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公开(公告)号：CN117318103A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311077751.9
申请日：2023-08-24
摘要： 本发明实施例提供一种集成熔盐蓄热和CO2循环机组的风电系统及优化方法，属于发电技术领域。所述方法包括：以集成熔盐蓄热和CO2循环机组的风电系统运行的全天收益最大化建立目标函数，以集成熔盐蓄热和CO2循环机组的风电系统的功率、超临界二氧化碳循环机组出力、风电场出力和熔盐蓄热系统出力为约束条件，建立考虑机组运行经济性的优化调度模型；对所述考虑机组运行经济性的优化调度模型进行求解，获得目标函数最优解以及决策变量值。所述方法能够有效提高风电储能系统的经济效益和风电消纳能力。
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公开(公告)号：CN117293912A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310962945.0
申请日：2023-08-01
申请人： 国家能源集团新能源技术研究院有限公司
摘要： 本发明提供一种熔盐蓄热联合发电系统容量配置方法、装置、设备及介质，属于风电技术领域。所述方法包括：获取环境参数和电网参数；基于环境参数和预设函数，构建风电机组的发电不确定性模型；基于电网参数，构建熔盐机组的发电模型；基于电网参数、风电机组的发电不确定性模型和熔盐机组的发电模型，构建风电熔盐联合发电系统的容量配置目标函数；基于容量配置目标函数和预设算法，得到风电熔盐联合发电系统的最优容量配置。本发明能根据当地的气候条件等环境参数以及电网参数，充分考虑风速不确定性和负荷不确定性带来的影响，以及能合理规划配置风电和储能发电联合系统的容量，提高风电机组的经济性和能调节风力发电间歇性、波动性和随机性。
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公开(公告)号：CN118313244A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410345266.3
申请日：2024-03-25
申请人： 国家能源集团新能源技术研究院有限公司 , 国家能源投资集团有限责任公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F113/06
摘要： 本发明实施例提供一种多风电机组多步风速预测方法及系统，属于风速预测技术领域。所述方法包括：采集待预测区域的各风电机组的布局信息和实时风速数据，构建模型入参；基于所述模型入参，执行预构建的风速预测模型训练，获得训练结果；其中，所述预构建的风度预测模型基于CBAM‑DSC‑UNet模型训练获得；基于预设误差评价指标对所述训练结果的预测误差进行标定；输出标定后的训练结果，获得各风电机组对应点位的风速预测结果。本发明方案结合了UNet网络、CBAM注意力机制以及深度可分离卷积的优点，保证了多风电机组多步风速预测结果的精准性。
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公开(公告)号：CN112949217A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110182088.3
申请日：2021-02-09
IPC分类号： G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F113/28 , G06F119/14
摘要： 本发明提供一种风电机组尾流分区域建模方法和快速分析方法，属于风电机组尾流计算领域。风电机组尾流分区域建模方法包括：建立尾流高斯速度损失剖面标准差方程系数的经验表达式；基于尾流中心的最大速度损失计算方程，将尾流区划分为尾流I区与尾流II区；基于质量守恒定理，建立所述尾流I区内的速度损失模型；基于动量守恒定理，建立尾流II区内的速度损失模型；确定校正后的尾流I区与尾流II区的分界面；在新的分界面下，重新计算尾流I区与尾流II区的速度损失，从而得到全尾流区域的速度损失模型。本发明更为简便且准确地计算高斯速度损失剖面的标准差，并且针对不同的尾流区域建立了速度损失模型，从而提升了尾流速度分布的计算精度。
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公开(公告)号：CN118281950A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410188853.6
申请日：2024-02-20
申请人： 国家能源集团新能源技术研究院有限公司
摘要： 本发明提供一种熔盐蓄热耦合风电系统出力配置方法及装置，属于储能发电技术领域。该方法包括：调用预先构建的熔盐储能模型；其中，熔盐储能模型包括：经济性目标函数、电网平滑目标函数和约束条件；基于多目标优化算法，对两个函数进行多次多目标求解，得到多个最优出力配置；基于层次分析法，确定多个最优出力配置的经济性指标权重和消纳性指标权重，并在进行加权求和后得到多个最优出力配置的评价分数，并将评价分数最大值对应的最优出力配置作为目标最优出力配置。本发明不仅能够在有效消纳风能和平抑电网负荷波动的基础上提高熔盐蓄热耦合风电系统的收益。
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公开(公告)号：CN113982851B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202111158956.0
