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公开(公告)号:CN108984825B
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN201810554376.5
申请日:2018-06-01
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网上海市电力公司经济技术研究院 , 国家电网公司西南分部
IPC: G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本发明提供了一种水力发电系统建模方法和系统,包括:基于获取水电站水库的数据的完整性和差异性,建立水电模型。该方法和系统根据水电站水库数据,建立了带水库的水电模型,提高了水电模型的准确性,能够准确进行水电优先消纳计算,并取得准确的计算效果。
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公开(公告)号:CN118917682A
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202410940699.3
申请日:2024-07-12
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F17/12
Abstract: 本发明涉及电力系统优化调度技术领域,解决了传统虚拟电厂调度忽略了备用市场中部署请求的不确定性所带来影响的技术问题,尤其涉及一种计及风电、备用部署请求不确定性的虚拟电厂两阶段鲁棒优化调度方法,该方法包括以下步骤:构建用以反映虚拟电厂内部机组运行情况的火电机组模型和风电、备用部署请求不确定集模型;根据虚拟电厂内部各部分运行的约束条件和鲁棒不确定集构建虚拟电厂两阶段鲁棒优化模型;采用列与约束生成算法对两阶段鲁棒模型进行求解得到最优调度结果。本发明将备用市场中的备用部署请求不确定性考虑到了虚拟电厂的经济调度中,进一步实现能量管理系统收益最大化,高效利用现有资源,避免增加额外成本。
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公开(公告)号:CN118659445A
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202410793546.0
申请日:2024-06-19
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网综合能源服务集团有限公司
Inventor: 张春雁 , 黄伟钢 , 窦真兰 , 谯坤 , 王素 , 李一琨 , 郭明星 , 赵德洁 , 张一平 , 孙卓群 , 瞿世鹏 , 吴晓刚 , 丁伟 , 徐臣 , 白保华 , 蒋剑峰 , 王建伟 , 郑勇 , 黄望春子
IPC: H02J3/38 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , H02J3/32
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟电厂的资源聚合优化方法、装置、设备、介质及产品,涉及数据处理技术领域。其中,该基于虚拟电厂的资源聚合优化方法,包括:确定虚拟电厂的用户侧在预设时间段的单位时间内的初始出力功率以及初始灵活负荷功率;基于所述初始出力功率以及初始灵活负荷功率按照预设资源聚合需求构建目标聚合优化函数;基于ε约束法确定目标聚合优化函数的目标优化结果;根据所述目标优化结果优化调整所述用户侧的出力数据以及负荷数据。本发明实施例,通过对用户侧的出力和负荷进行管理和调控,可以更好地平衡电力供需,有效实现用户侧资源的优化聚合,提高电力系统的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号:CN108335010B
公开(公告)日:2024-07-23
申请号:CN201711367647.8
申请日:2017-12-18
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网上海市电力公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种风电出力时间序列建模方法及系统,包括:获取目标风电场和与其相邻的风电场的历史风电出力数据;根据历史风电出力数据,计算目标风电场与相邻风电场的相关性系数,得到相关性系数集合;根据所述相关性系数集合生成模拟风电出力时间序列。本发明提供的技术方案,通过计算目标风电场与相邻风电场的相关性系数确定建模所需的样本风电场,既考虑了风电出力的时序性、波动性,又体现了风电出力在空间上的相关性,提高了风电预测精度。
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公开(公告)号:CN118307092A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410440644.6
申请日:2024-04-12
IPC: C02F1/44 , C25B1/04 , C25B9/65 , C25B9/23 , C25B15/08 , C02F1/461 , B01J19/00 , B01J4/00 , C10L1/02 , C07C29/152 , C07C31/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深海海上发电的甲醇合成运输系统及其工作方法,属于海上发电领域,包括依次布置的海水提升淡化装置、电解水制氢装置、氢气压缩装置、甲醇合成装置、甲醇装卸装置和甲醇运输装置。本发明采用上述基于深海海上发电的甲醇合成运输系统及其工作方法,通过利用海上发电制备氢气,再利用氢气和二氧化碳合成甲醇,甲醇作为运输介质,具有更高的热值和更好的安全性,能够充分利用现有的化石燃料运输和储存基础设施,不仅有效缓解了大规模海上风电消纳难题,提高了能源的可携带性和运输效率,而且有望显著降低整个海上风电氢气供应链的经济成本。
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公开(公告)号:CN118233538A
