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公开(公告)号：CN114899851B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210246466.4
申请日：2022-03-14
申请人： 中国农业大学 , 全球能源互联网研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种数据中心后备电源参与微网调度的功率指令控制方法，包括：利用微网负荷/频率检测系统对微网的实时数据进行状态识别与统计汇总，得到微网的负荷与频率运行数据，在划分不同季节下的典型日负荷曲线后，依据皮尔逊相关系数采用加权叠加的方法对典型日负荷曲线进行求解。建立燃料电池日前削峰模型。建立日内负荷波动调节模型。建立电化学储能实时调频模型。结合燃料电池日前削峰模型、日内负荷波动调节模型和电化学储能实时调频模型，建立综合耦合优化模型。本发明建立了一种典型日负荷曲线建立方法，使得日内削峰模型的改善效果更好；考虑了燃料电池与电化学储能这种混合储能参与微网调度的情形，能够改善电网的参数维度更多。
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公开(公告)号：CN112116127B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202010840478.0
申请日：2020-08-20
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明涉及一种基于气象过程与功率波动关联的光伏功率预测方法，具体的步骤为：数据处理层、波动定义层、波动划分层、预测层和优化层，为了克服光伏功率短期预测波动过程预报不准确的弊端，本发明的目的在于提供一种基于气象过程与功率波动关联的光伏功率预测方法，可显著减小光伏电场短期功率预测的误差。
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公开(公告)号：CN112990533B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202110068084.2
申请日：2021-01-19
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明涉及一种稀疏约束和动态权重分配的风电集群功率预测方法，具体的步骤为：包括集群内各个风电场间功率空间相关性分析、集群内各个风电场空间相关风电场的确定，用于风电集群功率预测的集群参考风电场确定、风电集群功率预测模型的建立、功率预测误差的校正，为了克服风电集群功率预测精度低、效率低的弊端，本发明的目的在于提供一种稀疏约束和动态权重分配的风电集群功率预测方法，可显著减小风电集群功率的预测误差、提升风电集群功率预测的效率。
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公开(公告)号：CN112215425B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202011109177.7
申请日：2020-10-16
申请人： 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 中国农业大学 , 国网山西省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种风电集群有功功率的调度方法及装置，该方法包括：根据风电集群的外送断面之间的层级关系，逐层确定各个外送断面的有功功率的出力指令值；根据各个外送断面的实时有功功率，以及各个外送断面的有功功率的安全阈值和告警阈值，确定各个外送断面的状态类型；根据各个风电场的有功功率的预测数据的变化趋势，确定各个风电场的出力类型；对于每个外送断面对应的多个风电场，根据该外送断面的有功功率的出力指令值，以及该外送断面的状态类型，以及各个风电场的出力类型，对各个风电场的有功功率进行调度，本发明实现了风电场的有功功率进行多角度精细化的调度，提高了风电场的有功功率的调度的精确性，具有重要的工程实用价值。
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公开(公告)号：CN116307257B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310507063.5
申请日：2023-05-08
申请人： 华北电力科学研究院有限责任公司 , 中国农业大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06F30/27 , G06N3/084 , G06N3/04 , G06N3/096 , H02J3/00
摘要： 本发明提供一种特定天气下的风电场的输出功率预测方法及装置，所述方法包括：若基于数值天气预报数据以及特定天气判断规则判断获知目标风电场遇到特定天气，则获得目标风电场对应的天气特征数据，并基于天气特征数据建立损失判别因子集合；根据损失判别因子集合以及风电功率损失程度分类模型，获得风电功率损失程度等级；根据风电功率损失程度等级，获得目标风电场的预测输入数据以及风电功率预测模型；根据预测输入数据以及对应的风电功率预测模型，预测目标风电场在特定天气下的输出功率。所述装置用于执行上述方法。本发明实施例提供的特定天气下的风电场的输出功率预测方法及装置，提高了输出功率预测的准确性。
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公开(公告)号：CN116485046A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310738733.4
申请日：2023-06-21
