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公开(公告)号：CN117522190A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311358563.3
申请日：2023-10-19
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种区域能源系统绿色属性综合评价指标的建立方法，包括：将区域能源系统绿色属性综合评价分为稳定高效和清洁环保两个维度；基于两个维度下的能源总量、输配效率、碳排放、污染物排放、资源消耗、可靠性及响应速度特性，提出综合评价主指标绿能，对区域能源系统绿色属性进行综合评价；基于能源生产、能源输配、能源使用三个环节特性，将主指标绿能扩展为绿能供能占比、绿能传输效率、单位成本绿能耗、单位产值绿能耗、单位产品绿能耗及单位人口绿能耗各副指标，对区域能源系统绿色属性进行全面评价。与现有技术相比，本发明对区域能源系统绿色属性提供了可量化的评价指标，具有客观、全面的优点。
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公开(公告)号：CN116054279B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310120995.4
申请日：2023-02-16
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本文提出了一种含可变速抽蓄机机组的多节点电力网络暂态稳定方法，考虑可变速抽水蓄能机组受端易发生瞬时故障造成暂态功率突降的情况，以多节点电力网络各母线电压稳定运行为目标，建立了含变速抽水蓄能机组的多节点电网机电仿真模型。通过切除变速抽水蓄能机组、三相短路故障分析了对多节点电网暂态稳定的影响，电网在切除变速抽水蓄能机组、三相短路故障条件下均能保持暂态稳定，但是有部分母线电压高于规定电压上限；针对部分母线电压越限的问题加装无功补偿装置，改善了电网系统的电压稳定性，防止因通信系统故障造成的过压事故，达到多节点电力网络稳定的目的，提高区域电力系统在故障发生时的安全及稳定。
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公开(公告)号：CN111078791A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911246827.X
申请日：2019-12-09
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的综合能源市场化交易架构及方法，将区块链技术应用于综合能源各参与主体的市场化交易之中，基于区块链去中心化、公开透明、安全可信、信息可追溯和不可篡改等技术优势，在综合能源系统内建立平等可信、信息共享的市场化交易架构，实现各参与主体的点对点能源转移与交易结算。本发明提供的交易架构及方法，可在综合能源系统中形成自下而上的能源管理模式，电、热、冷等能源供需主体可不依靠第三方进行可信交易和调度，有助于综合能源系统的安全平稳运行，提高能源利用效率，最大化各方利益。
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公开(公告)号：CN107194507A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710347542.X
申请日：2017-05-17
Applicant: 华北电力大学(保定)
CPC classification number: G06Q10/04 , G06K9/6269 , G06Q50/06
Abstract: 一种基于组合支持向量机的风电场短期风速预测方法，分析原始风速序列的混沌特性，用C‑C算法计算风速序列的嵌入维数m和延迟时间τ，构建输入输出数据集并分成训练集和验证集；在训练集上建立基于不同核函数的支持向量机单项预测模型，并用综合学习策略粒子群优化算法确定关键参数；在验证集上采用基于诱导有序加权调和平均算子的变权系数组合预测法确定各单项模型的权系数，分别进行预测，对预测结果加权求和，得到一步风速预测结果。确定了更为合理的模型输入向量，保证了组合预测中各单项预测模型之间的差异性；组合加权系数根据单项模型预测精度自适应变化，提高了组合预测精度。尤其适用于风电场风速预测。
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公开(公告)号：CN106406101A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201611039433.3
申请日：2016-11-21
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种火电机组协调控制系统的智能计算预测控制方法，其包括步骤如下：步骤1.确定预测控制的采样时间间隔Ts；步骤2.通过机组特性测试获得在M个典型负荷工况下锅炉汽轮机系统的输入-输出差分方程形式描述的局部模型Gm；步骤3.采用模型预测控制对步骤2中所有局部模型Gm进行方波信号控制仿真；步骤4.将步骤3中所有局部模型Gm的控制仿真数据用来训练智能计算模型，形成智能预测控制器IPC；步骤5.将从步骤4中训练得到的智能预测控制器IPC作为实时控制器，通过采集需要的输入信号并送入所述智能预测控制器IPC，智能预测控制器IPC自动计算得到任意工况下调节锅炉汽轮机所需的控制增量指令Δu(t)。本发明准确度高、反应快速、在线计算量小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117933754B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410123938.6
