-
公开(公告)号：CN115456959A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211012380.1
申请日：2022-08-23
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于光伏电站运维技术领域，主要通过计算机深度学习技术进行光伏面板的热斑诊断，具体涉及基于数据增强技术的红外图像光伏热斑识别方法。一种基于数据增强技术的红外图像光伏热斑识别方法，通过无人机拍摄得到光伏面板红外图像，然后通过数据增强技术得到更多的数据填充进入数据集中，最后训练YOLOX模型得到一个可以检测到光伏热斑的深度网络模型。本发明使用了数据增强技术以应对图片样本数量不足的情况，克服了现有的红外光伏图像数据集在有限数据情况下很难应用深度学习技术取得良好结果的技术问题。
-
公开(公告)号：CN115455811A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211024480.6
申请日：2022-08-25
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 基于数字孪生、深度强化学习的光伏电站电池板布置方法，包括：首先通过数字孪生技术，对所选址的光伏基地地面地貌形状进行数字孪生；其次通过深度学习将气象数据中的云层进行数字孪生；然后对气象数据进行数字孪生；最后对数字孪生的BIM模型以及数据流，通过深度强化学习技术进行模拟学习，动态学习一套太阳能电池板布置的策略方法以及实时动态调整方法。本发明解决了光伏发电基地电池板的布置、环境因素和光伏发电板自身的影响，在不同时间和空间尺度下具有较大的随机性和波动性的问题。
-
公开(公告)号：CN115411751A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211141994.X
申请日：2022-09-20
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 周强 , 马志程 , 张金平 , 赵龙 , 沈渭程 , 王定美 , 吕清泉 , 张睿骁 , 韩旭杉 , 马彦宏 , 张健美 , 保承家 , 高鹏飞 , 张彦琪 , 张珍珍 , 李津 , 刘丽娟 , 赵炜 , 沈琛云 , 甄文喜 , 黄蓉 , 王明松 , 陈钊 , 郑翔宇 , 陈柏旭 , 王晟 , 刘海伟
摘要： 本发明提供了一种考虑电网实际调控需求的混合储能系统调度方法，涉及储能供电系统技术领域。通过综合分析数据参数，形成适应电网能源需求的储能调度方案，使针对储能系统的储能调度方案更加匹配电网的用电需求，提高对于储能系统电能的高效利用，一定程度上节约了能源。另外，通过对储能调度方案的记录，对后续的储能调度方案在新的储能系统并网或者部分储能系统离网后能够进行参考，并快速的形成新的适合当下储能调度的新方案，增强了储能系统对于储能调度变化的适应性，形成高效的储能调度方案，进一步提高对能源的高效利用，节约了能源，缓解了现有技术在储能供电过程中电能损耗较高的技术问题。
-
公开(公告)号：CN115358566A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210985000.6
申请日：2022-08-17
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 王定美 , 张睿骁 , 赵龙 , 刘丽娟 , 王晟 , 吕清泉 , 周强 , 沈渭程 , 张珍珍 , 张彦琪 , 张健美 , 李津 , 袁琛 , 张金平 , 郑翔宇 , 李文君 , 朱宏毅 , 陈柏旭 , 刘海伟
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/04
摘要： 本发明涉及电力市场优化调度方法技术领域，其目的在于提供了一种供需随机匹配的日内电力市场优化调度方法。该方法包含以下步骤：(1)为考虑可再生能源风光的随机性，提出采Kantorovich距离指标生成风光出力最优场景，将随机优化问题转化为确定性优化问题；(2)建立了风‑光‑荷多场景模型，并以系统调度成本最小、环境污染成本最小作为目标函数，将多场景法代入目标函数；(3)考虑储能电站对供需匹配的影响，建立了供需随机匹配的随机演化博弈模型并对其进行求解。本发明解决了可再生能源接入电力市场优化资源配置问题，提高了可再生能源的利用率，减少了环境污染。
-
公开(公告)号：CN111934363A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010747506.4
申请日：2020-07-29
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网北京市电力公司 , 国家电网公司西南分部
摘要： 本发明公开了各类型电源空间分布和调节能力约束的多源协调调峰方法，包括以下步骤：S1：采用聚合分群法对A地区和B地区的主网其他电源进行合理分群，得到分群结果及分群个数NQ。本发明将A电网的调峰问题分割成B电网和A主网两个子问题，根据A电网其他电源机组的分布情况，首先通过控制B地区聚合群电源出力，在满足B本地负荷及外送功率的基础上，对B送主网功率进行优化调度，改善外送功率的波动特性，接着对于A主网地区，在接受B地区外送功率后的等效负荷进行分析，按照各聚合群调峰潜力排序依次确定A主网各聚合电源群承担的调峰任务，最后将调峰任务下发给各个机组，得到A电网日前机组出力计划，有效缓解了A电网的调峰压力。
-
公开(公告)号：CN111159840A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911139021.0
