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公开(公告)号：CN116470569A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310341336.3
申请日：2023-03-31
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网湖北省电力有限公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及新能源并网系统的动态建模与分析技术领域，具体提供了一种全功率风电机组动态阻抗区间确定方法及装置，包括：利用全功率变换风电机组的电磁暂态实时仿真模型对全功率变换风电机组进行仿真；设定全功率变换风电机组的运行工况，在全功率变换风电机组的电磁暂态实时仿真模型的变流器并网点注入不同预设频率的电压扰动信号，得到不同运行工况下不同预设频率对应的阻抗幅值和相角，并绘制不同运行工况下不同预设频率对应的阻抗曲线；基于所述不同运行工况下不同预设频率对应的阻抗曲线确定全功率风电机组的阻抗区间。本发明提供的技术方案，能够覆盖完整运行工况下的系统振荡风险排查，保证风电机组在全工况下均可稳定运行。
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公开(公告)号：CN113241748B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202110449613.3
申请日：2021-04-25
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02H9/04 , H02J3/38 , H02J3/50 , H02M7/5387
摘要： 本发明公开了电力电子变流器接入弱电网暂态过电压抑制方法及系统，包括：当交流弱电网为故障穿越运行工况时，基于实时采集的三相并网电压控制生成自适应无扰动电流控制信号附加至电压外环和电流内环双环控制的q轴电流环得到q轴电流环控制信号；基于所述q轴电流环控制信号和d轴电流控制生成最终控制指令，抑制电网暂态过电压。直接通过电压信号影响增加自适应电流控制指令，既不影响机组在弱电网下的稳态运行性能，又能在交/直流故障下有效抑制机端暂态过电压，进而实现大规模新能源的友好并网，为高比例新能源电力系统提供更强大的支撑。
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公开(公告)号：CN109800455B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201811526537.6
申请日：2018-12-13
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 国网河北省电力有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06F113/06
摘要： 本发明提供了一种双馈风电机组暂态无功特性仿真方法和装置，基于预先构建的控制硬件在环仿真模型对双馈风电机组进行电磁暂态实时仿真；基于仿真结果确定双馈风电机组的暂态无功特性；控制硬件在环仿真模型基于双馈电机单元和编码器单元构建，仿真步长小，数据传输延时小，仿真结果准确性高。本发明给高速的FPGA模块配置编码器、双馈电机、变流器、电网和采集单元，FPGA模块仿真步长小，足够满足开关频率高达数KHz甚至几十KHz的变流器开关器件仿真需求，给低速的CPU模块配置显示存储单元和数据处理单元，能够使得整个控制硬件在环仿真模型的仿真步长足够小，满足变流器开关元件的仿真精度要求，为双馈风电机组单机模型仿真与风电场模型仿真奠定了基础。
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公开(公告)号：CN107798059B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201710806962.X
申请日：2017-09-08
申请人： 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 广州泰迪智能科技有限公司 , 国网山东省电力公司青岛供电公司
摘要： 本发明提供一种NCO气象数据结构化存储方法和装置，先将本地文件系统中的NCO气象数据上传至分布式文件系统HDFS，然后对HDFS中的NCO气象数据进行解析，并将解析得到的结构化气象数据保存至HDFS，最后根据结构化气象数据的应用场景将HDFS中的结构化气象数据存储至相应的关系型数据库，实现NCO气象数据的解析和结构化存储。本发明提供的技术方案基于Hadoop的可靠、高效和可伸缩性，并通过Sqoop、MapReduce和Hive等技术一气呵成地实现NCO气象数据的迁移、解析和结构化存储，实现过程简单明了，避免了代码复杂和编程繁琐等问题。
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公开(公告)号：CN109521693B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201811463819.6
申请日：2018-12-03
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC分类号： G05B17/02
摘要： 本发明提供了一种风电场电磁暂态实时仿真方法和装置，基于风电机组电磁暂态特征曲线确定风电机组的等值阻抗；使用所述等值阻抗对风电机组进行等值构建风电场等效模型；基于风电场等效模型对风电场进行电磁暂态仿真，本发明提供的技术方案容易实现，不仅提高了仿真精度，而且缩短了仿真时间，有效解决风电场建模仿真过程中的交流汇集线路解耦的问题。本发明建立的风电场等值模型将风电场等值为有限的几台风电机组，大大简化了风电场实际模型，实现了超大规模风电场或风电场汇集系统的仿真，大大提高了风电场的实时仿真能力。