申请人： 华北电力科学研究院有限责任公司 , 中国农业大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供一种光伏出力预测方法及装置，所述方法包括：获取数值天气预报数据，并从数值天气预报数据中获取目标光伏场站在预测时间段的数值天气预报数据和覆雪厚度预测数据；根据覆雪厚度预测数据以及覆雪厚度预测模型，获得在预测时间段的覆雪厚度；根据目标光伏场站在预测时间段的覆雪厚度以及覆雪状态判断规则，获得覆雪状态；根据目标光伏场站在预测时间段的数值天气预报数据以及覆雪状态，获得预测输入数据，并根据目标光伏场站在预测时间段的覆雪状态，获得对应的光伏出力预测模型；根据预测输入数据以及光伏出力预测模型，预测目标光伏场站的光伏出力值。本发明实施例提供的光伏出力预测方法及装置，提高了光伏出力值预测的可靠性。
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公开(公告)号：CN116307257A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310507063.5
申请日：2023-05-08
申请人： 华北电力科学研究院有限责任公司 , 中国农业大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06F30/27 , G06N3/084 , G06N3/04 , G06N3/096 , H02J3/00
摘要： 本发明提供一种特定天气下的风电场的输出功率预测方法及装置，所述方法包括：若基于数值天气预报数据以及特定天气判断规则判断获知目标风电场遇到特定天气，则获得目标风电场对应的天气特征数据，并基于天气特征数据建立损失判别因子集合；根据损失判别因子集合以及风电功率损失程度分类模型，获得风电功率损失程度等级；根据风电功率损失程度等级，获得目标风电场的预测输入数据以及风电功率预测模型；根据预测输入数据以及对应的风电功率预测模型，预测目标风电场在特定天气下的输出功率。所述装置用于执行上述方法。本发明实施例提供的特定天气下的风电场的输出功率预测方法及装置，提高了输出功率预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115498662A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210915717.3
申请日：2022-08-01
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明涉及一种基于用电侧状态时变模型的储能调度方法。主要包括：建立用电侧在某一时刻的状态模型；形成用电侧状态时变模型；建立概率功率模型，根据刚性度大小来确定用电器用电功率的承担者；电网侧根据所需要承担的用电功率制定供电计划，并将供电计划信息反馈到预测过程；利用储能装置灵活充发电的优势来跟随用电因子的用电状态实现实时的功率平衡，并且将储能运行信息反馈到下一阶段的预测过程，形成控制闭环。本发明基于不同的用电特性制定大电网供电和储能供电相结合的“量体裁衣”式供电方式，这不仅可以节约电能，减少不必要的浪费，还通过引入储能供电有效加强了电网的弹性供电能力，从而更好的完成供电目标，保证供电质量。
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公开(公告)号：CN115360744A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210815371.X
申请日：2022-07-12
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： H02J3/38
摘要： 本发明涉及一种基于时空相关和源荷互补的分布式光伏动态集群划分方法，主要包括：获取分布式光伏电源二维平面节点坐标图；确定节点空间距离分布频数直方图及集群划分半径；将距离初始中心节点空间距离小于等于划分半径的节点划分为一个初始集群，并对初始集群特殊节点进行相应处理。划分高功率区间、低功率区间、高负荷区间、低负荷区间、平稳区间。确定节点下一时刻的净功率值。将各节点下一时刻的净功率预测值按照上述区间划分所属类别，得到高功率子群、低功率子群、高负荷子群、低负荷子群及平稳子群。在初始集群内部动态划分高功率群、高负荷群及平稳群。依据高功率群连接上网阈值，确定电网侧、电源侧及用户侧之间的功率交换机制。
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公开(公告)号：CN113961614A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111038647.X
申请日：2021-09-06
申请人： 中国农业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F16/2458 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于电力系统运行与控制技术领域，涉及一种基于相似日选取和分类分时误差修正的光伏功率预测方法，包括：得到每日特征气象数据和有功功率；基于欧式距离阈值划分法实现相似日分类；得到日内和日间数据特征；对各类相似日数据分开训练预测；得到每类相似日训练样本在不同时间点的预测误差；对新一天特征气象数据统计分析，与前述日内和日间数据特征进行差距度分析，完成相似日归类，利用对应训练模型，实现初步功率预测；据相似日内分时误差，实现分时误差修正，得到最终的有功功率预测值。方法利用功率间相似性实现相似日分类，相比于利用数值天气预报数据实现相似日分类更直观，针对不同相似日分别预测，实现误差修正，提高预测精度。
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