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公开(公告)号：CN117713235A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311648460.0
申请日：2023-12-04
Applicant: 国家电网有限公司华北分部
IPC: H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/32 , H02J3/24 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及一种微电网日前调度规划方法、装置、设备及介质，所述方法包括确定调度参数，基于调度参数构建目标函数及与目标函数相应的约束条件；根据目标函数和相应的约束条件构建微电网日前调度模型；采用粒子群优化算法对微电网日前调度模型进行迭代求解，得到日前调度计划。本发明以与大电网交换电量最小的微电网能量管理目标函数，构建微电网调度模型。最后，通过粒子群优化算法求解调度模型，得到日前调度计划的最优解，本申请通过对微电网中各种能源设备的功率进行调度，使得微电网的负荷需求得到满足，同时尽可能减少与大电网的交换电量，减少并网功率波动。除此之外，本申请通过PSO算法对模型进行求解，可以获得最优解，提高预测准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119853145A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411858936.8
申请日：2024-12-17
Applicant: 国家电网有限公司华北分部 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种新能源消纳能力提升方法及系统，包括以下步骤：(1)根据采集的电网历史运行数据建立新能源电网仿真数字模型，准确模拟电网运行状态和约束条件；(2)改进式模拟退火算法计算新能源电网最大消纳能力；(3)改进式差分进化算法优化新能源接入方案；(4)在步骤(3)的算法执行中，根据搜索进度和解的质量，自动调整算法参数；(5)通过结合改进式模拟退火算法和改进式差分进化算法确定提升新能源消纳能力的最优新能源接入方案。通过结合改进的模拟退火算法和差分进化算法，即使在新能源发电波动大的情况下，也能保持电网频率、电压在安全范围内，提升整体供电可靠性。
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公开(公告)号：CN117495352A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311514846.2
申请日：2023-11-14
Applicant: 国家电网有限公司华北分部
Abstract: 本发明涉及一种发输电一体化检修优化方法、装置及计算机设备，所述方法包括获取电网调度中心的负荷预测数据；基于负荷预测数据确定机组检修计划和互动负荷信息；其中，机组检修计划是发电厂商根据负荷预测数据确定的，互动负荷信息是互动用户根据所述负荷预测数据确定的；将机组检修计划、互动负荷信息及电网调度中心的预设检修计划输入至预构建的发输电一体化检修优化模型中，输出优化的检修计划。本发明通过发输电一体化检修将发电资源和输电资源统一优化，通过考虑需求侧的灵活性给电力系统运行带来更好的效益，提高中长期机组检修计划的安全性、可靠性和经济性。
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公开(公告)号：CN119891374A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411837025.7
申请日：2024-12-13
Applicant: 国家电网有限公司华北分部 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: H02J3/46 , H02J3/48 , H02J3/00 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/126 , G06N3/084 , G06F113/04 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种火电机组智能调峰优化与深度改造方法及系统，优化改造方法，包括以下步骤：(1)模型预测控制：开发模型预测控制改进火电机组的控制策略，建立火电机组的数学模型收集火电机组历史运行数据并对数据进行预处理，开发模型预测控制器并优化；(2)通过HCNN‑LSTM模型进行负荷预测与可再生能源出力预测；(3)通过优化成本和约束条件，调度优化模型设计；(4)使用遗传算法求解调度优化模型，确定各机组在不同时间段的最优出力。通过模型预测控制(MPC)改进火电机组的控制策略；进一步的，通过HCNN‑LSTM模型提高负荷预测和可再生能源出力预测的准确性；最后，结合预测结果，利用遗传算法优化调度计划，以有效提升火电机组的调峰能力和经济性。
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公开(公告)号：CN117410955A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311084762.X
申请日：2023-08-25
Applicant: 国家电网有限公司华北分部 , 华北电力大学
Abstract: 本发明适用于风电功率预测技术领域，提供了一种风电功率预测方法、装置、电子设备及可读存储介质，方法包括：获取天气类型表征；根据天气类型表征通过预设的天气辨识模型进行辨识，判断所述天气类型是否为寒潮天气；若所述天气类型为寒潮天气，则以数值天气预报作为输入，通过训练好的功率预测模型对目标第一区域的风电功率进行预测，得到风电功率预测结果。通过将天气类型表征通过预设的天气辨识模型进行辨识，从而判断天气类型是否为寒潮天气，若天气类型为寒潮天气，则以数值天气预报作为输入，并通过训练好的功率预测模型对目标第一区域的风电功率进行预测，得到风电功率进行预测结果，解决了寒潮对风电影响，以及影响电力系统稳定性的问题。
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公开(公告)号：CN117194872A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311084754.5
申请日：2023-08-25
Applicant: 国家电网有限公司华北分部 , 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及风电场领域，尤其是一种风电场风速校正方法、系统、计算机设备及存储介质，通过按照实测风速的区间划分，利用核密度估计进行风速预测误差的分布分级建模，可以得到各级风速预测误差分布情况，并得到预测风速误差随实测风速的变化情况，然后根据模型的特征指标对模型进行FCM聚类划分和参数拟合，得到风速预测误差拟合值并据此对预测风速进行矫正，从而使得风速预测精度不断提高。由于预测风速误差随实测风速的变化具有规律，对预测风速误差分级分布模型进行FCM聚类，通过聚类简化对预测风速误差的校正计算，可以提升风速校正的效率。
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