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公开(公告)号：CN116345578B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310606312.6
申请日：2023-05-26
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: H02J3/46 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06F113/04
Abstract: 本申请涉及一种基于深度确定性策略梯度的微电网运行优化调度方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取针对目标电网的初始调度策略；根据初始调度策略，确定对应的待筛选调度策略集合；通过目标智能体所采用的强化学习方式，从各待筛选调度策略中筛选出目标调度策略；将目标电网对应的初始状态参数输入至目标调度策略，得到目标调度参数；根据目标调度参数，调度目标电网。采用本方法能够基于目标智能体所采用的强化学习方式，从通过向初始调度策略引入随机噪声得到的待筛选调度策略中筛选出目标调度策略，进而利用目标调度策略对目标电网进行调度，保证目标调度策略的准确性，从而得到准确的调度参数，进而提高目标电网的调度效率。
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公开(公告)号：CN116319269B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310565931.5
申请日：2023-05-19
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: H04L41/0659 , H04L41/0677
Abstract: 本申请涉及一种具备通讯故障自检及快速隔离的新能源边缘侧通信模块。通讯故障自检及快速隔离方法包括：检测新能源边缘侧通信模块发生故障，对新能源边缘侧通信模块进行错误程序检测处理；若通信程序存在程序错误，获取新能源边缘侧通信模块中存在错误的目标程序，并对目标程序进行隔离；将目标程序隔离后的通信程序进行重启，对重启后的通信程序进行程序错误检测处理；若重启后的通信程序不存在程序错误，将重启后的通信程序作为故障处理后的通信程序；若重启后的通信程序存在程序错误，对新能源边缘侧通信模块重新安装通信程序，将重新安装的通信程序作为故障处理后的通信程序。采用本方法能够提高新能源边缘侧通信模块的运行效率。
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公开(公告)号：CN115833102B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202211575153.X
申请日：2022-12-08
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的风电场频率快速响应控制方法，包括步骤：S1：利用SCADA系统的风电机组状态数据，训练得到基于神经网络的风电机组的状态预测模型；基于电网频率偏差对应的风电场总有功功率参考值，并结合状态预测模型，采用模型预测控制算法，得到各个风电机组的有功功率参考值；S2：离线训练基于神经网络的风电机组控制模型，利用训练好的模型替代模型预测控制算法对各风电机组进行在线控制；S3：当状态预测模型误差超过设定阈值时，采用最新的SCADA系统监测数据重新训练，更新风电机组的状态预测模型和控制模型。本发明构建了更精确的风电机组状态预测模型，并能够迅速给出各风电机组参考功率，实现风电场快速频率响应控制。
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公开(公告)号：CN116345578A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310606312.6
申请日：2023-05-26
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: H02J3/46 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06F113/04
Abstract: 本申请涉及一种基于深度确定性策略梯度的微电网运行优化调度方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取针对目标电网的初始调度策略；根据初始调度策略，确定对应的待筛选调度策略集合；通过目标智能体所采用的强化学习方式，从各待筛选调度策略中筛选出目标调度策略；将目标电网对应的初始状态参数输入至目标调度策略，得到目标调度参数；根据目标调度参数，调度目标电网。采用本方法能够基于目标智能体所采用的强化学习方式，从通过向初始调度策略引入随机噪声得到的待筛选调度策略中筛选出目标调度策略，进而利用目标调度策略对目标电网进行调度，保证目标调度策略的准确性，从而得到准确的调度参数，进而提高目标电网的调度效率。
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公开(公告)号：CN115907307B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310006843.1
申请日：2023-01-04
