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公开(公告)号：CN109888839B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201910057482.7
申请日：2019-01-22
Applicant: 国家电网公司华中分部 , 清华大学
IPC: H02J3/46
Abstract: 本发明实施例提供了一种电厂机组的负荷平衡能力评价方法及系统，通过对实际负荷数据和出力数据在不同时间尺度上进行分解比较，量化评价电厂机组在调峰尺度、超短期尺度、AGC尺度这三种不同时间尺度下的负荷平衡能力，弥补了现有技术中的技术空白，使评价结果更加客观。另外，还可以使调度单位根据不同时间尺度下的评价结果对相关的电厂机组进行奖惩。
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公开(公告)号：CN105680467B
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201610148198.7
申请日：2016-03-16
Applicant: 国家电网公司华中分部 , 清华大学 , 国家电网公司
CPC classification number: Y02E60/60
Abstract: 本发明公开了一种基于特高压交直流混联背景的区域电网扰动控制评价方法，包括步骤：设定区域电网时间维下扰动控制评价标准，所述扰动控制标准包括可报告扰动、备用共享组以及不同时间下的扰动恢复率等指标的定义、表达式和物理意义；根据各控制区扰动控制评价指标划分控制区扰动恢复等级；根据控制区扰动恢复等级，对各控制区进行考核，考核结果包括电量惩罚和电量返还；每个季度根据扰动控制评价指标计算下一季度的事故备用调整量。本发明具有如下优点：通过设计评价指标，计算出控制区的扰动恢复等级，进而对控制区进行电量的惩罚与返还，从而实现评价控制区在时间维度下对扰动的恢复能力以及评价控制区对网调动态ACE指令的执行情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105680467A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610148198.7
申请日：2016-03-16
Applicant: 国家电网公司华中分部 , 清华大学 , 国家电网公司
CPC classification number: Y02E60/60 , H02J3/36 , G06Q10/06393 , G06Q50/06 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了一种基于特高压交直流混联背景的区域电网扰动控制评价方法，包括步骤：设定区域电网时间维下扰动控制评价标准，所述扰动控制标准包括可报告扰动、备用共享组以及不同时间下的扰动恢复率等指标的定义、表达式和物理意义；根据各控制区扰动控制评价指标划分控制区扰动恢复等级；根据控制区扰动恢复等级，对各控制区进行考核，考核结果包括电量惩罚和电量返还；每个季度根据扰动控制评价指标计算下一季度的事故备用调整量。本发明具有如下优点：通过设计评价指标，计算出控制区的扰动恢复等级，进而对控制区进行电量的惩罚与返还，从而实现评价控制区在时间维度下对扰动的恢复能力以及评价控制区对网调动态ACE指令的执行情况。
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公开(公告)号：CN115117870B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210705819.2
申请日：2022-06-21
Applicant: 华中科技大学 , 国网湖北省电力有限公司黄石供电公司 , 国家电网公司华中分部
Abstract: 本发明涉及用于储能单元的下垂控制方法、装置、设备及存储介质，属于电力系统领域。本发明将储能单元的输出电流引入对下垂系数的调整中，利用储能单元对应的电流差值和荷电状态差值共同确定下垂系数，使得在系统运行状态发生突变的暂态过程期间，能够根据输出电流变化和荷电状态变化对储能单元的下垂系数进行合理调整，从而有效提升对各个储能单元的暂态均流效果，有利于分布式储能单元的荷电状态平衡。
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公开(公告)号：CN114819480A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210238932.4
申请日：2022-03-11
Applicant: 华中科技大学 , 国网湖北省电力有限公司黄石供电公司 , 国家电网公司华中分部
IPC: G06Q10/06 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及一种计及电动公交公司协同的配电网分布式应急调度方法，包括以下步骤，构建配电网自调度子模型；构建电动公交公司支撑配电网运行的电动公交公司自调度子模型；基于配电网自调度子模型和电动公交公司自调度子模型，采用增广拉格朗日法构建配电网‑电动公交公司‑电动公交车辆协同应急调度双层分布式模型；采用目标级联法对所述配电网‑电动公交公司‑电动公交车辆协同应急调度双层分布式模型进行分布式迭代优化，并利用求解器进行求解，得到配电网以及电动公交公司的最优应急调度策略。本发明从分布式角度进行应急调度，可以有效保护配电网与电动公交公司的数据隐私，通过双层分布式架构来提高调度问题的优化求解速度。
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公开(公告)号：CN109859588B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201910283637.9
申请日：2019-04-10
Applicant: 国家电网公司华中分部 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: G09B23/18
Abstract: 本发明公开了一种面向特高压电网的人机对抗调度培训仿真系统和方法，方法包括接收学员客户端发送的初始系统参数以及调控事件，基于设置的初始运行方式启动仿真计算流程；对调控事件进行仿真计算；进行薄弱点分析，针对学员挑选的培训主题和题目难度等级，为学员挑选相匹配的设备故障事件完成自动出题，并对设备故障事件进行仿真计算，将仿真的电网运行状态反馈给学员客户端。本发明可根据电网仿真的薄弱环节和学员的培训需求实现智能化出题，以此提升培训仿真出题科学性，提升调度员仿真培训系统的自动化智能化水平；本发明可便捷地进行个性化演练，以此精准高效地提高学员的调度技能水平，具有很强的实用性。
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公开(公告)号：CN112116162A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202011026983.8
申请日：2020-09-26
Applicant: 国家电网公司华中分部 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CEEMDAN‑QFOA‑LSTM的输电线覆冰厚度预测方法，涉及输电线状态评估与深度学习结合的领域。本方法包括下列步骤：①数据获取和预处理（11）；②对覆冰厚度历史数据序列进行CEEMDAN分解（12）；③量子果蝇算法优化LSTM的超参数（13）；④LSTM模型训练（14）；⑤预测输电线覆冰厚度并分析结果（15）。本发明使用CEEMDAN分解算法，将难以直接预测的序列转换为多个可预测的分量序列，根据分解得到的多维度特征信息可以使神经网络更加准确地把握序列的规律；使用QFOA优化算法来获取超参数，避免了复杂的人为调参过程，更有效地训练网络模型；使用的LSTM神经网络不存在一般网络的梯度消失问题，保证模型能够最优收敛，有效解决短期和长期时间序列预测的问题。
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