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公开(公告)号：CN103746548A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201410026168.X
申请日：2014-01-21
Applicant: 国家电网公司 , 国网上海市电力公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: H02M1/10
Abstract: 本发明公开了一种用于分布式电源并网检测的多功能模拟电源，其特征在于，包括光伏阵列发电特性模拟模块和风机/微燃机发电特性模拟模块；光伏阵列发电特性模拟模块包括与市电相连接的整流电路、与整流电路输出端相连接且为直流检测设备供电的第一DC-DC变换器、第一DSP控制电路和与第一DSP控制电路相连接的第一人机界面；风机/微燃机发电特性模拟模块包括与第一DC-DC变换器输出端相连接且为交流检测设备供电的DC-AC逆变电路、第二DSP控制电路和与第二DSP控制电路相连接的第二人机界面。本发明的模拟电源可以模拟光伏阵列发电特性、风机发电特性、微燃机发电特性且具备交流和直流输出特性。
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公开(公告)号：CN106329522A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610989382.4
申请日：2016-11-10
Abstract: 本发明公开一种基于需求侧响应的城乡居民多能源柔性控制系统和方法，应用时，需求侧响应主站通过电力专网接收电网端下达的调控命令后，根据居民用电信息和用户负荷优先级进行全区电网可切负荷全景定位及控制路径设定，快速精准的定位出参与负荷控制的居民范围、可调负荷控制程度及可控负荷交替运行控制时间。在保证居民生活关系密切的负荷正常运行基础上，通过远程调节可调负荷温度等参数和控制可控负荷运行时间来实现全局跨区域自动需求侧响应柔性调节控制。同时，综合考虑居民用电设备、分布式电源、储能三者能源节点特点及协调关系，动态调节电网电源、分布式电源和储能的输入输出量，使其与需求侧响应需求、用电需求相匹配，从供应侧角度最大限度提高分布式电源利用率。
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公开(公告)号：CN106887843A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201710255208.1
申请日：2017-04-18
Applicant: 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院 , 南京南瑞集团公司 , 国家电网公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑需求响应的系统备用容量决策方法，首先基于需求弹性估计出用户的缺电成本。系统备用成本由容量成本和实时调用电量成本两部分组成，分别根据容量成本和实时调用电量成本计算模型估计系统备用成本。再以用户缺电成本和系统备用成本之和最低为目标，考虑系统的功率平衡、备用容量最小值限制、发电机组出力及旋转备用的上下限和系统静态安全等约束条件，计算系统最优备用容量。本发明提供的一种考虑需求响应的系统备用容量决策方法，将需求侧资源纳入备用资源考虑，可以有效降低发电侧的备用容量，提高系统设备利用率。
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公开(公告)号：CN105072661A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510417181.2
申请日：2015-07-15
Abstract: 本发明提出了一种无线传感器网络分簇多跳路由协议，在网络初始化时各节点根据其位置信息形成簇，汇聚节点获取网络中所有簇。数据的传输由汇聚节点发起，并实时形成在动态选出的簇头之间从汇聚节点到目标簇的路由，由目标簇的簇头获取局部数据(如该簇中某个电池当时的数据)并向汇聚节点传输。在路由建立的过程中，路由中间节点使用估计代价来决定下一跳节点。估计代价包含归一化的中间节点到目标节点的距离以及节点的剩余能量。本协议主要用于无线传感网络路由控制领域。
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公开(公告)号：CN104268703B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201410514036.1
申请日：2014-09-29
Applicant: 国家电网公司 , 河海大学 , 江苏省电力公司南京供电公司 , 南京南瑞集团公司
CPC classification number: Y02P90/82
Abstract: 本发明公开了一种实施需求响应后电力负荷变化的评估方法，本发明相比于现有的需求响应项目评估方法，本方法从实施需求响应项目后的电力负荷变化角度对需求响应项目进行评估，分别考虑了大用户、集群用户、区域电网三个方面。在大用户方面，即可以评估单个大用户的电力负荷变化，又可以评估整个区域的所有大用户的电力负荷变化，体现了微观和宏观两个角度。将整个区域所有的大用户、集群用户综合，并考虑电网公司后，得到整个区域实施需求响应后电力负荷的变化情况，可为大用户、集群用户如何更合理的参与需求响应，电网公司如何制定合理的需求响应政策提供参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104268703A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410514036.1
申请日：2014-09-29
