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公开(公告)号：CN118709816A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202310302751.8
申请日：2023-03-27
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06Q10/04 , H02J3/46 , H02J3/14 , H02J3/28 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F113/04 , G06F111/04
摘要： 本发明公开了属于电力系统调度领域的一种源荷储联合调峰的日前‑日内滚动优化调度方法。本发明首先建立火电机组调峰成本计算模型，然后将柔性负荷通过需求响应机制纳入调度计划，分别对价格型需求响应和激励型需求响应行为进行建模；最后，分别建立考虑火电、风电、光伏、柔性负荷、储能联合参与调峰的日前优化调度模型和日内优化调度模型。求解日前优化调度模型，得到日前调度计划，将日前调度计划作为已知量代入到日内优化调度模型，滚动求解日内优化调度模型得到日内滚动调度计划。本发明的方法为考虑源荷储联合参与调峰的电力系统优化调度提出了一种新的思路。
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公开(公告)号：CN118763738A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410803606.2
申请日：2024-06-20
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
IPC分类号： H02J3/46 , H02J3/32 , H02J3/14 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/006
摘要： 本发明属于风光储联合系统调度优化控制技术领域，具体涉及一种集群化风光储联合调度控制方法及系统。本方案对待分析地区的各风电、光伏、储能单元进行风光储集群区域划分；对划分的区域内风光储电站进行资源评估，筛选出具有相似特征的风光储电站，将具有相似特征的风光储电站作为同一个风光储集群；基于划分好的风光储集群，以调度经济成本最小为目标构建调度优化模型，并确定调度优化模型的约束条件；基于约束条件，通过改进粒子群优化算法求解所述调度优化模型，得到风光储联合电站调度策略；其中，改进粒子群优化算法引入动态惯性权重和非线性变化学习因子。本方案提高了风光储联合电站调度优化的经济性，提升了能源资源的利用效率。
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公开(公告)号：CN118713109A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202310302738.2
申请日：2023-03-27
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明公开了属于电力市场调频领域的一种风电与抽水蓄能电站联合参与一次调频的方法。本发明首先提出基于全风况功率备用控制的风电调频策略，然后结合不同工况下抽水蓄能电站的调频特性，以机会约束形式表征风电与负荷波动的不确定性并设置系统调频备用约束，建立基于动态减载的风电与抽水蓄能电站联合优化运行模型，求解该数学模型得到风电与抽水蓄能电站联合参与一次调频的方案。本发明的方法为风电与抽水蓄能电站联合参与一次调频提出了一种新的思路。
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公开(公告)号：CN116865237A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310595891.9
申请日：2023-05-25
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明公开了一种多通道线性自抗扰控制器抑制风火打捆外送系统低频振荡与次同步振荡方法。针对双馈风电与火电打捆外送系统，本方法设计双通道控制器将不同振荡分开进行抑制，低频振荡抑制通道以火电机组轴系转速差作为输入信号，次同步振荡抑制通道以汇流母线处频率差作为输入信号，两通道输出共同作用于双馈风机转子侧电流内环；提出综合迭代寻优的参数整定方法协调不同通道的控制参数，实现对风火打捆外送系统低频振荡与次同步振荡的协调抑制，实现双馈风电场接入从被动适应到主动支撑系统阻尼。本发明的多通道线性自抗扰控制器协调抑制风火打捆系统低频振荡与次同步振荡的方法，展现了良好的振荡抑制效果与鲁棒性，线性的自抗扰控制器参数整定，简单便捷，且无需对双馈风机结构进行过多改动，具有良好的经济性。
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公开(公告)号：CN114912242A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202111460348.5
申请日：2021-11-29
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F111/04 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了属于电力系统自动化/电力市场领域的一种现货市场环境下日前电力市场安全稳定校核方法。本发明设计时序串行调度流程为主流程，任务并行调度流程为辅流程，主流程负责整个流程的启动及终止控制，并给辅流程推送任务；主流程依据时序串行地进行出清断面生成，针对每个已经生成的出清断面都将生成静态安全校核任务和暂态稳定校核任务，并将任务交给辅流程；辅流程利用分布式并行计算技术完成所有的静态安全校核任务及暂态稳定校核任务。本发明的方法能有效评估出清结果是否存在安全稳定问题，为日内市场及实际运行提供预警。
