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公开(公告)号：CN111668858A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010543460.4
申请日：2020-06-15
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 东南大学
摘要： 本发明涉及一种计及间歇特性的需求侧资源最优协调控制方法及系统。所述方法包括以下步骤：S1:接收控制请求，所述控制请求用于请求对具有间歇特性的需求侧资源进行控制；S2：确定最优的需求侧资源控制总量；S3:确定多个需求侧资源的协调策略和每个资源的动作量；S4:基于所述需求侧资源控制总量和所述每个资源的动作量，协调控制多个具有间歇特性的需求侧资源。本发明可以协调控制多个具有间歇特性的需求侧资源，不仅能避免大规模需求侧资源同时恢复造成的频率波动，还能帮助电网应对大功率扰动。
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公开(公告)号：CN109034241A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810823762.X
申请日：2018-07-24
申请人： 南京千智电气科技有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
CPC分类号： G06K9/6269 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了基于支持向量机的负荷集群控制方法和系统，包括：采集用户用电数据，并对用户用电数据进行预处理得到负荷数据样本；根据负荷数据样本建立训练数据集和测试数据集；利用训练数据集和测试数据集构建支持向量机分类器，并对支持向量机进行完善得到完善后的支持向量机分类器；向完善后的支持向量机分类器中输入实时负荷数据，并输出实时负荷数据的分类结果。本发明采用支持向量机算法对电力系统中的用户负荷进行分类，在此分类基础上进行负荷的集群集控，使负荷分类具有科学的理论支持和技术支撑，保障划分到同一类的负荷具有较高的一致性。
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公开(公告)号：CN107992019A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711040509.9
申请日：2017-10-31
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网河南省电力公司
IPC分类号： G05B23/02
CPC分类号： G05B23/0213 , G05B2219/24065
摘要： 本发明提供了一种主子站一体化防误系统闭环测试方法和系统，包括：基于预先设定的测试案例集，主站防误系统进行防误校验，并将遥控预置请求下发到预先设置的仿真子站；仿真子站响应主站发来的子站防误校验请求，并将校验结果通过预先定义的电网防误信息采集规约和交互模式返回给主站防误系统。相对现有技术，该方法和系统通过不需与实际变电站五防系统互联，避免了从调控人员操作到变电站设备正确响应整个过程的众多环节，从而简化了主子站一体化防误系统闭环测试环境的构建，同时也满足功能验证的需求。
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公开(公告)号：CN117634806A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311615168.9
申请日：2023-11-28
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/2321
摘要： 本发明公开了一种电动汽车负荷聚合方法、系统、设备及介质，获取不同类电动汽车在预设时间步长的运行数据；将运行数据输入预建立的电动汽车聚合模型中，得到电动汽车负荷聚合结果；所述电动汽车聚合模型的建立过程具体为：将不同类的电动汽车分别聚类，得到电动汽车聚类结果；对电动汽车聚类结果进行分析，得到不同类的电动汽车的特性影响因素；依据不同类的电动汽车的特性影响因素，建立电动汽车聚合模型。通过本发明得到的聚合结果充分考虑了不同类型电动汽车存在的特性差异，其结果有效提高了聚合结果精度，具有一定的理论价值和工程价值。
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公开(公告)号：CN114662382A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210208998.9
申请日：2022-03-03
申请人： 华南理工大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种基于模型仿真的负荷识别方法、系统、装置及介质，其中方法包括：构建多种电气设备的电路仿真模型；更新设置电路仿真模型的参数后，运行电路仿真模型，获取负荷的电力指纹特征数据；将获得的电力指纹特征数据进行归一化处理，获得去量纲的数据集；根据数据集获取训练集和测试集，采用训练集对负荷识别模型进行训练，采用测试集对训练后的负荷识别模型进行测试。本发明基于仿真软件实现对电气设备电路模型的仿真，能够轻松通过改变模型的参数从而得到多样化数据，同时可以得到多数量的负荷模型数据，对于进行负荷分解和识别算法的研究具有极大的意义。本发明可广泛应用于非侵入式负荷识别技术领域。
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公开(公告)号：CN110289645A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910509421.X
