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公开(公告)号：CN108462166B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201810082742.1
申请日：2018-01-29
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网公司 , 中国农业大学
发明人： 杨俊 , 张宇 , 沈渭程 , 董开松 , 马喜平 , 胡殿刚 , 李韶瑜 , 赵炜 , 张光儒 , 李志敏 , 闵占奎 , 刘秀良 , 陈明忠 , 甄文喜 , 魏博 , 同焕珍 , 姜梅 , 王斌 , 杨勇 , 赵耀 , 朱宏毅 , 张赛 , 刘丽娟 , 梁有珍 , 陈柏旭 , 赵凤展 , 杜松怀
摘要： 本发明提供一种微电网备用容量计算方法和微电网调控方法，其中，微电网备用容量计算方法包括：根据微电网的停运容量概率表计算各系统故障备用的电源故障缺电概率；所述停运容量概率表是根据各电源的容量和强迫停运率获取的；根据任一电源故障缺电概率和最大缺电概率，计算对应的最大预测误差缺电概率；应用该最大预测误差缺电概率在预测误差正态分布表中查询预测误差容量；预测误差正态分布表是根据各电源的出力值和负荷值的预测误差获取的；将各系统故障备用对应的容量与预测误差容量之和的最小值作为所述微电网的备用容量。本发明提供的方法，为微电网备用容量的设置提供了方案，在满足微电网安全运行的同时，保证了微电网容量备用的经济性。
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公开(公告)号：CN110729715A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201810785996.X
申请日：2018-07-17
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司 , 中国农业大学
发明人： 马喜平 , 董开松 , 沈渭程 , 杨俊 , 张光儒 , 胡殿刚 , 甄文喜 , 刘丽娟 , 梁有珍 , 魏博 , 朱宏毅 , 同焕珍 , 赵耀 , 姜梅 , 杨勇 , 郑翔宇 , 赵炜 , 张赛 , 陈柏旭 , 闵占奎 , 刘秀良 , 李志敏 , 陈明忠 , 李小娟 , 杨洁 , 李炜 , 何巍 , 孟欢 , 苏娟 , 杜松怀 , 梁鹏霄 , 倪琦
摘要： 本发明实施例提供一种配电网线路故障恢复方法。该方法包括：若检测到配电网线路发生故障，则根据故障位置获取断电区域的故障数据；根据断电区域内的分布式电源状态和微电网状态，及故障数据对断电区域的断电负荷进行相应的供电恢复处理。本发明实施例通过统一管理分布式电源、微电网和配电网馈线，在配电网线路发生故障时，对断电区域的断电负荷进行供电恢复处理，满足断电区域的断电负荷的用电需求。由于微电网和分布式电源具有清洁、高效、可灵活调控的特点，能够快速有效地恢复断电区域的断电负荷的供电，保证了整个电力系统运行的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN109858663A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201811373125.3
申请日：2018-11-19
申请人： 中国农业大学 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种基于BP神经网络算法的配电网故障停电影响因素敏感度分析方法，步骤1：梳理与投资相关的配电网故障停电影响因素集合，形成投资-影响因素-户均故障停电指标的关联关系；步骤2：以各影响因素作为BP神经网络算法的输入，以户均故障停电指标作为BP神经网络算法的输出，建立故障停电预测模型；步骤3：采用灵敏度分析方法分析影响户均故障停电指标的各影响因素；步骤4：将各影响因素灵敏度的绝对值并按照大小排序，获取对户均故障停电指标影响最大的几个影响因素，其中影响因素灵敏度的绝对值排序越靠前，则对户均故障停电指标影响越大，说明该影响因素越薄弱，由此可对配电网投资提供方向上的指引。
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公开(公告)号：CN109659970A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811240734.1
申请日：2018-10-23
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网公司 , 兰州交通大学
发明人： 李树林 , 马喜平 , 董海鹰 , 董开松 , 沈渭程 , 胡殿刚 , 刘克权 , 张伟 , 杨柯 , 刘丽娟 , 赵炜 , 张光儒 , 魏博 , 梁有珍 , 赵耀 , 杨俊 , 闵占奎 , 刘秀良 , 李志敏 , 陈明忠 , 同焕珍 , 张赛 , 甄文喜 , 姜梅 , 王斌 , 袁芳 , 杨勇 , 李守东 , 朱宏毅 , 郑翔宇 , 陈柏旭 , 李炜 , 李小娟 , 杨洁 , 何巍 , 孟欢 , 李军 , 汤一尧 , 高世刚 , 谢延凯
摘要： 本发明提出一种基于变分模态分解的混合储能系统平抑风功率波动的控制方法。首先对风电功率进行滑动平均滤波确定风电并网功率和混合储能充放电功率，对混合储能充放电功率进行变分模态分解获得多个子序列；计算相邻子序列间互信息熵确定高频分量和低频分量，实现混合储能系统初级功率分配；考虑功率型储能荷电状态，对混合储能系统的功率分配进行模糊修正，得到优化后的混合储能系统充放电功率，在确保风电波动平抑效果的前提下，保证混合储能系统长期稳定运行。
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公开(公告)号：CN114123280B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111423089.9
申请日：2021-11-26
