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公开(公告)号：CN115378046A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210877430.6
申请日：2022-07-25
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/46
Abstract: 本申请涉及一种新能源场站主动支撑控制性能评估方法，包括以下步骤：确定配置储能的新能源场站主动支撑控制性能指标体系的一级指标，并基于所述一级指标构建二级指标；确定所述一级指标和二级指标的权重，基于所述一级指标和二级指标的权重值计算新能源场站主动支撑控制性能值，实现新能源场站主动支撑控制性能评估。本申请能够反应新能源场站的主动支撑能力，具有较高的可信程度。
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公开(公告)号：CN112215428B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202011126378.8
申请日：2020-10-20
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 王士柏 , 王玥娇 , 孙树敏 , 程艳 , 于芃 , 张用 , 滕玮 , 王楠 , 游大宁 , 袁森 , 张元鹏 , 徐征 , 李俊恩 , 袁帅 , 张兴友 , 魏大钧 , 邢家维 , 赵帅 , 张永明 , 郭永超 , 李庆华 , 王彦卓 , 常万拯 , 张志豪
Abstract: 一种基于误差修正和模糊逻辑的光伏发电功率预测方法，包括以下步骤：步骤1，获取预测日前M天的光伏发电功率历史数据和气象历史数据，以及预测日当天的气象数据；步骤2，使用时间以及该时间气象数据其中的两种作为模糊控制器的输入，定义模糊控制器的输出为该时间的云量系数，步骤3，以光伏发电功率预测值和光伏发电功率真实值计算误差修正因子；步骤4，以未用于计算云量系数的气象历史数据，云量系数，和误差修正因子作为神经网络的输入，以光伏发电功率预测值作为输出，训练神经网络；步骤5，使用预测日当天的气象数据和时间数据通过步骤4训练好的神经网络对光伏发电功率进行预测。
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公开(公告)号：CN111817313B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202010672667.1
申请日：2020-07-14
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司
Abstract: 一种基于分频段混合储能的光储容量优化配置方法及系统，方法包括：基于希尔伯特黄变换分解光伏出力数据，将其分解为高频分量和低频分量；随机生成储能装置容量作为变量；设置变量的上下限；将生成的初始储能装置容量输入到适应度函数中，计算适应度函数中的目标函数；对当前的种群进行遗传变异，从而形成下一代种群；检测遗传代数是否达到设置好的最大遗传代数，根据检测结果选择继续计算或者结束计算，将最后一代适应度最高的个体作为最终计算结果；利用高频组分和低频组分的储能优化结果分别确定超级电容和蓄电池的最优容量，有利于克服光伏分散性、能源密度低、间歇性的缺点，实现成本大幅降低。
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公开(公告)号：CN112491098A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201910865216.7
申请日：2019-09-12
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种多端口智能微电网能源交换机及其控制方法和系统，所述能源交换机包括：光伏斩波器、至少两个储能斩波器、输出斩波器、主机逆变器、从机逆变器和控制芯片；所述光伏斩波器的一端和主机逆变器的一端连接，一个储能斩波器的一端和从机逆变器的一端连接，另一个储能斩波器的一端和输出斩波器的一端连接；所述主机逆变器的另一端和从机逆变器的另一端连接生成三路交流端口和第一路直流端口，所述输出斩波器的另一端生成第二路直流端口；所述光伏斩波器的另一端外接光伏发电站，两个储能斩波器的另一端分别连接一个外部储能。本发明实现了新能源并网，缩小了系统占地，减小了投资成本，便于能源互联网的建设工作。
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公开(公告)号：CN112215428A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011126378.8
申请日：2020-10-20
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 王士柏 , 王玥娇 , 孙树敏 , 程艳 , 于芃 , 张用 , 滕玮 , 王楠 , 游大宁 , 袁森 , 张元鹏 , 徐征 , 李俊恩 , 袁帅 , 张兴友 , 魏大钧 , 邢家维 , 赵帅 , 张永明 , 郭永超 , 李庆华 , 王彦卓 , 常万拯 , 张志豪
Abstract: 一种基于误差修正和模糊逻辑的光伏发电功率预测方法，包括以下步骤：步骤1，获取预测日前M天的光伏发电功率历史数据和气象历史数据，以及预测日当天的气象数据；步骤2，使用时间以及该时间气象数据其中的两种作为模糊控制器的输入，定义模糊控制器的输出为该时间的云量系数，步骤3，以光伏发电功率预测值和光伏发电功率真实值计算误差修正因子；步骤4，以未用于计算云量系数的气象历史数据，云量系数，和误差修正因子作为神经网络的输入，以光伏发电功率预测值作为输出，训练神经网络；步骤5，使用预测日当天的气象数据和时间数据通过步骤4训练好的神经网络对光伏发电功率进行预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111915084A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010769448.5
