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公开(公告)号：CN115987375A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211628375.3
申请日：2022-12-17
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 华北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 一种融合网络的电力设备关联与资源优化方法、系统及介质，方法包括：构建由卫星与地面基站以及电力设备组成电网场景下的系统模型；对系统模型进行具体化，分别得到设备关联模型、数据传输模型和能效模型；结合设备关联模型、数据传输模型和能效模型，在确保设备最低传输速率需求的条件下，将电力设备长期能效最大化，确定出对应的优化问题；将优化问题分解为在每个时隙内依次求解设备关联策略和功率控制方案两个子问题，并对所有时隙进行迭代，求出网络总运行时间内所有电力设备的最优功率控制方案。本发明可以实现设备的最佳关联并完成设备的功率优化，在确保电力设备最低传输速率需求的条件下，最大化电力设备的长期能效，提升网络性能。
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公开(公告)号：CN112819204A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110048334.6
申请日：2021-01-14
申请人： 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种源荷互动模型构建方法。所述源荷互动模型构建方法，通过充分利用电力系统发电侧的灵活性资源(电力系统参数)和用户侧灵活性资源(目标参数)，充分考虑可再生电源特性、需求侧资源特性，采用GAMS仿真软件结合确定得到的引入有惩罚银子的目标函数，以及获取得到的约束条件构建源荷互动模型，以能够全面、精确的对源荷互动对于促进可再生能源消纳的极限潜力进行分析。
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公开(公告)号：CN112684283B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202011285256.3
申请日：2020-11-17
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明公开了一种基于故障电流暂态量特征对故障发生时刻进行判断的方法及系统，其中方法包括：计算相电流启动判据定值；计算零序电流启动判据定值；计算高灵敏度启动判据定值；当预设数量的三相电流连续采样点的相电流达到相电流启动判据定值，或当预设数量的三相电流连续采样点的零序电流达到零序电流启动判据定值时，确定输电线路发生故障；以及当确定输电线路发生故障后，以及当三相电流连续采样点的高灵敏度达至高灵敏度启动判据定值时，确定输电线路发生故障的时刻。
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公开(公告)号：CN111859246B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202010671133.7
申请日：2020-07-13
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F17/18
摘要： 本发明涉及一种基于可再生能源电力消纳的能源出清参数优化方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1：接收第一请求，所述第一请求用于确定第一参数；S2：基于所述第一请求确定第二参数，并基于确定的第二参数修正可再生能源报价曲线；S3：基于所述可再生能源报价曲线优化所述第一参数；S4：返回第一响应，所述第一响应包括所述优化的第一参数。本发明根据可再生能源的绿色价值修正其报价曲线，从而优化能源出清参数，促进可再生能源消纳，有利于承担可再生能源电力消纳责任的售电企业和电力用户完成消纳责任权重。
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公开(公告)号：CN111896873B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202010598598.4
申请日：2020-06-28
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 东北大学 , 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 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396 , G01R31/388 , G01R31/36
摘要： 本发明公开了一种用于评估储能电站健康状态的方法及系统，属于电池储能技术领域。本发明方法，包括：采集储能电站的运行数据，根据运行数据获取储能电池的电量；以预设的二阶RC电路等效模型根据运行数据，确定储能电池的开路电压；对储能电池的电量和开路电压进行拟合，确定Ah‑Voc关系曲线；根据Ah‑Voc关系曲线确定储能电池的健康状态。本发明能够实现实时检测储能电池的健康状态，从健康状态角度对储能电站可靠程度进行评估，进而在线调控储能电池健康状态。
