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公开(公告)号：CN119275906B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411796508.7
申请日：2024-12-09
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 大连理工大学
IPC: H02J3/36 , H02J3/40 , H02J3/06 , G06F30/18 , G06F30/373 , G06F113/04
Abstract: 高比例新能源直流送端电网的简化等值方法、存储介质及设备，属于电力系统建模技术领域。为了解决目前的电力系统简化方法在含高比例新能源的直流送端电网实用性较差的问题，本发明首先确定保留的电网范围及网络，统计并划分低电压等级负荷和发电机；接着按类型划分低压网络元件，确定低压网络的等值结构；然后，求取低压网络元件参数，即求取等值新能源发电机参数、等值三绕组变压器、等值机端变压器参数、等值负荷、等值电容电抗和等值线路；最后，设置平衡节点及潮流断面，搭建PSASP电网模型并配平潮流，形成了高比例新能源直流送端电网的简化模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119275906A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411796508.7
申请日：2024-12-09
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 大连理工大学
IPC: H02J3/36 , H02J3/40 , H02J3/06 , G06F30/18 , G06F30/373 , G06F113/04
Abstract: 高比例新能源直流送端电网的简化等值方法、存储介质及设备，属于电力系统建模技术领域。为了解决目前的电力系统简化方法在含高比例新能源的直流送端电网实用性较差的问题，本发明首先确定保留的电网范围及网络，统计并划分低电压等级负荷和发电机；接着按类型划分低压网络元件，确定低压网络的等值结构；然后，求取低压网络元件参数，即求取等值新能源发电机参数、等值三绕组变压器、等值机端变压器参数、等值负荷、等值电容电抗和等值线路；最后，设置平衡节点及潮流断面，搭建PSASP电网模型并配平潮流，形成了高比例新能源直流送端电网的简化模型。
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公开(公告)号：CN117175656B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311104602.7
申请日：2023-08-30
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于频率轨迹的新型电力系统支撑能力评估方法，属于电力评估技术领域。解决新型电力系统支撑能量评估受到限制，无法准确评估的问题。包括以下步骤：参考过程的选取；参考过程的频率信息整定计算；构网型储能等效模型建立；采集待评估过程的频率信息；对获取的频率信息进行预处理；结合参考频率轨迹，选定重点监测时段，进行等效惯性时间常数的求取，获得衡量系统惯量支撑能力的量化评估指标。本发明提供的评估方法仅需要采集系统频率变化过程中的少量信息，且对于数据处理的要求不高，可以利用量化评估的方法分析得到新型电力系统的惯性支撑能力大小，具有数据需求较少，评估结果清晰准确的优点。
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公开(公告)号：CN117175656A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311104602.7
申请日：2023-08-30
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于频率轨迹的新型电力系统支撑能力评估方法，属于电力评估技术领域。解决新型电力系统支撑能量评估受到限制，无法准确评估的问题。包括以下步骤：参考过程的选取；参考过程的频率信息整定计算；构网型储能等效模型建立；采集待评估过程的频率信息；对获取的频率信息进行预处理；结合参考频率轨迹，选定重点监测时段，进行等效惯性时间常数的求取，获得衡量系统惯量支撑能力的量化评估指标。本发明提供的评估方法仅需要采集系统频率变化过程中的少量信息，且对于数据处理的要求不高，可以利用量化评估的方法分析得到新型电力系统的惯性支撑能力大小，具有数据需求较少，评估结果清晰准确的优点。
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公开(公告)号：CN118572672A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410609452.3
申请日：2024-05-16
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 大连理工大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/46 , G06F18/23213 , G06F18/2135
Abstract: 高比例新能源电网典型运行场景生成方法、系统及设备，属于电力系统分析技术领域。本发明为了解决传统人工提取典型运行场景的方法无法满足高比例新能源电网需求的问题。本发明首先采集电网以一小时为时间步长、以一年为总时间长度的运行场景，构建高比例新能源电网时刻运行场景集合；然后采用主成分分析法提取时刻运行场景的主要特征参数，利用K‑means算法对电网时刻运行场景集进行降维，从而生成电网的典型时刻运行场景；之后再根据每日各时刻运行场景类别的变换，构建日运行场景集合，对日运行场景进行降维、聚类，进而得到电网的典型日运行场景。本发明用于新能源电网典型运行场景生成。
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公开(公告)号：CN117526287A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311473403.3
申请日：2023-11-07
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 大连理工大学
IPC: H02J3/00 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 风电场机组级出力的概率预测方法及系统，属于风电预测技术领域。为了解决目前的预测方法不能表征风电场未来机组级出力的不确定性的问题，本发明以由风电场测风塔的风速、风向以及风电场出站口的总功率组成的数据矩阵作为输入，采用卷积神经网络进行风电场机组级出力的预测，分别判断每台风机的功率预测值所在的区间，根据其中一台风机区间所对应的误差概率密度函数计算得到误差累积分布函数，从而得到功率累积分布函数，并进一步找出一段以预测功率为轴的对称功率区间，选择区间长度最小的区间作为第相应风机该功率预测值的置信区间，进而得到所有风机功率预测值的置信区间。
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