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202410535675.X
申请日:2024-04-30
Applicant: 国网上海市电力公司 , 北京智芯微电子科技有限公司
Inventor: 张春雁 , 窦真兰 , 陈河 , 郭明星 , 王素 , 吕冉 , 黄波 , 刘瑞 , 唐玉建 , 赵晨晨 , 葛涛 , 李明 , 秦晓敏 , 李阳 , 顾佳康 , 侯智子 , 徐杨丽
Abstract: 本发明涉及一种电力行业协议帧的协议判断方法和系统,方法包括:定义协议帧通用数据结构体;根据某一电力协议定义相应的特定协议数据结构;获取待解析的协议数据报文,将该协议数据报文加入数据循环队列中;从数据循环队列中选取协议帧,通过特定协议数据结构对协议帧进行字段匹配,若匹配成功,则将对应的协议帧数据拷贝到协议帧通用数据结构体中;对数据拷贝后的协议帧通用数据结构体进行数据校验,若校验成功,则表示找到完整数据包;若校验失败,则对数据循环队列中的其他协议帧进行处理;更换电力协议,重新执行上述操作。与现有技术相比,本发明具有减少了代码开发工作量,方便调试,提高了代码开发和维护效率等优点。
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公开(公告)号:CN118017621A
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202311371487.X
申请日:2023-10-23
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的虚拟电厂调频服务优化方法,包括以下步骤:DER即distributed energy resource分布式能源出力模型的构建:DER作为VPP即virtual power generation虚拟电厂频率调节服务的主要参与者,需对其出力进行不确定性建模;DRL即deep reinforcement learning强化深度学习算法的离线训练:在DER出力模型已建立的基础上,设计一个离线模拟器对DRL算法进行离线训练,并构建DER动态聚合模型;DRL算法的在线更新:在DRL算法已进行离线训练的基础上,将离线策略转化为在线策略,并在实际环境中不断更新;VPP调频服务的优化:实时更新的优化策略,以更新VPP内DER的出力计划。本发明根据DRL算法的特点,通过离线模拟器对算法进行离线训练,同时实时更新调频出力计划,有效提高了VPP调频服务的经济性和精准性。
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公开(公告)号:CN117977560A
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202311851836.8
申请日:2023-12-29
Abstract: 本发明涉及一种考虑虚拟电厂的电压偏差和功率的最优聚合方法,包括以下几个步骤:首先,构建用于聚合的混合整数线性规划模型,并以最小化虚拟电厂内部的电压偏差和总有功功率方差最小构建一个目标函数;其次,构建用于聚合的混合整数线性规划模型的约束条件;然后,利用K‑shape算法测量场景相似性,减少场景数量,以简化计算;最后,在MATLAB环境下使用GUROBI求解器对模型进行求解,并比较不同网络聚合的性能。该方法能够提高虚拟电厂的可控性,并使运行成本得到减少,重构网络拓扑结构还可以提高虚拟电厂的性能。
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公开(公告)号:CN117634733A
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202311589771.4
申请日:2023-11-24
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06Q10/063 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F17/18 , G01R22/06
Abstract: 本发明涉及一种基于因果检验的窃电检测方法、装置和介质,方法包括:S1、获取线损数据序列下属用户用电量序列;S2、对两个序列进行第一平稳性检验;S3、判断非平稳序列是否满足一阶单整,若是,则进行协整检验,对通过协整检验的下属用户用电量序列进行误差修正,将作为平稳序列的线损数据序列以及修正后的下属用户用电量序列作为待因果检验序列,若否,则返回S1重新获取序列;S4、对待因果检验序列进行格兰杰因果关系检验,得到窃电检测结果。与现有技术相比,本发明具有提高窃电检测的准确性和效率等优点。
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公开(公告)号:CN117593151A
公开(公告)日:2024-02-23
申请号:CN202311587102.3
申请日:2023-11-24
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06Q50/06 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06F18/23213 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种大用户短期用电预测方法、装置和介质,方法包括:S1、获取大用户历史日负荷数据;S2、利用K‑means聚类方法对大用户历史日负荷数据进行聚类,得到聚类后的日负荷数据;S3、将N组日负荷数据分别输入对应的N个大用户短期用电预测子模型,得到N个预测结果;S4、计算大用户短期用电预测子模型的输入和聚类后的日负荷数据中各个类的中心的相似度,确定每个大用户短期用电预测子模型的权重,将每个大用户短期用电预测子模型的权重分别乘以对应的预测结果,再将得到的所有乘积相加,得到大用户短期用电的最终预测结果。与现有技术相比,本发明具有提高用电平稳性较差的大用户的短期用电预测准确性等优点。
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