申请日：2020-08-03
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 王士柏 , 王楠 , 程艳 , 孙树敏 , 于芃 , 王玥娇 , 游大宁 , 袁森 , 张元鹏 , 徐征 , 袁帅 , 李俊恩 , 瞿寒冰 , 张用 , 滕玮 , 张兴友 , 李广磊 , 魏大钧 , 邢家维 , 郭永超 , 李庆华 , 王彦卓 , 常万拯 , 张志豪
Abstract: 一种基于神经网络的混合型光伏发电功率预测方法及系统，包括以下步骤：步骤1，获取预测日前M天的光伏发电功率历史数据和气象历史数据数；步骤2，从步骤1获得的气象数据中选择两种，计算预测日前第i天气象相关度将预测日前M天划分为第一类相似日和第二类相似日；步骤3，对步骤1获得的预测日前M天的光伏发电功率历史数据和气象历史数据进行小波分解；步骤4，小波分解结果与相似日划分相结合；步骤5，将训练数据代入BP神经网络，并以GA优化BP神经网络的连接权值和偏置；步骤6，判断预测日当天相似日类型，将预测日当天的气象数据进行小波分解，代入步骤5获得的对应神经网络中，并进行逆小波变换重构获得光伏发电功率预测结果。
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公开(公告)号：CN117833787A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311562090.9
申请日：2023-11-21
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司日照供电公司
Inventor： 袁森 , 孙树敏 , 邢家维 , 于芃 , 程艳 , 王玥娇 , 杨颂 , 王士柏 , 李鹏 , 刘奕元 , 王楠 , 秦佳峰 , 卢京祥 , 周光奇 , 关逸飞 , 张用 , 王成龙 , 孙立群 , 王家武 , 李广磊
IPC: H02S20/32 , F24S30/425 , H02S40/10 , H02S40/38
Abstract: 本发明涉及光伏发电技术领域，更具体地说，涉及整县分布式光伏发电与储能装置。本发明提供的整县分布式光伏发电与储能装置，包括一支撑机构，支撑机构的两端均设置有防护组件，支撑机构上表面安装有太阳能主板。支撑机构安装于一底座上方，底座的两端分别连接有立柱，可以有效解决现有技术中对太阳能主板进行维护操作时，拆装操作不便的问题，使整县分布式光伏发电与储能装置使用更便捷。
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公开(公告)号：CN117728748A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311461244.5
申请日：2023-11-06
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司日照供电公司
Inventor： 孙树敏 , 邢家维 , 程艳 , 袁森 , 李鹏 , 于芃 , 王玥娇 , 关逸飞 , 杨颂 , 刘奕元 , 王士柏 , 王楠 , 周光奇 , 秦佳峰 , 卢京祥 , 王家武 , 李广磊 , 王成龙 , 孙立群
IPC: H02S20/32 , H02J3/38 , F24S25/00 , F24S25/61 , F24S30/425
Abstract: 本发明涉及光伏安装设备领域，更具体地说，涉及一种基于屋顶整县分布式光伏安装装置及光伏并网方法，包括用于安装并调节光伏板体纵向位置的调节组件；所述调节组件安装在位移组件上，以在位移组件的控制下调节光伏板体的横向位置；所述位移组件连接在基座组件上。通过设置位移组件和调节组件，通过位移组件与调节组件内结构之间的配合，使得光伏板体可以根据太阳光的移动进行调节，可以提高光伏板体吸收太阳光的效果，提高了光伏板体的适用范围，提高了光伏板体的使用效率和使用效果。
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公开(公告)号：CN111798055A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010639158.9
申请日：2020-07-06
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 基于灰色关联度的变权重组合光伏出力预测方法，利用最小二乘支持向量机模型和径向基函数神经网络模型的加权组合预测，先采集不同时刻历史数据，选取最小二乘支持向量机模型和径向基函数神经网络模型作单一模型独立预测，建立预测序列与参考序列，然后计算单一模型预测序列与实测序列之间灰色关联度，通过神经网络训练，确定预测时段权重矩阵，最后利用灰色关联度理论组合预测，并利用平均绝对百分比误差和均方根误差两种预测误差评价LSSVM模型和RBFNN模型以及组合预测模型的精度。本发明达到短期组合预测光伏电场功率的目的，利用了两种模型的优点，并提高了预测效率和准确性。
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公开(公告)号：CN108960526A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810820114.9
申请日：2018-07-24
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于区域等效的分布式光伏出力预测方法和系统，该方法包括：根据地理位置和太阳辐照特点，对区域内分布式光伏电站进行聚类分析，将区域内分布式光伏电站等效为多个虚拟集中式光伏电站；根据多个虚拟集中式光伏电站的功率，计算分布式光伏电站的总功率。该系统包括等效模块和功率计算模块。通过本申请中的方法和系统，能够结合分布式光伏电站的地理位置和太阳辐照特点，根据区域内气象监测设备的数据，更加合理地计算分布式光伏电站的发电功率，所采集的数据更加准确，而且对分布式光伏电站进行合理的分类等效，因此，本申请能够更加准确地对分布式光伏电站的出力状况进行合理预测。
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