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公开(公告)号：CN118868001A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202310458711.2
申请日：2023-04-26
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种含噪泛频振荡的辨识方法。该发明整体包括采样数据预处理、模态分解和参数辨识三个部分。采样数据预处理由噪声种类划分和去噪处理两部分组成；模态分解采用的方法是变分模态分解(Variational Mode Decomposition，简称VMD)；参数辨识则是基于希尔伯特变换(Hilbert transform，简称HT)得到幅值、频率、衰减因子和相位四项振荡信号参数。本发明利用排列熵定量分析VMD分解信号的含噪情况，剔除高噪分量，优化VMD参数实现去噪过程中最大化保留有效分量，旨在提供一种噪声干扰下的高精度辨识方法，为泛频振荡机理和抑制研究提供支持。
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公开(公告)号：CN118694006A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410701553.3
申请日：2024-05-31
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
IPC分类号： H02J15/00 , G06F30/27 , G06N3/006 , H02J3/28 , H02J3/30 , H02J3/32 , G06F111/04 , G06F119/02 , G06F113/04
摘要： 本发明属于储能容量配置技术领域，具体涉及一种多类型储能设施的配置优化方法、装置、设备及介质。本方案通过确定多类型储能系统中各类型储能设施的类型，并获取预先构建的各类型储能设施的数学模型；然后基于不同的评价指标对储能设施进行权重系数的赋值；接着以年均系统成本最小为目标函数构建容量配置模型，并确定容量配置模型的约束条件；最后采用改进粒子群算法对容量配置模型进行求解，得到最优配置。综合考虑了储能设施在多个评价指标下的差异性和电力系统运行中的动态性，实现储能设施的准确优化配置，提高电力系统的稳定性和经济性。
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公开(公告)号：CN114140190A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111331475.5
申请日：2021-11-03
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明公开了属于电力市场调频辅助服务领域的一种考虑替代效应的电动汽车负荷参与调频市场的出清方式。本发明首先基于充放电成本确定电动汽车的基准补偿价格，然后确定计及替代效应的调频市场各参与方的报价顺序，最后建立调频辅助服务与电能量联合出清方案下的数学模型，求解该数学模型得到出清电价。本发明的方法为电动汽车负荷参与电力系统调频市场提出了一种新的思路。
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公开(公告)号：CN118861639A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411116270.9
申请日：2024-08-14
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC分类号： G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/08 , H02J3/00
摘要： 本发明属于风电功率预测技术领域，公开了一种基于多维特征提取的可解释深度学习风电功率预测方法及系统，本发明非线性特征提取及滞后特征创建：目前特征选择的方法大多是基于Pearson相关系数、Spearman相关系数等线性函数来反映环境变量对风力发电功率的影响，而实际上，风电输出功率与众多变量之间存在显著的非线性特征。本发明采用最大互信息系数(MIC)方法进行非线性特征提取，能够更准确地反映环境变量对风力发电功率的非线性影响。在特征选择的基础上，对关键特征进行滞后性处理，创建新的滞后特征(Lag Features)。做法是将时间序列中的过去值作为当前时刻的特征。这种方法可以帮助捕捉时间序列数据中的时间依赖性。
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公开(公告)号：CN118657243A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410681523.0
申请日：2024-05-29
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06F18/2131 , G06N3/0442 , G06N3/049
摘要： 本发明属于信息技术领域，公开了一种基于多变量时序分解与多模型组合的光伏发电功率预测方法，该方法包括：相关性筛选、季节性趋势分解、时域和频域注意力、多模型融合预测、零出力调整。本发明确定基于多变量时序分解与多模型组合的预测方法在光伏发电功率预测中具有最优效果。该模型成功整合了STL分解、BiLSTM和TCN、时域和频域注意力机制的优势，既能精细捕捉光伏功率的季节性循环模式，又能准确建模其长期趋势演变，从而实现对光伏功率输出的精准预测，为光伏电站的运行优化、虚拟电厂调度及能源市场决策提供了有力支持。
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