申请日：2019-11-20
申请人： 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 甘肃新泉风力发电有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 吕清泉 , 汪宁渤 , 马明 , 周强 , 包广清 , 蒲文静 , 李媛 , 周家武 , 韩旭杉 , 马彦宏 , 王明松 , 张健美 , 张艳丽 , 张彦琪 , 王定美 , 李津 , 张金平 , 黄蓉
摘要： 本发明涉及电气工程技术领域，其目的在于提供了一种数据驱动的新能源不确定集建模方法，具体包括以下步骤：先收集新能源场群处理的实际与预测出力误差数据；之后利用主成分分析方法将误差数据投影到各主成分上；再估计各主成分上数据的概率分布；最后确定在指定的置信概率下的更够包围分布数据的闭包多弧面体。其有益效果在于：本发明通过收集到的新能源场站历史预测误差数据，构建一种新型的更为紧凑、密度更高的描述新能源预测误差波动的不确定集合，该集合由多个弧面凸包包围而成，是一种广义上的多面体结构，对于鲁棒优化、两阶段鲁棒优化都有很好的适应性，并且算法复杂度只与维度呈线性增长关系，计算速度快。
-
公开(公告)号：CN114123266B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202111423043.7
申请日：2021-11-26
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 张彦琪 , 周强 , 王维洲 , 韩旭杉 , 马彦宏 , 沈渭程 , 吕清泉 , 王定美 , 保承家 , 刘海伟 , 李津 , 张珍珍 , 张金平 , 高鹏飞 , 张健美 , 张睿骁 , 刘丽娟
摘要： 本发明属于新能源优化调控技术领域，具体涉及一种大规模储能电站四级实时协调调控方法，尤其涉及一种大规模储能电站“调度中心站‑协调控制主站‑控制子站‑执行站”，主要应用于电力部门对多侧储能电站群的调度控制。在现有四级调控系统上部署储能控制区，搭建调度中心站‑协调控制主站‑控制子站‑执行站四级实时协调控制架构,协调控制主站对网侧储能、共享储能的直接调控和执行站对源侧新能源+储能的直接调控，实现大规模储能电站建设背景下，电网多侧分散储能集中调控。
-
公开(公告)号：CN115759313A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202111030305.3
申请日：2021-09-03
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种数字孪生验证方法及系统，包括：基于对新能源场群的真实系统对应的数字孪生系统的验证需求，从预先建立的数字孪生系统评价指标中选取所述验证需求的各类指标，并从所述数字孪生系统和真实系统中采集用于确定所述各类指标的值的数据；利用所述数据计算各类指标的值，并确定各类指标的信息熵；根据各类指标的信息熵确定各类指标的权重；基于各类指标的值和权重进行加权求和，并根据加权求和结果对所述数字孪生系统进行验证；本发明提供的技术方案，通过预先建立的数字孪生系统评价指标解决了目前数字孪生平台评价指标不明确的问题，同时量化了各个指标的值，进而能够对数字孪生系统进行准确的评估。
-
公开(公告)号：CN115473243A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211146413.1
申请日：2022-09-20
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 周强 , 马志程 , 张金平 , 赵龙 , 吕清泉 , 王定美 , 沈渭程 , 高鹏飞 , 韩旭杉 , 马彦宏 , 邵冲 , 张珍珍 , 张健美 , 保承家 , 李津 , 吴国栋 , 刘丽娟 , 张睿骁 , 张彦琪 , 甄文喜 , 赵炜 , 黄蓉 , 沈琛云 , 郑翔宇 , 陈柏旭 , 刘海伟 , 王晟
摘要： 本发明的实施例提供了一种面向区域电网调频、调压需求的储能配置分析方法、装置、电子设备和介质，涉及电力系统技术领域，方法包括：建立与电网对应的节点网络，设置节点网络的基准电压、总有功负荷和发电机组功率，并基于总有功负荷及设定的功率因数，确定多组储能容量配置数据。针对每组储能容量配置数据，基于遗传算法，根据设定的目标函数最优的条件，基于节点网络分析得到配置至电网中的储能的位置和容量。进而基于针对每组储能容量配置数据分析得到的、配置至电网中的储能的位置和容量，确定出配置至电网中的储能的最终位置和容量，从而提高储能配置的可靠性和合理性。
-
公开(公告)号：CN115456142A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211011209.9
申请日：2022-08-23
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于计算机算法技术领域，具体涉及一种基于对比学习的变化点检测方法，应用于风光联合发电系统并网运行。利用深度神经网络找到时间序列数据中的特征，再根据特征的变化去判断时间序列数据是否发生了变化；所述深度神经网络采用时间卷积网络(TCN)来提取时间序列特征；使用对比学习方法采集正样本和负样本，使特征和时间序列数据的关系尽量靠近。本发明是一种不需要额外标注的标签的变化点检测方法，且基于对比学习的变化点检测方法不依赖于任何关于数据统计分布的假设，使得它具有更广泛的应用前景。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
301 条记录 (耗时 0.097 秒)
