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公开(公告)号：CN106156921B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201510166069.6
申请日：2015-04-10
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本文公开了一种基于Copula理论的电动汽车光伏充电站储能配置选择方法，包括以下步骤：选取光伏单元以及电动汽车充电负荷出力率为随机变量，将实测数据归一化，构建各变量的边缘分布；基于Copula理论，选取Gumbel‑Copula和Clayton‑Copula构建混合Copula函数来描述变量间非对称后尾特性的相关性；在两者联合出力概率密度函数基础上抽样模拟光伏充电站的年净负荷量；在波动率、置信度等条件的约束下，建立以光伏电动汽车充电站年运行成本最小为目标函数的储能优化配置模型；Matlab编程对最优的储能容量进行优化计算。综合考虑运行性能和经济性，对考虑相关性的集成系统储能配置模型正确性和可行性进行分析，选择最优配置方案，从而提高光能利用率以及系统经济效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106156921A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201510166069.6
申请日：2015-04-10
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06Q10/06
CPC classification number: Y02E40/76 , Y02T10/56 , Y04S10/54 , Y04S10/545
Abstract: 本文公开了一种基于Copula理论的电动汽车光伏充电站储能配置选择方法，包括以下步骤：选取光伏单元以及电动汽车充电负荷出力率为随机变量，将实测数据归一化，构建各变量的边缘分布；基于Copula理论，选取Gumbel-Copula和Clayton-Copula构建混合Copula函数来描述变量间非对称后尾特性的相关性；在两者联合出力概率密度函数基础上抽样模拟光伏充电站的年净负荷量；在波动率、置信度等条件的约束下，建立以光伏电动汽车充电站年运行成本最小为目标函数的储能优化配置模型；Matlab编程对最优的储能容量进行优化计算。综合考虑运行性能和经济性，对考虑相关性的集成系统储能配置模型正确性和可行性进行分析，选择最优配置方案，从而提高光能利用率以及系统经济效益。
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公开(公告)号：CN106159961A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201510166070.9
申请日：2015-04-10
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: H02J3/16
Abstract: 本文公开了一种既考虑风电场内各无功源之间协调控制，又考虑风电机组无功电压时空分布特性影响的无功电压控制方法，包括以下步骤：在分析典型的放射式集电系统无功补偿特点基础上提出了相应的无功优化控制策略；建立了相应的优化控制模型；应用粒子群算法进行求解，并基于网络分析对数据进行预处理，提高了算法的收敛速度。该控制方法能够在满足风电场并网点电压要求的基础上均衡各风电机组机端电压裕度和提高风电场动态无功储备容量。从而更有效的降低风电机组机端电压差异，提高风电场整体电压水平。在电网电压扰动或电网故障期间，有效的预防风电机组连锁脱网，提高了风电场并网的安全稳定性和经济效益。
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公开(公告)号：CN106159938A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201510166068.1
申请日：2015-04-10
Applicant: 华北电力大学(保定)
CPC classification number: Y02P80/14
Abstract: 本文公开了一种风光联合发电微电网系统电源优化配置方法，属于电网优化规划领域。包括以下步骤：考虑微电网中新能源发电出力相关性及不同类型负荷功率间的相关性，基于Copula理论分别建立新能源发电联合出力、负荷总功率概率分布模型；利用历史模拟法得到微电网运行规划中的风险价值，实现对微电网的风险评估；以考虑投资成本、低碳费用、并网运行电能交易等综合经济成本为目标，构建微电网电源优化配置模型；采用改进的入侵杂草优化算法求解配置方案。考虑相关性极大地提高了优化方案的经济性，同时通过风险价值将系统运行风险与经济损失很好地结合起来，提高了系统的经济性和可靠性。
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公开(公告)号：CN104573876A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510043601.5
申请日：2015-01-28
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 一种基于时序长记忆模型的风电场短期风速预测方法，包括以下步骤：获取风电场多年风速历史数据，对历史数据进行预处理，形成风速时间序列；输入处理后数据，对风速时间序列采用重标极差分析法即R/S分析方法建立长记忆时间序列ARFIMA模型，得到初步预测风速集合；通过卡尔曼滤波算法进一步优化初步预测风速，获得最终风速预测值。本发明集成了风电场多年风速实测历史数据作为预测模型来源，通过建立长记忆时间序列ARFIMA模型，获得初步预测风速集合，再通过卡尔曼滤波减小预测误差，获得最终风速预测结果，大大提高了风速预测的精度。
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公开(公告)号：CN204380496U
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201420775878.8
申请日：2014-12-11
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本实用新型涉及一种低损耗高效率的电力工业污染气体净化系统。本实用新型由气气反应管路、与气气反应管道前端相连通的臭氧供应管路、与气气反应管路末端相连通的气液反应塔、设置于气液反应塔顶端上部的喷淋装置以及设置于气液反应塔底部的反应液回收管路组成，本实用新型将臭氧净化反应中的时间和空间进行了优化，解决了空间的不均匀性，从而使得臭氧在反应中利用率接近100%，且反应后的气体通过气液反应回收，继续二次利用，既提高了反应效率，同时还增加了副产物的收入。
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