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公开(公告)号：CN110705769B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201910916126.6
申请日：2019-09-26
申请人： 国家电网公司华北分部 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供一种新能源发电功率预测优化方法和装置，该方法包括：获取新能源发电场站的新能源‑电转换模型、预测数据、实测数据以及运行数据；根据该预测数据以及该实测数据获取新能源发电功率预测总误差；根据该新能源‑电转换模型、该实测数据以及该运行数据得到等效预测数据；根据该新能源发电功率预测总误差、该预测数据以及该等效预测数据得到新能源发电功率预测的各个关键环节引起的误差；根据各个关键环节引起的误差优化新能源发电功率预测的各个关键环节，能够有效提高功率预测精度。
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公开(公告)号：CN110705769A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910916126.6
申请日：2019-09-26
申请人： 国家电网公司华北分部 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供一种新能源发电功率预测优化方法和装置，该方法包括：获取新能源发电场站的新能源-电转换模型、预测数据、实测数据以及运行数据；根据该预测数据以及该实测数据获取新能源发电功率预测总误差；根据该新能源-电转换模型、该实测数据以及该运行数据得到等效预测数据；根据该新能源发电功率预测总误差、该预测数据以及该等效预测数据得到新能源发电功率预测的各个关键环节引起的误差；根据各个关键环节引起的误差优化新能源发电功率预测的各个关键环节，能够有效提高功率预测精度。
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公开(公告)号：CN210893225U
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201921623819.8
申请日：2019-09-26
申请人： 国家电网公司华北分部 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G01D21/02
摘要： 本实用新型提供的用于评价风力发电功率预测误差的预警数据获取装置，通过设置主变压器监测模块、风电机组监测模块、环境参数监测模块、汇集线监测模块，能够采集主变压器侧、风电机组侧、汇集线侧的多种参数以及多种环境参数，能够全面采集与风力发电功率预测相关的多种数据，利于后续评价装置基于获取的全面数据解析出影响风力发电功率预测的因素。
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公开(公告)号：CN114676546A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202111503816.2
申请日：2021-12-09
申请人： 国家电网有限公司华北分部 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国网冀北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： G06F30/20 , G06F17/10 , H02J3/38 , H02J3/48 , G06F113/06 , G06F111/04
摘要： 本申请实施例提供一种风电场内风机分布确定方法及装置，方法包括：根据风电场内的风机线条数、风机台数、各风机线有功功率以及各风机有功功率，确定整数规划模型的整数约束条件和目标函数；根据预设整数规划分支定界规则确定所述目标函数中符合所述整数约束条件的各系数对应的值，确定各风机线上连接的风机序号，得到所述风电场内的风机分布；本申请能够准确、便捷得确定风电场内风机分布。
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公开(公告)号：CN114696371A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202111501370.X
申请日：2021-12-09
申请人： 国家电网有限公司华北分部 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供一种集中式新能源场站有功功率变化率控制方法及装置，所述方法包括：根据自发电控制指令对场站运行模式进行判断；若获知所述场站运行模式为自由发电，则以一预设时间段为单位，对预设时间段内的场站有功功率变化量进行计算；其中，所场站有功功率变化量为所述预设时间段内场站有功功率最大值与有功功率最小值之差；当场站有功功率变化量大于有功功率变化量阈值，则根据场站有功功率变化量和有功功率变化量阈值对场站有功功率指令进行调整，获得调整后的有功功率指令并设置有效时长；将调整后的有功功率指令和有效时长发送至场站。本发明提供的集中式新能源场站有功功率变化率控制方法及装置，提高了新能源场站运行的稳定性。
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公开(公告)号：CN111244951A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010170599.9
申请日：2020-03-12
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司华北分部 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 苗春帅 , 鲁广明 , 环加飞 , 吕颖 , 姜尚光 , 葛庆平 , 宋磊 , 高强 , 王聪 , 宋元明 , 蓝海波 , 常志琴 , 程鲁文 , 戴红阳 , 王祥龙 , 马晶 , 史东宇 , 侯金秀
