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公开(公告)号：CN119249646B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411724797.X
申请日：2024-11-28
Applicant: 广东电网有限责任公司中山供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 华南理工大学
Abstract: 本申请公开了一种风机系统仿真模型的机械参数的确定方法及装置。涉及电力系统领域。该方法包括：建立初始仿真模型，生成每个运行环境下的仿真模型，得到Q个第一仿真模型，依次将每组第二初始值添加至的第一仿真模型中，得到Q组第二仿真模型；将H组第一初始值依次代入每个第二仿真模型中，得到T组仿真结果，根据每组仿真结果的准确率确定每个机械参数的集中度分布图，根据集中度分布图确定每个机械参数对应的目标运行环境；获取目标运行环境下的目标集中度分布图，根据目标集中度分布图确定每个机械参数的目标参数值。通过本申请，解决了相关技术中通过预设值设置风电机组模型中的机械参数，导致风电机组模型的仿真结果的准确率较低的问题。
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公开(公告)号：CN119231604A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411724766.4
申请日：2024-11-28
Applicant: 广东电网有限责任公司中山供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 华南理工大学
IPC: H02J3/32 , H02J3/46 , H02J3/38 , B60L53/62 , B60L53/51 , B60L53/52 , G06Q10/0637 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F18/23213
Abstract: 本申请公开了一种充电策略确定方法、装置、电子设备及非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取多个时间周期内的风电出力数据和光伏出力数据；依据风电出力数据和光伏出力数据，确定每两个不同的时间周期之间的总互相关数；依据时间周期之间的总互相关数，对时间周期进行聚类，得到多个聚类簇；依据风电出力数据和光伏出力数据中，每种典型出力场景下各采样时刻对应的风电出力量和光伏出力量，确定弃风弃光风险，并调节充电策略中电动汽车的充电时间和功率，以使弃风弃光风险最小化，得到目标充电策略。本申请解决了由于相关技术中电动汽车的充电策略缺乏对新能源发电的出力特性的考虑，造成的配电网中存在电力浪费、负荷大的技术问题。
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公开(公告)号：CN118889505A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411365182.2
申请日：2024-09-29
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑共享电‑氢混合储能的光伏园区微电网两阶段优化配置方法。光伏园区微电网由光伏发电装置、DC/AC逆变器和交流负荷组成；共享电‑氢混合储能系统包含蓄电池储能系统和氢储能系统，其中，蓄电池储能系统由蓄电池储能和储能变流器组成，氢储能系统由电解槽、储氢罐、燃料电池、AC/DC整流器和DC/AC逆变器组成；共享电‑氢混合储能系统、若干光伏园区微电网和配电网通过交流母线互联。优化配置方法分为两个阶段，第一阶段采用阶梯分辨率高效实现共享氢储能的年度容量规划，第二阶段采用小时分辨率精确实现共享蓄电池储能的月度容量规划。本发明方法能够有效降低光伏园区微电网的运行成本并促进可再生能源消纳。
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公开(公告)号：CN118713073A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410920222.9
申请日：2024-07-10
Applicant: 广东电网有限责任公司中山供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 华南理工大学
Abstract: 本申请公开了一种低压配电网运行态势分析方法、系统及设备，其中，方法包括：对低压配电网的灰数据进行辨识得到拓扑关系；根据拓扑关系生成低压配电网的拓扑图；根据拓扑图计算低压配电网中各关键节点的实时潮流状态；根据各关键节点的电气参数、区域气象数据与光伏发电数据，并结合实时潮流状态，预测出低压配电网的未来潮流状态；预设安全判定阈值，基于安全判定阈值对各关键节点的未来潮流状态进行分析，得到低压配电网的运行态势。从而解决了现有技术无法准确预测低压配电网的运行态势，进而判定运行策略是否安全的问题。
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公开(公告)号：CN117592578A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311488165.3
申请日：2023-11-08
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提出了一种考虑概念漂移和隐私保护的增量式光伏功率预测方法，包括以下步骤：以能量距离作为虚拟漂移判据来度量数据分布变化，以预测误差变化作为真实漂移判据来判定漂移时间，为了融合更丰富的数据特征，通过区域数据共享联合训练了一个基于宽度学习系统的光伏预测模型，此外，本发明设计了分布式联合学习框架下的增量式宽度学习系统模型，以保护数据隐私，最后，提出了增量式的在线更新策略，在概念漂移发生后持续不遗忘地学习新特征，公开数据集下的测试结果表明本发明可以有效检测流数据的概念漂移，实现模型的快速在线更新，并在保护隐私的前提下显著提高预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117439180A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311373343.8