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公开(公告)号：CN109840367B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201910043671.9
申请日：2019-01-17
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种火电机组发电燃料费用的拟合方法与系统，包括：获取火电机组数据和燃料费用拟合的分段区间数量；基于获取的数据和燃料费用拟合的分段区间数量，将预先建立的分段线性最优拟合优化模型抽象为数学形式；采用信赖域算法对所述抽象后的数学形式进行优化，得到火电机组发电功率分段区间端点及端点处的燃料费用。本发明为一种火电机组发电燃料费用的拟合方法与系统，获取火电机组数据和燃料费用拟合的分段区间数量；采用信赖域算法对所述抽象后的数学形式进行优化，得到火电机组发电功率分段区间端点及端点处的燃料费用，能够大大降低分段线性拟合的误差，减少燃料费用函数需要分段的数量，从而降低时序仿真优化模型的复杂度和求解难度。
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公开(公告)号：CN106647329B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201611164890.5
申请日：2016-12-16
申请人： 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网吉林省电力有限公司
摘要： 本发明提供了一种供热管网等效建模方法，该法包括：按流体网络建模技术建立集中供热一次管网系统数学模型、建立的数学模型的等效聚合，得到模型参数和校验模型参数与实测数据是否存在偏差。本发明提供的根据传热学、流体力学原理和动力系统建模方法，基于流体网络建模技术建立的符合实际供热管网物理特性；通过拓扑结构简化、关键参数辨识和现场实测数据，实现了大型复杂供热系统模型的简化与校核，提高了热电联合优化模型计算速度和精确度。
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公开(公告)号：CN115566680A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211551645.5
申请日：2022-12-05
申请人： 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/46 , G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F113/04
摘要： 本发明涉及新能源发电技术领域，具体提供了一种新能源电力系统时序生产模拟运行优化方法及装置，包括：将新能源电力系统运行参数代入预先构建的全年时序生产模拟运行优化模型并求解，得到第一优化结果；将所述第一优化结果代入预先构建的优化周期时序生产模拟运行优化模型并求解，得到第二优化结果；基于所述第二优化结果，得到新能源电力系统时序生产模拟运行优化方案；本发明提供的技术方案，通过两阶段分解计算，实现新能源与常规电源全年最优的电量和电力互补运行，获得新能源全年最优消纳量结果。
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公开(公告)号：CN114899881A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210447810.6
申请日：2022-04-26
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种新能源机组参数优化方法、系统、设备和存储介质，包括：基于新能源机组的控制过程，将新能源机组控制参数中影响功角稳定的参数作为所述控制过程的关键参数；在功角失稳的临界运行方式下，以使功角不失稳为条件，对所述关键参数的取值进行整定。本发明能够确定新能源机组控制参数中对功角稳定有影响的关键参数，并确定使功角不失稳的关键参数的值；利用本发明提供的参数优化方法对关键参数的取值进行整定，能够有效地增强电网交直流送端系统故障时的功角稳定性，避免功角失稳现象的发生，进而提升特高压直流的输电能力、促进送端新能源的消纳。
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公开(公告)号：CN114004430B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210002536.1
申请日：2022-01-05
申请人： 中国电力科学研究院有限公司
发明人： 冯双磊 , 王伟胜 , 王勃 , 刘纯 , 靳双龙 , 刘晓琳 , 宋宗朋 , 胡菊 , 滑申冰 , 马振强 , 张艾虎 , 郭于阳 , 王铮 , 车建峰 , 张菲 , 姜文玲 , 赵艳青 , 王钊 , 裴岩 , 汪步惟 , 李红莉 , 韩振永
摘要： 本发明提供了一种风速预报方法和系统，包括：基于模式背景场与最新的气象要素数据，采用预先构建的全局最优同化方案进行资料同化，得到模式初始状态；基于模式初始状态，采用预先训练的模式参数化方案进行预测，得到风速预报场；针对资料同化和模式参数化方案环节，在传统的基于物理机理和已知规律约束的数值天气预报模式基础上，面向缺乏或没有物理机理约束的情况，本发明通过采用人工智能算法训练出全局最优同化方案和模式参数化方案，充分发挥人工智能算法的优势，从而显著提升风速预报的准确率。
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