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公开(公告)号：CN111008725B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201911008751.7
申请日：2019-10-23
申请人： 中国农业大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于短期风电功率预测的气象因素波动特征提取方法。包括：一、构建数值天气预报模式输出的气象因素日前数据集；二、分析实测风电功率与日前数据集中不同气象因素之间的相关性，筛选最优气象因素特征子集；三、划分最优气象因素特征子集中特征气象因素的波动类型，分析不同气象因素波动与风电功率波动的映射关系；四、提取特征气象因素波动时间颗粒度与特征参数，建立特征气象因素波动特征矩阵；五、将特征气象因素波动特征矩阵作为模型输入，预测日前风电场短期风电功率。本发明克服了不同气象因素波动复杂性与风电功率匹配难的问题，可以有效的降低预测模型输入的数据维度与数据量，同时避免了预测时出现的过拟合等问题。
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公开(公告)号：CN113036843B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110232968.7
申请日：2021-03-02
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J7/00
摘要： 本发明提供一种超大规模电池储能电站功率分配方法及系统，提高充放电效率，减少电能损耗；保证安全运行；减少启停次数，一定程度上延长电池使用寿命；所述方法包括，对超大规模电池储能电站中储能单元进行荷电状态排序；从荷电状态排序中依次选取对应数量的响应储能单元；根据储能单元之间的荷电状态均衡原则，将超大规模电池储能电站功率需求预分配给响应储能单元，得到各个响应储能单元的预分配功率；在分配功率执行周期内，选出预分配功率超出充放电功率基准的越限响应储能单元，并根据充放电功率基准调整分配功率；直至没有功率缺额或者每个响应储能单元均达到充放电功率基准，则完成超大规模电池储能电站功率分配。
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公开(公告)号：CN113052351A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201911367748.4
申请日：2019-12-26
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明提供了一种光伏电站出力序列预测方法，包括：基于与待预测光伏电站具有相关性的另一光伏电站的历史出力数据，得到所述待预测光伏电站的未来中长期全年日间天气类型和各天气类型下的未来中长期相对光伏出力；根据所述各天气类型下的未来中长期相对光伏出力，计算得到所述待预测光伏电站的未来中长期光伏出力序列。本发明提供的技术方案生成的光伏时间序列有效继承了电站间的空间相关性和不同电站每种天气类型下的相关程度，准确地刻画了同区域不同光伏电站对整体出力水平的影响，可有效应于大规模并网光伏对电力系统的影响分析。
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公开(公告)号：CN111222738A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201910991503.2
申请日：2019-10-18
申请人： 华中科技大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开一种风电集群功率预测及参数优化的方法，将历史NWP数据和历史功率数据划分两个独立数据集，分为三个阶段来对参数进行优化；对原始风速矢量进行主成分分析，并将主成分分析的结果作为风电集群功率预测模型的输入，将两个独立的数据集分别划为待预测数据集和历史数据集；计算预测点的输入数据矩阵与历史数据集之间的欧式特征距离，并将其与阈值δ进行比较，获得具有最高匹配度的数据集与预测数据集，判断优化是否结束，否则以变尺度网络搜索法设置参数值以继续优化得到具有最小总体预测误差的四个参数；将获得的四个参数初始优化值，控制三个参数值不变，改变剩余一个参数值，直到获得最优四个参数组合。该方法预测精度高，具有推广价值。
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公开(公告)号：CN111008725A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911008751.7
申请日：2019-10-23
申请人： 中国农业大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于短期风电功率预测的气象因素波动特征提取方法。包括：一、构建数值天气预报模式输出的气象因素日前数据集；二、分析实测风电功率与日前数据集中不同气象因素之间的相关性，筛选最优气象因素特征子集；三、划分最优气象因素特征子集中特征气象因素的波动类型，分析不同气象因素波动与风电功率波动的映射关系；四、提取特征气象因素波动时间颗粒度与特征参数，建立特征气象因素波动特征矩阵；五、将特征气象因素波动特征矩阵作为模型输入，预测日前风电场短期风电功率。本发明克服了不同气象因素波动复杂性与风电功率匹配难的问题，可以有效的降低预测模型输入的数据维度与数据量，同时避免了预测时出现的过拟合等问题。
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