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种基于灵敏度分析的多断面在线稳定限额计算方法及系统，所述方法包括：获取输电断面组成支路信息，根据所述输电断面组成支路信息，确定每条支路的潮流方向以及对应的功率向量，并区分所述输电断面的送端区域和受端区域；对电网进行网络拓扑分析，确定受端发电机节点集合以及送端发电机节点集合；计算所述受端发电机节点集合以及送端发电机节点集合中各节点的综合灵敏度，并进行筛选，生成电网机组出力调整策略；根据机组出力调整策略计算断面有功潮流；校验断面极限潮流是否存在热稳越限；若不存在，则依据所述断面有功潮流确定稳定限额；所述方法及系统无需依赖调度专家离线计算经验，可有效的适应电网运行方式实时的变化。
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公开(公告)号：CN113065278B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202110276871.6
申请日：2021-03-15
申请人： 国家电网公司华北分部 , 武汉大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/38 , G06F111/08 , G06F113/06
摘要： 本发明涉及一种基于频繁模式挖掘的富风期风电小发事件统计特性模型的预测方法，首先提取各风电场发生富风期风电小发事件时对应的持续时间段、间隔时间段；然后基于K‑means聚类算法分别对持续时间段、间隔时间段模式进行聚类分析得到不同的基本模式，同时得到各基本模式对应的气象特征，训练支持向量机分类器，从而使用基本模式对风电功率序列进行事件序列重编码；最后，通过APRIORI关联分析算法对事件序列进行挖掘得到富风期风电小发事件与事件之间的关联关系，进而建立富风期风电小发事件的自相关统计特性模型，通过模型进行预测。该方法深入挖掘出富风期风电小发事件之间的自相关特性，有效地解决了难以用数学模型建模的问题。
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公开(公告)号：CN113065278A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110276871.6
申请日：2021-03-15
申请人： 国家电网公司华北分部 , 武汉大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06K9/62 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/38 , G06F111/08 , G06F113/06
摘要： 本发明涉及一种基于频繁模式挖掘的富风期风电小发事件统计特性模型的预测方法，首先提取各风电场发生富风期风电小发事件时对应的持续时间段、间隔时间段；然后基于K‑means聚类算法分别对持续时间段、间隔时间段模式进行聚类分析得到不同的基本模式，同时得到各基本模式对应的气象特征，训练支持向量机分类器，从而使用基本模式对风电功率序列进行事件序列重编码；最后，通过APRIORI关联分析算法对事件序列进行挖掘得到富风期风电小发事件与事件之间的关联关系，进而建立富风期风电小发事件的自相关统计特性模型，通过模型进行预测。该方法深入挖掘出富风期风电小发事件之间的自相关特性，有效地解决了难以用数学模型建模的问题。
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公开(公告)号：CN111008504A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911309950.1
申请日：2019-12-18
申请人： 武汉大学 , 国家电网公司华北分部
IPC分类号： G06F30/27 , G06K9/62 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F111/10 , G06F113/06
摘要： 本发明涉及电网风电预测技术，具体涉及一种基于气象模式识别的风电功率预测误差建模方法，包括通过对历史气象数据进行k-means聚类分析得到了相应的气象模式，根据各气象模式下气象数据特征，训练支持向量机分类器，并用其将历史风电功率预测误差数据划分为各个气象模式下的子数据集，分别对这些子数据集进行统计分析得到对应的概率密度曲线，进而基于通用分布模型，通过最小二乘拟合得到各气象模式下风电功率预测误差概率密度模型，完成风电功率预测误差建模。该方法考虑了气象因素对于风电功率预测精度的影响，使得风电功率预测误差建模结果更加准确；采用通用分布模型拟合效果更好，表达式的解析性更好；提供准确的风电功率预测误差概率密度模型。
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公开(公告)号：CN111008504B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201911309950.1
申请日：2019-12-18
申请人： 武汉大学 , 国家电网公司华北分部
IPC分类号： G06F30/27 , G06K9/62 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F111/10 , G06F113/06
摘要： 本发明涉及电网风电预测技术，具体涉及一种基于气象模式识别的风电功率预测误差建模方法，包括通过对历史气象数据进行k‑means聚类分析得到了相应的气象模式，根据各气象模式下气象数据特征，训练支持向量机分类器，并用其将历史风电功率预测误差数据划分为各个气象模式下的子数据集，分别对这些子数据集进行统计分析得到对应的概率密度曲线，进而基于通用分布模型，通过最小二乘拟合得到各气象模式下风电功率预测误差概率密度模型，完成风电功率预测误差建模。该方法考虑了气象因素对于风电功率预测精度的影响，使得风电功率预测误差建模结果更加准确；采用通用分布模型拟合效果更好，表达式的解析性更好；提供准确的风电功率预测误差概率密度模型。
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