申请日：2024-01-30
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开一种基于变分量子算法的综合能源微网评价生成系统，该评价生成系统所使用的指标权重基于变分量子算法得到。还公开一种基于变分量子算法的综合能源微网评价生成方法，包括：获取一级指标以及对应于各项一级指标的二级指标，即构建评价指标体系；根据变分量子算法确定指标权重；通过TOPSIS算法获取各样本的评价等级排序值。本发明在考虑碳排放的基础上，利用变分量子算法中量子比特的叠加、纠缠特性处理计算相互关联、耦合的指标权重，使得生成的结果更加准确且更符合实际，同时还可以适应可再生能源微网不同实际场景的变化。
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公开(公告)号：CN117293885B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311585363.1
申请日：2023-11-27
Applicant: 华北电力大学 , 北京工业大学 , 北京新源智慧互联科技有限公司 , 国网冀北电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种考虑不确定性的海岛微能网多目标调度优化方法和装置，属于电力技术领域，解决如何提高海岛可再生资源的利用率，缓解淡水匮乏的问题。方法包括基于海岛微能网的出力设备系统、DHS、BCS、储能及余热锅炉和分时电价与激励政策调整用电系统分别建立相应的系统模型；基于运行成本和环境成本最小构建多目标调度优化函数；基于系统模型确定多目标调度优化函数的多个约束条件，包括改进的能量平衡、出力设备、DHS、BCS、储能及余热锅炉和需求响应约束；基于多目标调度优化函数和风光出力不确定性构建随机调度优化模型，通过拉丁超立方抽样LHS、场景消减和鲁棒随机优化确定风光出力不确定性。实现可再生能源的可持续和能源结构的清洁低碳转型。
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公开(公告)号：CN114358310A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111609217.9
申请日：2021-12-27
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 一种基于横向安全联邦学习的锂电池SOH估计方法，主要包括如下步骤：搭建横向安全联邦学习的轮辐式架构；明确参与本次横向安全联邦学习的储能电站，各电站收集本地一段时间内的电池老化信息，整合数据信息构成本地源数据；根据估计要求明确聚合服务器的初始模型，并下放至各储能电站，电站在本地进行模型训练；储能电站将训练后的参数上传至聚合服务器；聚合服务器整合参数并下发更新后的参数；储能电站根据下发的参数进行全局更新以完成全局模型训练。本发明可以在保护各电池数据隐私的前提下，破除各电站间的数据孤岛，利用多个数据源来提升电池SOH估计能力。
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公开(公告)号：CN111564828A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010527347.7
申请日：2020-06-11
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 , 华北电力大学
IPC: H02H7/26
Abstract: 本发明公开了一种适用于双馈风机送出线路的距离纵联保护方法。所述方法包括：通过分析双馈风机和同步电机的故障电流解析表达式，比较双馈风机和同步电机两种电源的故障电流之间的衰减特性；利用双馈风机和同步电机故障后故障电流的第一个周波与第二个周波的幅值差构建判据并通过衰减程度区别不同的故障电流，进而区分故障方向；将上述故障方向区分方法应用在风场侧判别故障方向，与系统侧应用的传统距离保护方法构成新型允许式的距离纵联保护方法。该方法利用故障电流衰减快慢的差别区别双馈风机和同步电机的故障电流，能够有效避免因双馈风机故障电流频率偏移而导致距离保护误动的问题，该方法能够有效区分区内外故障，需要通信带宽较低。
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公开(公告)号：CN107274015A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710439263.6
申请日：2017-06-12
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开一种预测风速的方法及系统，方法包括：获取风速数据的原始序列；采用粒子群算法确定变分模态分解方法的最优预设尺度参数和最优带宽参数，并将原始序列分解为若干模态函数子序列；采用差分进化算法确定各模态函数子序列的最小二乘支持向量机模型的核参数，变异操作的变异因子随进化代数的增加而减小，生成的变异个体与上一代的最优个体有关，交叉操作的交叉概率因子随进化代数的增加而增加；根据各模态函数子序列的自相关性及各核参数，确定各模态函数子序列的最小二乘支持向量机风速预测子模型，并通过各风速预测子模型预测各子序列的分解风速；根据各分解风速，确定最终的风速预测值。本发明提供的方法及系统，能够精确预测风速。
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