Applicant: 国家电网公司 , 河海大学 , 江苏省电力公司南京供电公司 , 南京南瑞集团公司
CPC classification number: Y02P90/82 , G06Q10/06315 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种实施需求响应后电力负荷变化的评估方法，本发明相比于现有的需求响应项目评估方法，本方法从实施需求响应项目后的电力负荷变化角度对需求响应项目进行评估，分别考虑了大用户、集群用户、区域电网三个方面。在大用户方面，即可以评估单个大用户的电力负荷变化，又可以评估整个区域的所有大用户的电力负荷变化，体现了微观和宏观两个角度。将整个区域所有的大用户、集群用户综合，并考虑电网公司后，得到整个区域实施需求响应后电力负荷的变化情况，可为大用户、集群用户如何更合理的参与需求响应，电网公司如何制定合理的需求响应政策提供参考。
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公开(公告)号：CN118983831A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410968092.6
申请日：2024-07-18
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/28 , H02J3/38 , G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出的一种楼宇储能日前优化调度方法、系统、装置及存储介质，所述方法包括：对电价、光伏发电和负荷数据进行统计分析，并采用蒙特卡洛模拟方法生成电价、光伏出力和负荷需求的不确定性场景；采用基于K‑medoids方法对生成的不确定性场景进行削减处理；基于削减处理后的不确定性场景，根据电价、光伏出力和负荷需求的参数建立最优调度模型；通过在最优调度模型中引入条件风险度量项，优化所述最优调度模型；通过对最优调度模型进行求解，生成楼宇储能的最优日前调度方案。本发明能够应对电价、光伏出力和负荷需求的多重不确定性，有效的提高了楼宇储能优化调度的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN119623908A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411483802.2
申请日：2024-10-23
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司 , 东南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种基于多目标随机规划的虚拟电厂参与需求响应方法、装置、设备及介质，属于电力市场技术领域，所述方法步骤如下：为VPP内部各资源进行建模，构建各资源的量化表达式；确定VPP运行的各主体，构建多目标优化函数；将多目标优化函数归一化得到多目标规划函数；获取VPP内部不确定变量的分布特征参数及其权重，将确定性多目标规划函数转换含不确定变量的多目标规划函数，得到多目标随机规划模型；使用商用求解器对多目标随机规划模型进行求解，得到VPP内部各资源参与需求响应的调度参数。本发明通过多目标规划整合VPP各主体诉求，归一化简化为单目标，迭代求解调度平均值，平衡利益，降低求解难度。
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公开(公告)号：CN117709996B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202311637731.2
申请日：2023-12-01
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司 , 东南大学
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06Q30/0202
Abstract: 本发明提供一种基于可调鲁棒优化的聚合负荷参与日前信息处理方法及系统，属于电力负荷计算技术领域，获取基于参与市场调节过程而造成的所属用户损失，单位调节负荷对所属用户的补偿，以及本地的报价系数，电力系统运营商终端获取报价信息，以最小化系统调节成本为目标，生成出清价格和负荷调节量；负荷聚合商终端获取到出清价格和负荷调节量信息后，计算当前收益水平；执行循环迭代，直到某次收益水平满足负荷聚合商终端预设的参数大于等于，迭代完成，输出当前的报价系数、出清价格和负荷调节量的值。本发明既保证了满足未来可能发生最坏情况下的结果可行性，也可以根据既有信息即时调整策略，从而兼顾灵活性达到收益的最优化。
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公开(公告)号：CN119171433A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411374513.9
申请日：2024-09-29
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明实施例提供一种负荷预测方法、系统、电子设备及存储介质，属于电力预测领域。该方法包括：获取历史负荷数据并进行预处理，获得目标历史负荷数据；将其输入至预先构建的LTSF‑Linear模型进行预测，获得预测结果；使用多模型融合Stacking集成学习将LTSF‑Linear模型输出的预测结果基于线性回归模型计算得到目标预测结果。在预测模型构建方面，使用LTSF‑Linear模型中的各子模型作为负荷预测的基模型对历史负荷数据分别进行预测，使用基于上述基模型的线性回归模型作为元模型，并通过多模型融合Stacking集成学习的方法训练得到最终预测结果，提高了负荷预测结果的精准度。
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