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公开(公告)号：CN107910882B
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201711140633.2
申请日：2017-11-16
Applicant: 广州供电局有限公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: H02J3/28
Abstract: 本发明涉及一种分布式储能运营模式优化设计方法和系统。上述分布式储能运营模式优化设计方法包括：获取分布式储能系统的用户负荷在第一级统计时段初始时刻对应的初始瞬时功率，以及用户负荷在第一级统计时段结束时刻对应的结束瞬时功率；根据所述初始瞬时功率和结束瞬时功率确定分布式储能系统的用户负荷在第一级统计时段的负荷功率；若所述负荷功率小于或者等于分布式储能系统的最大输出功率，则根据所述负荷功率控制分布式储能系统进行放电，若所述负荷功率大于分布式储能系统的最大输出功率，则根据所述最大输出功率控制分布式储能系统进行放电。其可以提高其中数据处理的准确性，还可以提高后续控制分布式储能系统放电工作的科学性。
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公开(公告)号：CN110492487A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910843308.5
申请日：2019-09-06
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种集群处理方法和装置，用于划分出方便控制配电网电压的集群。本发明实施例的集群处理方法，包括：确定配电网的任意两节点之间的灵敏度，灵敏度表示两节点中的一节点的注入功率增大或减小一单位量，对两节点中的另一节点的电压幅值的影响程度；使用灵敏度确定两节点之间的电气距离，电气距离和灵敏度为反比关系，两节点之间的电气距离越小，两节点划入同一集群的可行程度越高；根据电气距离，对配电网的节点进行划分，得到多个集群。因集群的划分基于电气距离，而电气距离的确定基于灵敏度，该灵敏度和节点的功率以及节点的电压相关，从而，划分出的集群和节点电压相关，通过控制集群，可方便控制配电网的电压。
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公开(公告)号：CN110365056A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910749502.7
申请日：2019-08-14
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种基于DDPG的分布式能源参与配电网调压优化方法，将确定性深度确定性策略梯度算法运用到分布式能源参与配电网调压中，由于所采用的DDPG算法是一种“模型友好”算法，将原始分布式能源参与配电网调压优化策略问题运用马尔可夫决策过程方法转化为策略决策问题，提高了算法的通用性；通过运用目标网络提高样本训练的稳定性，更易于收敛，且具有可行性更高，运行成本更低的优点。
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公开(公告)号：CN110298138A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910615191.5
申请日：2019-07-09
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种综合能源系统优化方法，该方法包括以下步骤：获取综合能源系统的系统参数，并利用系统参数构建基于两阶段随机优化的联合优化模型；其中，系统参数包括：规划时的设备参数和线路参数，运行时的源荷参数；将联合优化模型中的约束优化问题进行去约束化，获得无约束优化问题的目标联合优化模型；利用加速梯度下降算法对目标联合优化模型进行迭代求解，获得系统优化参数；利用系统优化参数对综合能源系统的规划和运行进行优化。该方法能够对综合能源系统进行快速、有效、实时、动态地规划优化和运行优化。本发明还公开了一种综合能源系统优化装置、设备及可读存储介质，具有相应的技术效果。
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公开(公告)号：CN109784563A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910048584.2
申请日：2019-01-18
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟测风塔技术的超短期功率预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取风电场中所有风电机组的历史数据、及整个风电场的历史功率输出值；根据历史数据、及历史功率输出值，确定每个风电机组的权重，并得到历史虚拟测风塔数据向量；根据历史虚拟测风塔数据向量、及历史功率输出值获取风电场功率曲线，并根据历史NWP数据与历史虚拟测风塔数据向量之间的关系、及未来NWP数据，得到未来虚拟测风塔数据向量；根据未来虚拟测风塔数据向量、及风电场功率曲线计算风电场在未来超短期内的输出功率。本申请公开的上述技术方案，可以在不依赖测风塔数据的情况下实现对高原山地风电场的超短期功率预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109615152A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201910131088.3