申请日：2021-09-30
申请人： 国家能源集团新能源技术研究院有限公司
IPC分类号： F03D17/00
摘要： 本发明实施方式提供一种智能风电系统，属于风电领域。所述智能风电系统采用分布式结构，并包括：智能控制系统，用于对所述智能风电系统进行运行监测、远程监控、状态评估、故障诊断以及智能控制；智能服务系统，用于获取所述智能风电系统的数据信息，并基于所述数据信息提供智能安全功能、智能服务功能以及智能管理功能；以及信息安全防护系统，用于对所述智能控制系统和所述智能服务系统进行信息安全防护。如此，通过从智能风电整体的顶层设计和规划角度出发，增强智能风电系统中各子系统间的智能耦合性和联系性，可以实现风电系统整体的智能生产与安全管控，从而提高风电场的经济性和安全性。
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公开(公告)号：CN113283200B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202110721721.1
申请日：2021-06-28
申请人： 华北电力大学 , 国家能源集团新能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/28 , G06F18/213 , G06F113/06 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本发明涉及一种基于可量测参数的风电机组动态尾流建模方法，包括：获取第一风电机组尾流数据集、第一尾流空间内多点采样数据集、第一确定性状态参数数据集、第二尾流空间内多点采样数据集和第二确定性状态参数数据集；利用特征值分解得到第一风电机组尾流数据集和第一尾流空间内多点采样数据集的左特征向量；进而对第一风电机组尾流数据集、第一尾流空间内多点采样数据集和第二尾流空间内多点采样数据集进行降维映射；再根据上述结果确定状态更新矩阵和降维重构矩阵，从而得到风电机组尾流降维模型，并对其进行升维映射得到全维风电机组尾流的估计。本发明构建动态模型的状态量为具有物理意义且可测量的尾流相关参数。
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公开(公告)号：CN115423147A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210894115.4
申请日：2022-07-27
摘要： 本发明提供一种兼顾风险与效益的水光互补发电调度图编制方法，属于水光互补技术领域。所述方法包括：求取水光互补发电系统日前发电计划编制模型的输入及水位边界条件；基于水光互补发电系统发生的弃电与失负荷风险，构建水光互补发电系统日前发电计划编制模型；求解水光互补发电系统日前发电计划编制模型，基于求解结果提取水光互补发电系统的风险率函数；将风险率函数嵌套进水光互补中长期调度图优化模型中，求解水光互补发电系统最优调度图。本方法考虑了由光伏出力预测的不确定性诱发的水光互补发电系统在短期运行的风险，水光互补发电系统的长期抗风险能力，以及水光资源的长期互补性，使得本方法编制的调度图兼顾风险与效益。
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公开(公告)号：CN113982851A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111158956.0
申请日：2021-09-30
申请人： 国家能源集团新能源技术研究院有限公司
IPC分类号： F03D17/00
摘要： 本发明实施方式提供一种智能风电系统，属于风电领域。所述智能风电系统采用分布式结构，并包括：智能控制系统，用于对所述智能风电系统进行运行监测、远程监控、状态评估、故障诊断以及智能控制；智能服务系统，用于获取所述智能风电系统的数据信息，并基于所述数据信息提供智能安全功能、智能服务功能以及智能管理功能；以及信息安全防护系统，用于对所述智能控制系统和所述智能服务系统进行信息安全防护。如此，通过从智能风电整体的顶层设计和规划角度出发，增强智能风电系统中各子系统间的智能耦合性和联系性，可以实现风电系统整体的智能生产与安全管控，从而提高风电场的经济性和安全性。
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公开(公告)号：CN113705076A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110767523.9
申请日：2021-07-07
申请人： 国家能源集团新能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06K9/62 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G01M13/021
摘要： 本发明提供一种基于偏最小二乘法的风电机组齿轮箱状态监测方法，属于风电机组状态监测领域。所述风电机组齿轮箱状态监测方法包括：获取风电机组历史运行数据，选取影响风电机组齿轮箱油温的SCADA参数，并进行数据预处理；利用所选取的SCADA参数构建表征非线性关系的变量，将所选取的SCADA参数和构建的表征非线性关系的变量作为模型输入变量，建立基于偏最小二乘法建立齿轮箱油温模型；根据齿轮箱油温的预测值和实际值的残差分布，设定残差的阈值，建立齿轮箱状态监测模型；通过所述齿轮箱状态监测模型对风电机组齿轮箱进行状态监测。本发明实施例提高了齿轮箱油温模型的拟合优度和预测精度，从而能够更好地对齿轮箱状态进行监测。
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