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公开(公告)号：CN116365763A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310396475.6
申请日：2023-04-12
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司
Abstract: 本发明涉及发电机技术领域，具体涉及一种伸缩式槽楔、发电机组及使用方法。一种伸缩式槽楔，包括：壳体，设有容纳空间，壳体的顶板上设有与容纳空间对应设置的连接孔；槽楔结构，设于容纳空间内，槽楔结构包括适于分别伸出于壳体两侧的一个鸽尾端，两个相对设置的所述鸽尾端之间留有容置间隙，两个所述鸽尾端通过回弹件相连，所述鸽尾端适于与铁芯的鸽尾槽贴合；施力件，所述施力件穿设于所述连接孔内，所述施力件的底部设于所述容置间隙内。本发明解决槽楔与槽口松动后，缺陷，机修人员在检修中将定子轴向上的某一直线上的槽楔一块一块地沿轴向敲除下来，存在拆除过程工作量大、耗时长的问题，从而提供一种伸缩式槽楔、发电机组及使用方法。
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公开(公告)号：CN116316913A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310427980.2
申请日：2023-04-20
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种有功功率的控制方法、装置、设备及介质，包括：获取预设基地约束条件，并以减小新能源基地中有功电源的出力变化为优化目标，确定基地目标函数；基于所述基地约束条件对所述基地目标函数进行优化，确定有功电源中新能源设备的第一有功功率预测值以及火电机组的目标有功功率；基于预设集群约束条件对所述第一有功功率预测值进行优化，确定新能源设备集群的第二有功功率；基于预设场站约束条件对所述第二有功功率进行优化，确定新能源设备场站的目标有功功率。本方案通过分层的方法进行基地级、集群级、场站级的有功功率优化，实现场站级的协调优化配置。
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公开(公告)号：CN115566701A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211034174.0
申请日：2022-08-26
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种确定定速抽蓄容量和变速抽蓄容量的方法及装置，该方法包括：基于预构建的抽蓄容量优化外层模型，确定抽蓄拟配置容量方案集；依次根据第i个抽蓄拟配置容量方案，基于预构建的抽蓄容量优化内层模型，确定第i个抽蓄拟配置容量方案的最低系统运行成本及其对应的弃风率；若弃风率满足预设条件，则将第i个抽蓄拟配置容量方案存储到备选方案集中，并基于最低系统运行成本，确定第i个抽蓄拟配置容量方案的系统总成本；基于备选方案集和各个第i个抽蓄拟配置容量方案的系统总成本，确定备选方案集中系统总成本最低时的定速抽蓄容量和变速抽蓄容量。通过该方法，解决了在变速抽蓄参与下的风火储联合运行系统的容量优化问题。
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公开(公告)号：CN114285049A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111549283.1
申请日：2021-12-17
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司
Abstract: 一种功率型电容协同PMSG风机参与一次调频的控制方法，该发明采用超级电容对PMSG风机并网变流器进行升级，并提出一种储能与PMSG风机协同参与电网一次调频的控制策略，解决目前PMSG风机一次调频能力弱的问题，本发明不需要改变PMSG风机背靠背变流器的结构和控制，也不需要预留调频用备用容量，并且采用风储协同的控制方式，可最大化利用风机本身的调频能力，尽可能减少超级电容的容量配置，提升了PMSG风机全生命周期参与电网调频的经济性。
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公开(公告)号：CN114218989A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111541997.8
申请日：2021-12-16
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种光伏电站运行状态异常光伏阵列提取方法，所述方法包括如下步骤：S1.提取参考光伏阵列；S2.以PR值为特征变量，利用一种基于差值排序的方法对疑似运行状态异常光伏阵列进行筛选；S3.利用对疑似运行状态异常光伏阵列与参考光伏阵列的功率数据点间距离的分析提取运行状态异常光伏阵列。本发明通过以PR值为特征变量，基于差值排序的方法，以及对疑似运行状态异常光伏阵列与参考光伏阵列的功率数据点距离的分析来对光伏电站运行状态异常光伏阵列进行提取，弥补了实际光伏电站运行数据质量问题所导致的光伏阵列PR值计算不准确的问题，可有效提取分析周期内运行状态异常的光伏阵列。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119941449A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510117103.4