申请日：2019-06-13
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 东南大学
摘要： 本发明涉及一种用于削弱扰动的电力系统有功功率控制方法和系统，包括：根据电力系统中需求侧撤出的调频功率确定电力系统的前馈功率；根据所述电力系统的前馈功率调节电力系统的有功功率。本发明提供的技术方案，在动态需求响应资源撤出时通过前馈控制方法提前调动发电侧资源，为电力系统提供有功功率补偿，削减动态需求响应资源撤出时引起的电力系统扰动，提高电力系统的稳态性能。
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公开(公告)号：CN115528747A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211247309.1
申请日：2022-10-12
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 河海大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种电力系统紧平衡多时间尺度处置方法、装置、设备及介质，本发明方法包括：以电力系统的总运行成本最小为目标函数，分别建立日内第一等级时间段系统紧平衡处置模型和日内第二等级时间段系统紧平衡处置模型；求解日内第一等级时间段、日内第二等级时间段系统紧平衡处置模型分别得到第一阶段紧平衡处置结果、第二阶段紧平衡处置结果；以电力系统的总调整成本最小为目标函数，建立实时第三级别时间系统紧平衡处置模型；求解实时第三级别时间系统紧平衡处置模型，得到第三阶段电力系统紧平衡处置策略；从三个时间尺度，建立考虑电动汽车充电站灵活性的电力系统紧平衡多时间尺度处置策略，提高了紧平衡处置的水平。
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公开(公告)号：CN114640139A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210210287.5
申请日：2022-03-03
申请人： 华南理工大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/06 , H02J3/14 , G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q30/02 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种无协调主体的多产消者完全分布式优化运行方法及系统，其中方法包括：构建产消者内部资源的数学模型；构建多产消者端到端交互运行的集中式优化模型；根据各区域的能量交互流向，对各个产消者的交互功率进行解耦，设置虚拟节点与全局变量；构建多产消者端到端交互运行的分布式优化框架，进行交互迭代求解。本发明将多产消者内部的物理网络约束纳入考虑，根据各区域的能量交互流向对各个产消者的功率进行解耦，设置虚拟节点与全局变量，对偶分解原理与交替方向乘子法建立分布式优化框架，能够在实现多产消主体能源有效利用的同时，确保最终交易结果的可行性。本发明可广泛应用于电力市场领域。
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公开(公告)号：CN111723137A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010409576.9
申请日：2020-05-14
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 浙江大学 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网宁夏电力有限公司
摘要： 本申请涉及一种面向电网智能调控平台的数据库融合、扩展、修改方法以及相应计算机设备。所述数据库融合方法包括：获取多个需融合的数据库的相关信息，并将相关信息写入第一XML文件；将相关信息与相应数据库进行关联，若关联成功则获取相应所述数据库的表结构和字段信息，并将表结构和字段信息作为基础信息写入第二XML文件；将第二XML文件中的基础信息与相应数据库的映射关系写入第三XML文件中，完成多个数据库的融合。采用本方法能够使得用户可通过统一访问接口，利用XML虚拟层动态地访问和修改数据库底层的各个数据库。
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公开(公告)号：CN111709447A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010409068.0
申请日：2020-05-14
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 浙江大学 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网宁夏电力有限公司
摘要： 本申请涉及一种电网异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括获取电网各时段状态信息的样本集，根据样本集对电网异常检测模型进行训练，得到各样本对应的异常评分，计算参考评分和异常评分的实际偏差，并根据实际偏差优化所述电网异常检测模型，直至所述实际偏差达到预期，完成训练并得到训练后的电网异常检测模型。采用本方法能够提高电网故障的诊断速度，并且能够准确的识别故障源。
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