申请日：2019-02-21
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种基于成本导向梯度上升回归树的风力发电预测方法及产品，该方法，包括：获取待预测地的风力历史数据、预测误差损失函数模型；求取所述风力历史数据关于所述预测误差损失函数模型的负梯度值，作为残差估计值；利用所述残差估计值训练梯度上升回归树模型，得到成本导向梯度上升回归树模型；利用所述成本导向梯度上升回归树模型，预测风力发电量。本发明采用了一种梯度上升回归树方法，该方法能够有效地处理成本导向型损失函数，并使用回归树和梯度提升两种手段将预测误差产生的实际成本纳入到模型构建和预测过程中，梯度上升回归树方法来执行最优点预测，使其能够有效地处理成本导向的损失函数，能够降低高、低估预测带来的成本差异。
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公开(公告)号：CN107147099B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201710364163.1
申请日：2017-05-22
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: H02H9/08
Abstract: 本发明涉及一种弧光接地过电压抑制方法和系统，获取消弧线圈的初始电感、配电网系统的谐振频率和额定频率，根据消弧线圈的初始电感和配电网系统的谐振频率计算配电网三相对地电容值，当监测到配电网系统正常运行、监测到故障信号以及故障信号持续预设时间未消失时时，根据配电网三相对地电容值、配电网系统的额定频率将配电网系统的消弧线圈的电感设置为第一电感值、第二电感值和第三电感值，当监测到接地故障信号消失后，无延时退出消弧线圈。通过监测故障信号无延时投入消弧线圈，并对消弧线圈的过补偿比例进行跟踪调整，使配电网系统保持正常运行，可基于原有的消弧线圈装置，有效抑制间歇性弧光节点引起的过电压水平，抑制效率高。
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公开(公告)号：CN109284939A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811258017.1
申请日：2018-10-26
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种综合能源系统的热电联合随机生产模拟方法、装置及设备，考虑到除了电力机组外其他的能源如可再生能源等也会对综合能源系统产生影响，先在电时序负荷数据中分离出净电时序负荷数据，再根据净电时序负荷数据和热负荷数据构造初始热电联合概率密度函数，保证初始热电联合概率密度函数的准确性，并通过对综合能源系统中的机组进行模拟投运，根据机组的性能指标对初始热电联合概率密度函数进行修正计算得到等效热电联合概率密度函数，最后依据等效热电联合概率密度函数计算得到的综合能源系统的可靠性指标和经济性指标，更加符合综合能源系统多种能源协调并存的特点，实现了对综合能源系统的可靠性和经济价值的准确评估。
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公开(公告)号：CN109256812A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811425633.1
申请日：2018-11-27
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: H02J3/38 , H02M7/5387
Abstract: 本发明公开了一种逆变器接口型微源的微电网负序电压补偿方法，应用于外接LC滤波器的三相三桥臂结构的逆变器，由于微源通过该逆变器接入微电网的直流母线，在获取到逆变器的滤波电流il、输出电压uo、输出电流io以及微电网中所有逆变器的输出电流负序分量的平均值 后，通过负序滤波电流参考量 和滤波电流负序矢量 计算逆变器的负序补偿电压值。通过对连接微电源和直流母线的三相三桥臂结构的逆变器的电压进行负序电压补偿，达到了对直流母线三相电压中的负序电压分量进行补偿的目的，避免了负载发生故障。此外，本发明还公开了一种逆变器接口型微源的微电网负序电压补偿装置，效果如上。
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公开(公告)号：CN109242218A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811307830.3
申请日：2018-11-05
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于SVM的高原山区的风电功率预测方法，首先获取与高原地区对应的风速数据，然后对风速数据以天为单位进行第一聚类，得到多类第一风速样本数据，其次，再对各类第一风速样本数据基于SVM以连续预设天数为单位进行第二聚类，得到多类第二风速样本数据，将各类第二风速样本数据作为风电功率预测的最终风速样本数据，以对高原山区的风电功率进行预测，能够同时利用以风速相似的天为单位和以风速相似的连续几天的时间段为单位的风速数据对高原地区不同位置的风机的风电功率进行预测，达到了对高原地区不同位置的风机的风电功率进行精确预测的目的。本发明还公开了一种基于SVM的高原山区的风电功率预测装置，效果如上。
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