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 王维洲 , 吴悦 , 韩旭杉 , 周强 , 张彦琪 , 马志程 , 马彦宏 , 吕清泉 , 王定美 , 张金平 , 李津 , 张睿骁 , 刘淳 , 保承家 , 张健美 , 张珍珍 , 高鹏飞 , 刘丽娟 , 郑翔宇 , 刘海伟
摘要： 本发明属于智能电网以及能量存储与转换技术领域，具体涉及一种考虑系统效率的电池储能电站能量管理方法。包括，首先，获取电网的功率指令后；然后，计算PCS动作个数并进行充放电优先级的排序；最后，使用贪心算法模型，以荷电状态一致性为目标，进行寻优。本发明是一种具有良好的SOC均衡效果以及系统效率较高的考虑系统效率的电池储能电站能量管理方法。
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公开(公告)号：CN112952883B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202110434392.2
申请日：2021-04-22
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J3/32
摘要： 本发明涉及一种分布式储能系统的充电控制方法及系统。所述方法包括：获取当前时刻分布式储能系统中发电设备的功率裕量和分布式储能系统中储能设备的荷电状态；根据荷电状态、第一荷电状态设定阈值、功率裕量和第一功率裕量设定阈值判断是否对储能设备充电；若否，则更新当前时刻后，返回获取功率裕量和荷电状态步骤；若是，则根据荷电状态、第二荷电状态设定阈值、功率裕量和交流充电最小功率确定对储能设备充电的充电策略，并采用充电策略对储能设备充电，直至储能设备的荷电状态达到第一荷电状态设定阈值则停止充电，再更新当前时刻后，返回获取功率裕量和储能设备的步骤。本发明可以提高分布式储能系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN115511657A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211013068.4
申请日：2022-08-23
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 吕清泉 , 周强 , 赵龙 , 王定美 , 沈渭程 , 张珍珍 , 张彦琪 , 张健美 , 张睿骁 , 高鹏飞 , 李津 , 袁琛 , 张金平 , 刘丽娟 , 郑翔宇 , 李文君 , 朱宏毅 , 陈柏旭 , 王晟 , 刘海伟
摘要： 本发明属于新能源并网技术控制领域，应用于新能源场站并网技术，具体涉及一种基于组合预测模型对风电出力与光伏出力进行评估的方法。包括：数据相关性及耦合性量化分析；数据的分解与变换；模型的训练与预测；得出最终结果：将各个子序列的预测结果进行重构，得到最终的预测值，进行误差分析。本发明是是一种预测更容易，且不易造成数据丢失，因此可有效提高出力超短期预测精度的基于组合预测模型对风电出力与光伏出力进行评估的方法。
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公开(公告)号：CN115459358A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211021155.4
申请日：2022-08-24
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于电力储能技术领域，尤其涉及一种考虑多类新能源不同配比的储能容量优化配置方法。针对可再生能源的日常运行情况，构建spearman秩相关系数求解不同新能源的配比；构造多能源系统储能容量最优和经济性最大的双层调度模型；考虑模型迭代最初建立种群的多样性，运算的收敛精度及速度，构建改进鲸鱼算法进行求解。一种考虑多类新能源不同配比的储能容量优化配置方法实现了最优容量配置，在考虑风力和光伏两种新能源不同配置比例的情况下，结合系统的经济性建立双层储能优化配置模型，使得储能系统在满足需求的情况下能够实现年收益最大。
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公开(公告)号：CN115456959A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211012380.1
申请日：2022-08-23
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于光伏电站运维技术领域，主要通过计算机深度学习技术进行光伏面板的热斑诊断，具体涉及基于数据增强技术的红外图像光伏热斑识别方法。一种基于数据增强技术的红外图像光伏热斑识别方法，通过无人机拍摄得到光伏面板红外图像，然后通过数据增强技术得到更多的数据填充进入数据集中，最后训练YOLOX模型得到一个可以检测到光伏热斑的深度网络模型。本发明使用了数据增强技术以应对图片样本数量不足的情况，克服了现有的红外光伏图像数据集在有限数据情况下很难应用深度学习技术取得良好结果的技术问题。
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公开(公告)号：CN115455811A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211024480.6
申请日：2022-08-25
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 基于数字孪生、深度强化学习的光伏电站电池板布置方法，包括：首先通过数字孪生技术，对所选址的光伏基地地面地貌形状进行数字孪生；其次通过深度学习将气象数据中的云层进行数字孪生；然后对气象数据进行数字孪生；最后对数字孪生的BIM模型以及数据流，通过深度强化学习技术进行模拟学习，动态学习一套太阳能电池板布置的策略方法以及实时动态调整方法。本发明解决了光伏发电基地电池板的布置、环境因素和光伏发电板自身的影响，在不同时间和空间尺度下具有较大的随机性和波动性的问题。
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