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公开(公告)号：CN117591781A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311420085.4
申请日：2023-10-30
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院
Inventor： 郭钰锋 , 王瑛玮 , 徐伟 , 刘一飞 , 杜奕林 , 许卓璠 , 张爽莹 , 石晶 , 张鸥 , 宋坤 , 张如玉 , 夏静波 , 徐维懋 , 潘进 , 刘晓光 , 谷峥 , 付亦殊 , 刘淏
Abstract: 一种风电机组传动链疲劳载荷对系统频率灵敏度的计算方法，属于风电机组技术领域，具体方案包括以下步骤：步骤一、首先确定风电机组参与一次调频下的一次调频功率参考值与频率偏差标幺值之间的关系；步骤二、建立基于风轮转速和桨距角的风电机组状态空间方程；步骤三、建立低速轴扭矩的波动ΔTs(t+1)和参与调频的双馈风电机组需要调整的有功功率参考值ΔPW_ref的关系；步骤四、求解传动链疲劳载荷对系统频率的灵敏度
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119448337A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411584757.X
申请日：2024-11-07
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种考虑传动轴疲劳载荷的风储模糊控制调频方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、考虑风电机组的动力学特性和频率响应行为，构建风电机组动力学模型；步骤二、基于风电机组参与一次调频过程，分析风电机组一次调频对传动轴疲劳载荷的影响；步骤三、分析风电机组在不同工况下的运行特征，划分发电机转速区；步骤四、构建超级电容储能模型，依据风电机组在不同风速下的运行工况，设计基于模糊控制的风储联合一次调频控制策略，利用超级电容储能进行频率响应，提升系统稳定性并减小机组疲劳载荷。采用本发明的方法在减小频率偏差和降低疲劳载荷方面明显优于传统的风电一次调频方法。
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公开(公告)号：CN117591782A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311420092.4
申请日：2023-10-30
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院
Inventor： 郭钰锋 , 王瑛玮 , 徐伟 , 刘一飞 , 杜奕林 , 许卓璠 , 徐维懋 , 姜雪 , 张鸥 , 宋坤 , 李帅 , 李革 , 徐强胜 , 于兴成 , 王英旭 , 刘金源 , 周校聿
Abstract: 一种风电机组塔架弯矩疲劳载荷对系统频率灵敏度的计算方法，属于风电机组技术领域，具体方案包括以下步骤：步骤一、首先确定风电机组参与一次调频下的一次调频功率参考值与频率偏差的标幺值之间的关系；步骤二、建立基于风轮转速和桨距角的风电机组状态空间方程；步骤三、建立塔架前后方向弯矩波动ΔMt(t+1)和参与调频的双馈风电机组需要调整的有功功率参考值ΔPW_ref的关系；步骤四、求解塔架前后方向弯矩波动对系统频率的灵敏度
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公开(公告)号：CN119940615A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510001589.5
申请日：2025-01-02
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国网经济技术研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网新源控股有限公司 , 国网山西省电力公司 , 国网山西省电力公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/04 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及数字电网与人工智能领域，公开了一种基于特征提取和深度学习的风电爬坡事件预测方法、系统、介质及设备，其包括：选择与风功率预测相关的历史气象数据，以及对应的历史风功率数据，将历史气象数据作为风功率预测特征，并与历史风功率数据构成风功率预测特征集；采用参数自适应旋转门算法，从特征集中提取风电爬坡事件，将历史数据处理为多种爬坡特征；将气象数据、历史风功率数据和所得的爬坡特征将作为预测模型的输入，通过卷积神经网络二次提取特征，得到特征图；将特征图输入至长短期记忆神经网络，获得预报的风电功率；将风电功率的预报结果，通过参数自适应旋转门算法提取出爬坡事件，获得风电爬坡事件的预测结果。
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公开(公告)号：CN119941441A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411781713.6
申请日：2024-12-05
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国网福建省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种基于改进鲁汶算法的配电网供电网格划分方法，所述方法包括如下步骤：步骤1、根据配电网供电网格内部的风电、光伏、负荷历史数据，利用优化提取模型提取出典型日时序场景；步骤2、基于典型时序场景，以综合性指标最优为目标，利用引入树形结构修剪环节的改进鲁汶算法获得各典型日对应的最优供电网格划分方案；步骤3、建立包含划分结果泛用性指标、模拟运行合理性指标、聚类提取代表性指标的网格划分方案评价指标体系，以雷达图形式选择最优网格划分方案。该方法可为配电网供电网格到配电网供电单元的划分提供指导，促进分布式源、荷、储资源的规范化并网以及供电单元间的高效协同。
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公开(公告)号：CN117973748A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311828908.7
申请日：2023-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国网经济技术研究院有限公司 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 国网新源集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06Q10/0635 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种抽水蓄能电站合同电量分解方法，包括：根据抽水蓄能电站的机组参数和所述抽水蓄能电站参与电力现货市场的电力市场结算机制，建立抽水蓄能电站的合同电量分解模型；获取所述电力现货市场的电价历史信息，并根据所述电价历史信息量化待分析时间段中各个时间点的电价的不确定性；根据所述待分析时间段中各个时间点的电价的不确定性，对所述抽水蓄能电站的合同电量分解模型进行优化，得到考虑电价不确定性的分布鲁棒性优化模型；获取所述抽水蓄能电站的电价合同信息，输入到所述分布鲁棒性优化模型进行求解，得到合同电量分解结果。本发明能够优化电站运营，降低风险，并更好地适应不断变化的市场条件。
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