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F16/215 , G06F18/2433 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及一种面向电网实时数据交互的电力系统碳排放流在线分析方法、装置、计算机设备和存储介质。包括：获取当前时间段内的电力相关数据；对电力相关数据进行异常识别处理，若存在第一可疑数据，则对第一可疑数据进行异常识别，并对识别的异常数据进行替补处理，获得目标光伏机组出力数据；若存在第二可疑数据，则对第二可疑数据进行异常识别，并对识别出的异常数据进行替补处理，获得目标用电负荷数据；若存在第三可疑数据，则对第三可疑数据进行异常识别，并对识别出的异常数据进行替补处理，获得目标风电机组功率数据；基于目标光伏机组出力数据、目标用电负荷数据以及目标风电机组功率数据进行碳流分析。采用本方法能够提高碳流分析精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115833115A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310053801.3
申请日：2023-02-03
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及配电自动化技术领域，公开了一种多时间尺度分配模型的分布式资源边缘控制方法及装置。该方法包括：通过预建立的多时间尺度功率分配模型，根据当前系统时间，获取目标分布式资源，以及目标分布式资源对应的分配功率；获取综合时延，并根据综合时延，建立目标PID控制模型；通过目标PID控制模型，根据目标分布式资源对应的分配功率，对目标分布式资源进行功率控制。本实施例的技术方案，通过采用多时间尺度功率分配模型，对不同的分布式资源进行多时间尺度功率分配，可以实现对分布式资源的准确功率分配；其次，通过基于综合时延建立PID控制模型，可以提升功率边缘控制的响应速度和准确度。
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公开(公告)号：CN115564152A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211556671.7
申请日：2022-12-06
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于STIRPAT模型的碳排放量预测方法及装置。方法包括：从数据库中获取预设周期内碳排放量的历史影响指标；根据碳排放量的历史影响指标及预设碳排放量模型进行碳排放量预测，生成碳排放量预测结果；预设碳排放量模型为基于STIRPAT模型及空间杜宾模型所构建的模型；根据碳排放量预测结果计算碳排放权使用额度。本申请基于STIRPAT模型及空间杜宾模型构建预设碳排放量模型，能够提高预设碳排放量模型的准确性。从而，采用预设碳排放量模型进行碳排放量预测，生成的碳排放量预测结果准确性也有所提高。进而，根据碳排放量预测结果计算碳排放权使用额度，能够提高碳排放权使用额度的准确性。
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公开(公告)号：CN115392055A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211291320.8
申请日：2022-10-21
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本申请涉及一种基于脱钩模型的电碳达峰路径模拟与动态评估方法。所述方法包括：根据待分析地区内当前季度的用电量变化率和环境控制变量，确定当前季度的资源变化率，根据当前季度的碳排放量与上一季度的碳排放量，确定当前季度的第一碳排放量变化率，根据资源变化率、第一碳排放量变化率，确定待分析地区当前季度的碳脱钩因子，根据第二碳排放量变化率以及第三碳排放量变化率，确定待分析地区当前季度的碳转移因子，根据第一碳排放量变化率、第三碳排放量变化率、碳脱钩因子、碳转移因子，确定待分析地区当前季度的碳排放脱钩状态。解决了传统技术中得到的碳排放脱钩状态具有滞后性的问题。
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公开(公告)号：CN114757457A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210677597.8
申请日：2022-06-16
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/2458
Abstract: 本申请涉及一种基于电力大数据的电碳排放全过程监测方法和装置。所述方法包括：获取电网的电力数据，电力数据包括不同地方区域电网的单位发电量标准燃料消耗量、发电量、外部输电量、输电侧碳排放因子、生产活动用电量、碳排放量数据和行业流动产值数据，根据单位发电量标准燃料消耗量和发电量，得到发电侧电力碳排放量，根据外部输电量、输电侧碳排放因子和发电侧电力碳排放量，得到输电侧电力碳排放量，根据发电侧电力碳排放量、生产活动用电量、碳排放量数据和行业流动产值数据，得到用电侧电力碳排放量，最终，基于发电侧、输电侧和用电侧的电力碳排放量，进行电力碳排放风险预警。采用本方法能够实现准确的电力碳排放风险预警。
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公开(公告)号：CN116914861B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311169375.6
申请日：2023-09-12
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于模型预测控制的风储电站经济优化调度方法及系统。该方法通过获取待调度电能的市场价格预期信息、风电出力预期信息、设备成本参数和初始调度电能，并将市场价格预期信息、风电出力预期信息、设备成本参数和初始调度电能输入至预测模型中进行指令优化，得到控制指令，再将控制指令发送到电力混合系统中进行电能调度，得到目标调度电能。上述方法结合了预测市场价格、风电出力情况以及发电设备的运行寿命参数等信息，能够降低发电成本，提高经济效益。另外，通过预测模型进行电能的调度优化，可以保证设备稳定运行，增强电力系统的可靠性，降低系统运行风险。
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