申请日：2023-10-23
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广东电网有限责任公司中山供电局 , 华南理工大学
IPC: H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F30/20 , H02J3/14 , H02J3/00 , H02J3/32 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种综合能源系统电碳联动运行方法及装置，用于解决现有的电碳联动运行方案电碳协调不够合理，经济性、环保性较差的技术问题。包括：构建园区综合能源系统的能源转换子系统模型和存储子系统模型；基于能源转换子系统模型和存储子系统模型，结合预设转换模型、预设分配模型和预设存储模型生成综合能源系统的园区能源集线器模型；构建基于历史基准反馈的碳交易模型；采用园区能源集线器模型和碳交易模型构建电碳联动经济调度模型；根据电碳联动经济调度模型确定综合能源系统的电碳联动运行方案。
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公开(公告)号：CN117436580A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311385777.X
申请日：2023-10-24
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广东电网有限责任公司中山供电局 , 华南理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/006 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑碳交易的电力用户负荷预测方法及软件系统，方法包括：建立考虑碳交易的非线性面板回归模型，以描述电价与碳价之间的非线性关系；对考虑碳交易的非线性面板回归模型进行回归分析，得到模型参数，从而根据待预测日电价得到待预测日碳价；采用min‑max归一化方法对预测日电价、历史负荷数据和预测日碳价进行归一化处理；基于竹节虫种群进化算法的参数优化方法，建立改进LSTM的电力用户负荷预测模型；将历史负荷数据、待预测日的电价和碳价输入改进LSTM模型中进行负荷预测，输出负荷预测结果。考虑了电价和历史数据对负荷预测的影响，还考虑了碳交易价格的影响，实现了碳交易市场背景下的电力用户负荷预测。
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公开(公告)号：CN114977271A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210335736.9
申请日：2022-03-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提出了一种考虑社会因素的新型电力系统调度方法，属于新型电力系统运行与控制技术领域。通过高可靠性的蜂窝星型网络的数据采集和传递将信息、物理和社会系统紧密相连，构建了基于信息物理系统和信息物理社会系统的优化调度模型。在社会系统中，构建电动汽车聚合商充放电模型，通过充电成本来激励EV积极参与电力系统的优化调度。通过仿真和对比验证了本发明的有效性，不仅提升了新能源消纳水平，还减少了EV聚合商的充电成本。本发明提出的考虑社会因素的CPSS在能源转型中的应用实现了新型电力系统中各主体之间的互利共赢。
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公开(公告)号：CN113324283A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110515553.0
申请日：2021-05-12
Applicant: 华南理工大学
IPC: F24D19/10
Abstract: 本发明公开了一种计及温度半动态特性的集中供热网络等值方法，包括步骤：1)获取电‑热综合能源系统相关数据；2)建立计及温度半动态特性的集中供热网络等值模型；3)热力调度中心将热网的可行域投影至边界，形成新的约束集，发送给电力调度中心，求解电‑热综合能源系统分布式调度；4)输出电‑热综合能源系统的分布式调度结果。在电‑热综合能源系统分布式调度中，通过该集中供热网络等值方法，电网调度中心和热网调度中心无需进行大量数据迭代与频繁信息交互，两者只要交互少量的边界信息且不用迭代，很好地保护了不同主体间的数据隐私，提高了效率，并且具有很好的私密性。
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公开(公告)号：CN119249646A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411724797.X
申请日：2024-11-28
Applicant: 广东电网有限责任公司中山供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 华南理工大学
Abstract: 本申请公开了一种风机系统仿真模型的机械参数的确定方法及装置。涉及电力系统领域。该方法包括：建立初始仿真模型，生成每个运行环境下的仿真模型，得到Q个第一仿真模型，依次将每组第二初始值添加至的第一仿真模型中，得到Q组第二仿真模型；将H组第一初始值依次代入每个第二仿真模型中，得到T组仿真结果，根据每组仿真结果的准确率确定每个机械参数的集中度分布图，根据集中度分布图确定每个机械参数对应的目标运行环境；获取目标运行环境下的目标集中度分布图，根据目标集中度分布图确定每个机械参数的目标参数值。通过本申请，解决了相关技术中通过预设值设置风电机组模型中的机械参数，导致风电机组模型的仿真结果的准确率较低的问题。
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