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公开(公告)号：CN116780659B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311041317.5
申请日：2023-08-18
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑系统惯量需求的分布式资源同步化控制方法。该方法包括：获取预设周期内电力系统在各个时间采样点的第一电力信号；当根据各个第一电力信号确定电力系统处于动态状态时，基于预先设定的电力信号模型及目标时间窗，对第一电力信号进行离散傅里叶DFT变换，确定电力系统的频率变化率；其中，目标时间窗小于预设周期；根据频率变化率确定电力系统中的各个分布式资源设备的惯量系数；将惯量系数发送至对应的分布式资源设备，以使分布式资源设备基于惯量系数对输出功率进行调
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公开(公告)号：CN117054725A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311134575.8
申请日：2023-09-04
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了采用低温漂小体积电阻的控制终端高精度采样方法。新能源发电的电压采集电路包括采样端、分压模块、信号处理模块、温度传感器和中央处理器；采样端与待测设备的电压输出端连接。分压模块连接于采样端与接地端之间，用于对采样端的电压实施分压处理。信号处理模块与分压模块连接，用于采集并处理分压模块的原始分压信号，生成数字量的标准分压信号。温度传感器设置于分压模块，用于采集分压模块的温度信号。中央处理器分别与温度传感器和信号处理模块连接，用于采用卡尔曼滤波结合标准分压信号和温度信号，确定电压输出端的电压值。本申请方案提高了电压数据的准确性。
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公开(公告)号：CN116780659A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311041317.5
申请日：2023-08-18
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑系统惯量需求的分布式资源同步化控制方法。该方法包括：获取预设周期内电力系统在各个时间采样点的第一电力信号；当根据各个第一电力信号确定电力系统处于动态状态时，基于预先设定的电力信号模型及目标时间窗，对第一电力信号进行离散傅里叶DFT变换，确定电力系统的频率变化率；其中，目标时间窗小于预设周期；根据频率变化率确定电力系统中的各个分布式资源设备的惯量系数；将惯量系数发送至对应的分布式资源设备，以使分布式资源设备基于惯量系数对输出功率进行调整。通过上述方案，可以实现分布式资源设备对系统惯量的主动支撑，以解决分布式资源设备并网时系统惯量降低的问题。
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公开(公告)号：CN116382123A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310605687.0
申请日：2023-05-26
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G05B17/02 , H02J3/38 , H02J3/36 , H02J3/24 , H02J3/12 , H02J3/16 , H02J3/26 , H02J3/01 , H02J3/00
Abstract: 本发明提出一种主控与变流器联合硬件在环的海上风机并网特性测试方法。首先构建联合硬件在环仿真系统，包括可控制不同类型海上风机的实际主控制器和换流器控制器，在GH Bladed仿真平台搭建的海上风机气动模型和机械模型，在RT‑LAB半实物仿真平台搭建的不同类型海上风机电气模型和不同类型输电方式下的输电线路模型以及电网模型；其次，基于建立的联合硬件在环仿真系统对不同类型输电方式下不同类型海上风机的并网性能进行测试，测试项目包括高电压穿越性能测试、低电压穿越性能测试和电能质量测试。本发明考虑了海上风机以及海上风电输电方式的多样性，可用于测试与比较不同类型海上风机与不同类型输电方式下海上风机的并网特性。
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公开(公告)号：CN116976060B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311235727.3
申请日：2023-09-25
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F30/18 , H02J3/00 , G06F30/20 , G06F113/04 , G06F119/06
Abstract: 本申请实施例提供了一种分布式新能源集群‑负荷‑网络动态重构的灵活组网方法。该方法包括：获取初始配电网的初始电网电压，基于预设电压区间对该初始电网电压进行判断，在初始电网电压处于第一预设电压区间内时，获取初始配电网中的拓扑结构信息，进而，得到初始配电网的电网连通图；根据电网连通图，得到电网生成树图；调整电网生成树图的连接方式，得到调整后的电网生成树子图；获取电网生成树子图的更新电网电压，将更新电网电压小于第一预设电压区间的电压上限的电网生成树子图确定为候选生成树；基于候选生成树，调整初始配电网的连接方式，得到目标配电网。该方法有效降低分布式新能源集群连片接入配电网时减少电压翘尾、减少弃风弃光。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115912484B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202211575154.4
