-
公开(公告)号：CN118115044A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410365615.8
申请日：2024-03-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 , 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06N7/02 , G06F17/10 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种考虑用户意愿的全电渔场优化策略评价方法，包括：分析目标全电渔场的客观条件，得到全电渔场优化配置策略的评价指标；采用模糊评价法，确定用户对于各指标的评价标准，得到相应的指标隶属度函数，而后在德尔菲法打分的基础上计算出其模糊评价的得分；通过熵权法确定各个指标的权重，采用灰色关联分析法确定指标与最优解和最劣解之间的欧式距离与灰色关联度，通过优劣解距离法求得各优化配置策略的评价结果。本发明引入模糊评价法、熵权法、灰色关联分析法，使指标表征范围更加全面、指标评价结果更加客观准确，增加了评价结果的合理性。
-
公开(公告)号：CN114937998A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210513670.8
申请日：2022-05-11
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种新能源接入末端电网的电压稳定性控制方法及系统，包括：获取公共连接点处的电压值；判断所述公共连接点处的电压值是否大于预设的电压值，确定判断结果；根据所述判断结果对储能系统的工作模式进行调节，控制末端电网的电压稳定性；其中，所述公共连接点表示储能系统和新能源发电系统对应的连接点。本发明通过在新能源发电系统中加入储能系统，对储能系统的工作模式进行调节，实现末端电网的电压稳定性，减少了新能源发电系统接入对电网的影响，促进电网安全稳定运行。
-
公开(公告)号：CN110212591B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201910293814.1
申请日：2019-04-12
Applicant: 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知技术的分布式光伏辐照度量测布点方法，包括如下步骤：收集量测数据；建立光伏总体出力与各光伏电站辐照度之间的多项式关系模型；利用压缩感知技术重构模型的多项式系数；将多项式系数的求解近似等价为可行域为凸的l1范数最小化问题；求解模型的截断误差；求解l1范数最小化问题，得到模型的多项式系数；将多项式系数的绝对值按从大到小排列，进行量测布点。本发明利用压缩感知技术，对光伏总体出力与区域内各光伏电站辐照度之间的多项式模型进行稀疏优化，实现了模型的降维和简化，选取最具代表性的光伏电站布置量测，在保证对区域光伏全局出力准确估计的基础上，减少冗余量测点，提高了经济效益。
-
公开(公告)号：CN111797564A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010439616.4
申请日：2020-05-21
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种高维分布式光伏出力的相关性样本获取方法及系统，所述方法包括：基于同步采集的各分布式光伏电站的出力数据得到多组光伏出力时序数据；基于多组光伏出力时序数据，采用结构学习算法和最大似然估计法进行网络结构和参数学习，构建基于贝叶斯网络的拓扑结构；对所述贝叶斯网络的拓扑结构中各网络结点进行遍历采样，获得具有相关性的高维分布式光伏出力样本。本发明以数据为驱动，通过确定贝叶斯网络的拓扑结构并进行参数学习，获得服从联合概率分布的分布式光伏相关性样本，能够较为全面、准确地描述多个分布式光伏电站出力的线性和非相关性特征。
-
公开(公告)号：CN115065107A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210636555.X
申请日：2022-06-07
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 东南大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明提出一种提升新能源发电站故障穿越性能的控制方法及系统，将新能源发电站的参数代入预先构建的新能源发电站模型，利用模型计算新能源发电站的网架消耗无功电流，并将网架消耗无功电流计入新能源发电站的无功电流输出，对新能源发电站的并网电压进行控制。该控制方法为新能源发电站故障穿越时的支撑电压恢复提供了有效补偿，解决了目前光伏逆变器无功响应不准确、不满足电网要求的问题，提升了新能源发电站的故障穿越能力，同时操作性强，成本低，对于存量电站逆变器只要升级更新软件即可实现。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112836328A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201911166479.5
申请日：2019-11-25