申请日：2025-01-24
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司
Abstract: 本发明涉及电力系统运维管理技术领域，公开了一种老旧光伏设备的管理装置及方法，该装置包括：组件参数分析模块，用于获取当前光伏电站的组件参数，对组件参数进行分析，确定待更新设备；交互参数更新模块，用于获取待更新设备的交互参数，基于待更新设备的交互参数确定外部交互设备，并获取外部交互设备的交互参数，基于外部交互设备的交互参数更新待更新设备的交互参数，得到更新后待更新设备的交互参数；管理模块，用于基于更新后待更新设备的交互参数选取目标光伏设备，并利用目标光伏设备对老旧光伏设备进行更换管理。本发明保证了新设备与其他设备之间的配合度和兼容性，提高了电力系统整体的运行效率，节省了能源。
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公开(公告)号：CN114565251B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210156648.2
申请日：2022-02-21
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/11 , H02S50/10
Abstract: 本发明提供了一种光伏阵列的可靠性评价方法，其包括以下步骤：获取历史数据；将光伏阵列一段时间内实际发电量与理论发电量之比作为光伏阵列性能的初步指标；对初步指标进行修正，得到修正后的最终指标数据集；获取每个光伏阵列所对应的概率密度函数值；将目标光伏阵列的最大概率密度函数值与所有光伏阵列中最大的概率密度函数值的比值作为目标光伏阵列的可靠性评价值。本方法能够直观地反映光伏阵列的可靠性，且评价指标易于理解，对提高光伏电站运维效率、评价光伏阵列性能具有重要意义。
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公开(公告)号：CN119582183A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411706188.1
申请日：2024-11-26
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于改进LASSO和RFR混合模型的光伏组件功率预测方法，首先，获取数据集并进行预处理，具体包括在光伏电站获取采集的各种历史数据，进行时间编码形成数据集，后经标准化的数据集75％分为训练集，25％分为测试集；然后，用北方苍鹰优化算法Northern Goshawk Optimization，优化超参数λ，改进拉索回归模型，通过改进拉索回归模型初步预测光伏发电量整体趋势，利用随机森林回归模型预测残差，结合两者预测值，得到最终预测结果；接着，用四个评估指标来验证评估模型的有效性；利用模型可解释器SHapley Additive exPlanation，对分析混合预测模型的特征进行了分析。通过以上步骤，本发明将改进拉索回归和随机森林回归模型进行组合预测，有较好的发电功率预测的预测精度和准确性。
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公开(公告)号：CN119577621A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411706185.8
申请日：2024-11-26
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/21 , G06N20/00 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出了一种基于模糊逻辑和I‑V趋势线的光伏阵列故障检测与分类方法，包括：S1、在串并联SP和TCT全交联配置下构建用于训练和验证的数据集；S2、对获取的数据集中数据进行预处理，基于光伏阵列I‑V趋势线和P‑V最大功率线性插值定义故障指数；S3、根据I‑V趋势线的变化，选择采用三角形隶属度函数来表征故障指数fi与最大功率点电压Vmpp不同数值范围；S4、根据隶属度函数的边界范围和数量，结合光伏阵列的故障特性，在模糊逻辑推理中定义“if‑then”规则；S5、利用最大隶属度法进行反模糊化处理并输出。本方法采用了最大隶属度法进行反模糊处理，从而实现对光伏阵列故障的准确检测与分类。
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公开(公告)号：CN119442004A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411511049.3
申请日：2024-10-28
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司
IPC: G06F18/2413 , G06F18/213 , G01W1/10 , G01W1/12
Abstract: 本发明涉及光伏功率预测技术领域，公开了一种基于辐照度的天气状态模式识别建模方法及装置，方法包括：获取预设时间段内的辐照度数据以及天气类型；辐照度数据包括地表辐照度数据和对应的地外辐照度理论值数据；对地表辐照度数据和地外辐照度理论值数据进行特征提取，获得特征参数；基于特征参数以及天气类型，训练获得天气状态模式识别模型；天气状态模式识别模型用于对新的辐照度数据进行分类，确定对应的天气类型。本发明一个或者多个实施方式提供的技术方案使用辐照度特征参数和天气类型以达到建立准确的天气状态模式识别模型的效果。
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