CN111552923A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010322604.3
申请日：2020-04-22
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 武汉大学
摘要： 一种基于通用分布的负荷预测方法及预测系统，以实现电力系统短期负荷功率预测。该方法将历史气象信息数据和电气数据相结合，针对不同的温度增量水平分别构建相应的统计分析模型。首先采用直方图模型来近似表征实际分布，然后选取适当的模型对实际分布进行拟合，本文采用通用分布函数模型进行拟合，并且依据通用分布CDF函数的逆函数的闭合解析表达式，得出一定置信水平下预测功率的置信区间。
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公开(公告)号：CN118868038A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410883296.X
申请日：2024-07-03
申请人： 国网(苏州)城市能源研究院有限责任公司 , 武汉大学 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/14 , H02J3/06 , H02J3/46 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F113/04 , G06F111/04 , G06F111/02
摘要： 本发明涉及考虑电解铝负荷的网荷协调控制方法、装置、系统及介质，包括获取电力系统中的电源侧运行数据与电解铝负荷侧运行数据，计算电力系统总成本，以电力系统总成本最小为优化目标，构建目标函数；构建电源侧约束；基于电解铝负荷侧电解槽处于能量平衡状态时的能量关系式、比热容公式，以及满足电解槽生产条件的预设最小、最大温度值，获取电解铝负荷的最小、最大调控功率，构建电解铝负荷功率约束；基于目标函数、电源侧约束与电解铝负荷功率约束，构建日前经济调度模型，通过分段线性化转换为混合整数线性规划问题来求解，获取目标函数收敛时电力系统中电源侧各机组与电解铝负荷侧在各时段的预测功率值，对电力系统中各电力资源进行调度。
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公开(公告)号：CN117992703A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410267375.8
申请日：2024-03-08
申请人： 武汉大学 , 国网(苏州)城市能源研究院有限责任公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06F17/10 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/08
摘要： 本发明涉及一种电解铝可调节容量实时计算方法，包括：当电解槽的能量平衡时，得出电解槽能量与损失热量间的关系；基于电解槽温度的变化，结合比热容公式，建立电解铝负荷非电气参数温度和电气参数功率之间的数学模型；获取电解铝负荷生产的额定温度，确定电解槽温度的上下限，得到电解铝负荷功率调节的上下界表达式；实时辨别电解槽当前的温度，根据电解槽温度的上下界，确定电解铝负荷功率的可调节量；本发明保证了电解槽温度在适宜范围内，提高了生产效率和产品质量；同时确保了负荷运行在功率范围之内；充分挖掘了电解铝负荷可调节能力；对负荷侧灵活调节资源的开发以及电力系统的安全稳定和经济运行具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112307675B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202011213025.1
申请日：2020-11-03
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 武汉大学
摘要： 一种基于神经网络的温度敏感型负荷分离辨识方法，该方法通过总负荷功率与影响因素的关联度分析，确定了常规负荷功率与温度之间的线性相关性在满足一定条件的情况下趋向于0，以温度与常规负荷之间的线性相关性最小为目标评价函数，进行神经网络算法训练，最终得到温度与温度敏感型负荷功率之间的非线性映射函数关系，从而实现总负荷功率中温度敏感型负荷功率的分离。经该方法分离辨识的负荷功率能够应用于后续负荷预测领域，有效提高负荷预测精度，并且该方法适用于10kV及以上电压等级的馈线负荷预测领域，所得结果能够作为区域性调度策略制定的数据。
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公开(公告)号：CN109767353B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201910031330.X
申请日：2019-01-14
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 武汉大学
摘要： 本发明涉及一种基于概率分布函数的光伏发电功率预测方法，包括以下步骤：步骤1：收集待预测的光伏发电系统的辐照度数据以及对应的发电功率数据；步骤2：将辐照度的取值范围划分为M个区间；在每个区间中，采用通用分布拟合方法拟合得到该区间对应的光伏发电功率概率密度函数和累计分布函数；步骤3：对于任意已知辐照度，找到其所对应的区间以及光伏发电功率概率分布密度函数，得到已知辐照度对应的若干个光伏发电功率值，各光伏发电功率值构成光伏出力场景集；步骤4：对光伏出力场景集中的各光伏发电功率值求取平均值作为已知辐照度对应的光伏发电功率预测值。本发明可以快速且高精度的对光伏发电功率进行预测，具有较高的实际应用价值。
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