申请日：2022-12-08
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种提供电网主动支撑能力的风电场功率快速控制系统，具体包括：支撑功率一体化分配系统：对风电场主动支撑期间有功支撑功率和无功支撑功率一体化优化分配；迎风风速和机端电压预测系统：与支撑功率一体化分配系统连接，基于有功支撑功率和无功支撑功率一体化分配结果预测对应的主动支撑期间各风电机组迎风风速和机端电压；风电机组主控系统：接收有功支撑功率和无功支撑功率一体化分配结果，以及接收迎风风速和机端电压预测系统的机组主动支撑期间迎风风速和机端电压预测结果，对所属风电机组实现有功支撑功率和无功支撑功率一体化优化预测控制；所述支撑功率一体化分配系统还与储能设备控制系统和无功补偿装置控制系统连接。
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公开(公告)号：CN117081218A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311331294.1
申请日：2023-10-16
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种具备自动切换充电模式功能的充电桩，涉及充电桩技术领域，包括交流控制模块和直流控制模块，均用于供电；所述智能控制模块，用于信号接收和模块控制；上述供电检测模块，用于检测交流控制模块的供电状态，并在断电时配合输入控制模块控制电能的传输状态；输入控制模块，用于控制输入多路接口模块的电能和限流保护；接口检测模块配合连接判断模块，用于判断多路接口模块与充电设备的连接数量。本发明能够在充电桩与充电设备的连接数量超过两个时自动切换充电模式，控制直流控制模块配合交流控制模块供电，提高供电效率，并在交流控制模块断电时，限制可充电接口，并由直流控制模块进行备用供电，同时具备输入限流保护。
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公开(公告)号：CN116345578B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310606312.6
申请日：2023-05-26
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: H02J3/46 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06F113/04
Abstract: 本申请涉及一种基于深度确定性策略梯度的微电网运行优化调度方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取针对目标电网的初始调度策略；根据初始调度策略，确定对应的待筛选调度策略集合；通过目标智能体所采用的强化学习方式，从各待筛选调度策略中筛选出目标调度策略；将目标电网对应的初始状态参数输入至目标调度策略，得到目标调度参数；根据目标调度参数，调度目标电网。采用本方法能够基于目标智能体所采用的强化学习方式，从通过向初始调度策略引入随机噪声得到的待筛选调度策略中筛选出目标调度策略，进而利用目标调度策略对目标电网进行调度，保证目标调度策略的准确性，从而得到准确的调度参数，进而提高目标电网的调度效率。
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公开(公告)号：CN116319269B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310565931.5
申请日：2023-05-19
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: H04L41/0659 , H04L41/0677
Abstract: 本申请涉及一种具备通讯故障自检及快速隔离的新能源边缘侧通信模块。通讯故障自检及快速隔离方法包括：检测新能源边缘侧通信模块发生故障，对新能源边缘侧通信模块进行错误程序检测处理；若通信程序存在程序错误，获取新能源边缘侧通信模块中存在错误的目标程序，并对目标程序进行隔离；将目标程序隔离后的通信程序进行重启，对重启后的通信程序进行程序错误检测处理；若重启后的通信程序不存在程序错误，将重启后的通信程序作为故障处理后的通信程序；若重启后的通信程序存在程序错误，对新能源边缘侧通信模块重新安装通信程序，将重新安装的通信程序作为故障处理后的通信程序。采用本方法能够提高新能源边缘侧通信模块的运行效率。
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公开(公告)号：CN115833102B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202211575153.X
申请日：2022-12-08
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的风电场频率快速响应控制方法，包括步骤：S1：利用SCADA系统的风电机组状态数据，训练得到基于神经网络的风电机组的状态预测模型；基于电网频率偏差对应的风电场总有功功率参考值，并结合状态预测模型，采用模型预测控制算法，得到各个风电机组的有功功率参考值；S2：离线训练基于神经网络的风电机组控制模型，利用训练好的模型替代模型预测控制算法对各风电机组进行在线控制；S3：当状态预测模型误差超过设定阈值时，采用最新的SCADA系统监测数据重新训练，更新风电机组的状态预测模型和控制模型。本发明构建了更精确的风电机组状态预测模型，并能够迅速给出各风电机组参考功率，实现风电场快速频率响应控制。
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