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提供的一种光伏功率异常数据识别方法及系统，包括：基于光伏功率、辐照度、温度、湿度的历史数据结合D藤结构构建条件概率分布计算模型；利用条件概率分布计算的逆过程，对所述条件概率分布计算模型中每个光伏功率进行置信区间估计；根据所述每个光伏功率的置信区间估计对所述光伏功率进行异常识别；能够较为准确地刻画光伏功率、辐照度、温度及湿度高维变量之间的相依关系，且提供的异常数据识别方法具有更高的可靠性及准确率。
-
公开(公告)号：CN110378504A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910293799.0
申请日：2019-04-12
Applicant: 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于高维Copula技术的光伏发电爬坡事件概率预测方法，包括如下步骤：从历史光伏功率数据中识别出光伏发电爬坡事件集合；提取表征爬坡事件的四种典型特征；采用ε不敏感支持向量机法得到各个特征量的点预测值；得到预测误差数据集，利用混合高斯模型建立单个特征量预测误差的边缘概率分布；利用正则最大似然估计法进行参数估计；选择最优的Copula函数模型；基于最优Copula模型，利用牛顿-拉夫逊法迭代得到具体的预测区间。本发明利用高维Copula建模方法，根据光伏功率爬坡特征量之间的随机相关性，建立各个特征量的条件概率模型，能够为光伏发电爬坡事件的预测提供额外的不确定信息，提高概率预测的精确性和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN110212591A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910293814.1
申请日：2019-04-12
Applicant: 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知技术的分布式光伏辐照度量测布点方法，包括如下步骤：收集量测数据；建立光伏总体出力与各光伏电站辐照度之间的多项式关系模型；利用压缩感知技术重构模型的多项式系数；将多项式系数的求解近似等价为可行域为凸的l1范数最小化问题；求解模型的截断误差；求解l1范数最小化问题，得到模型的多项式系数；将多项式系数的绝对值按从大到小排列，进行量测布点。本发明利用压缩感知技术，对光伏总体出力与区域内各光伏电站辐照度之间的多项式模型进行稀疏优化，实现了模型的降维和简化，选取最具代表性的光伏电站布置量测，在保证对区域光伏全局出力准确估计的基础上，减少冗余量测点，提高了经济效益。
-
公开(公告)号：CN115986775A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310141728.5
申请日：2023-02-21
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 东南大学 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Inventor： 熊俊杰 , 郑雅铭 , 赵伟哲 , 徐青山 , 杜姣 , 郑舒 , 张国秦 , 过亮 , 路小俊 , 翟长国 , 肖戎 , 周宇 , 支妍力 , 李侣 , 何国庆 , 汪海蛟 , 孙文文 , 许晓慧 , 周昶 , 许守平 , 杨本星 , 马速良 , 蒋原 , 匡德兴
Abstract: 本发明公开了一种含电网最小惯量需要估计的风储系统控制方法及系统，涉及电网调频控制技术领域。该方法首先根据电网中火电机组、风储电站以及负荷物理信息，建立联合火电机组的风储系统参与电网一次调频模型；然后，在不考虑储能系统的前提下，估计一次调频的电网最小惯量需求，并分析电网真实惯量是否可以满足，进行储能系统控制；最后，考虑含储能系统的电网最小惯量需求，进而完成对电网切机、减载以及储能系统优化控制。本发明通过对电网最小惯量需求估计以及加入储能系统前后电网真实惯量分析，实现火电机组、风电机组虚拟惯量以及储能系统协同下的一次调频控制，可以结合电网惯量实际情况有效地优化火电机组和储能系统的输出，提升储能系统主动支撑一次调频服务水平。
-
公开(公告)号：CN110378504B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910293799.0
申请日：2019-04-12
Applicant: 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于高维Copula技术的光伏发电爬坡事件概率预测方法，包括如下步骤：从历史光伏功率数据中识别出光伏发电爬坡事件集合；提取表征爬坡事件的四种典型特征；采用ε不敏感支持向量机法得到各个特征量的点预测值；得到预测误差数据集，利用混合高斯模型建立单个特征量预测误差的边缘概率分布；利用正则最大似然估计法进行参数估计；选择最优的Copula函数模型；基于最优Copula模型，利用牛顿‑拉夫逊法迭代得到具体的预测区间。本发明利用高维Copula建模方法，根据光伏功率爬坡特征量之间的随机相关性，建立各个特征量的条件概率模型，能够为光伏发电爬坡事件的预测提供额外的不确定信息，提高概率预测的精确性和鲁棒性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
302
records
(took 0.057 seconds)
