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公开(公告)号：CN114498660B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202210076962.X
申请日：2022-01-24
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种分布式小水电并网协调控制系统及方法，包括多个小水电分布区域，所述系统还包括调度层、协调控制层和设备层，所述调度层为调度服务器，所述协调控制层包括相对于每一区域的补偿协调控制器，所述设备层包括在每一区域分布的小水电发电机、光伏电源、储能电池、无功补偿器以及指令执行终端，每一区域配备有110kV变电站；所述调度服务器分别连接每一区域的补偿协调控制器，每一区域的所述补偿协调控制器连接每一区域的指令执行终端。本发明通过协同设备层与调度层，协调分布式电源、储能和无功补偿设备，实现分布式小水电并网的无功电压分层分级多源协调控制，解决小水电并网电压越限甚至崩溃的问题，提高系统安全及稳定性。
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公开(公告)号：CN114865703A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210644021.1
申请日：2022-06-08
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种直驱风机逆变器高穿特性参数辨识方法，包括：1、收集直驱风机逆变器在N种高电压穿越工况下的暂态运行数据并作为实测数据；2、对N种高电压穿越运行工况下直驱风机逆变器的高电压穿越参数进行辨识，得到N个初步辨识结果：3、计算将直驱风机并网模型高电压穿越参数设置为初步结果时运行得到的模拟数据与实测数据的加权平均绝对偏差，选取偏差最小的参数辨识结果作为最佳结果。本发明能精确辨识高电压穿越控制参数，从而对高电压穿越控制精确建模。
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公开(公告)号：CN114498660A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210076962.X
申请日：2022-01-24
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种分布式小水电并网协调控制系统及方法，包括多个小水电分布区域，所述系统还包括调度层、协调控制层和设备层，所述调度层为调度服务器，所述协调控制层包括相对于每一区域的补偿协调控制器，所述设备层包括在每一区域分布的小水电发电机、光伏电源、储能电池、无功补偿器以及指令执行终端，每一区域配备有110kV变电站；所述调度服务器分别连接每一区域的补偿协调控制器，每一区域的所述补偿协调控制器连接每一区域的指令执行终端。本发明通过协同设备层与调度层，协调分布式电源、储能和无功补偿设备，实现分布式小水电并网的无功电压分层分级多源协调控制，解决小水电并网电压越限甚至崩溃的问题，提高系统安全及稳定性。
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公开(公告)号：CN118899896A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410863062.9
申请日：2024-06-29
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J3/38 , H02J3/46 , H02J3/32 , H02J3/00 , H02J7/34 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F17/10
摘要： 本发明公开了并网型新能源制氢的协调控制方法及系统，包括：采集电网中风光发电的功率数据；对风光发电的功率进行预测，获得风光在一段时间内的最大输出功率曲线；将风光发电功率作为环境变量，建立制氢功率的数学模型及约束函数；通过数学模型和约束函数对新能源制氢进行协调控制。通过有效利用风光发电的功率数据来指导制氢过程，减少了因能源波动导致的能源损耗。本发明通过预测风光发电的功率，并根据预测结果调整制氢过程，有助于平衡电网负载，减轻电网压力。减少弃风弃光现象、实现了灵活的能源管理和储能。
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公开(公告)号：CN118826084A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410859279.2
申请日：2024-06-28
IPC分类号： H02J3/28 , H02J3/32 , H02J3/24 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q30/018 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及面向功率波动平抑的混合储能容量多目标优化配置方法，确定并网不平衡功率；建立OVMD数学模型；确定最优模态分解层数K，分解并网不平衡功率信号，并结合超导磁体充放电周期时间，确定内涵模态分量高低频重构分量阶数及分界点；确定低频功率分量和高频分量；以混合储能系统全生命周期成本最小以及运行惩罚成本最小为目标，建立超导‑电化学混合储能容量多目标配置模型；获得优化目标参数的帕累托前沿解集；获得超导‑电化学混合储能最优配置方案。有益效果为：减小主观设置K值对分解层数的影响，提高VMD的适用性，增强全局搜索能力，增加种群的多样性，提高算法收敛性，而且改善了帕累托前沿最优解分布的均匀程度。
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公开(公告)号：CN117728456A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311633127.2
申请日：2023-11-28
申请人： 国网安徽省电力有限公司宣城供电公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学
摘要： 本发明公开了一种提高风电利用率的复合储能系统及运行方法，包括电储能单元，输入电网和风电电能，利用电锅炉进行电热转换，结合储电设备，实现电能储备调节；气储能单元，输入天然气气能，利用微燃机实现气热转换，利用燃气锅炉实现气热转换，结合储气设备，实现气能储备调节；热储能单元，利用输入的电锅炉热能、微燃机热能和燃气锅炉热能，结合储热设备，实现热能储备调节；其中，输入电网和风电电能与输入天然气气能之间连接有P2G单元。本发明通过将风电电能并入网电电能，实现在用电负荷低谷期或风电出力高峰期将多余的风电电能存储，在用电高峰期将储存的电能释放，以此降低能源系统的运行成本，提高经济性。
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公开(公告)号：CN117650578A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311612747.8
申请日：2023-11-29
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
发明人： 毕锐 , 刘妤婷 , 徐斌 , 王小明 , 仇茹嘉 , 高博 , 汤伟 , 马伟 , 彭勃 , 赵文广 , 谢涛 , 丁国成 , 陈庆涛 , 胡良焕 , 张明星 , 陈晨 , 王海伟 , 陈天佑
IPC分类号： H02J3/46 , H02J3/28 , H02J3/32 , H02J3/14 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26
摘要： 本发明公开了一种计及碳捕集的多能互补能源系统‑网的规划方法，包括：1、根据节点位置信息矩阵，采用dijkstra算法找出每个负荷中心所对应的多能互补能源系统并计算最短路径；2、根据负荷中心能源需求，确定多能互补能源系统中的能源类型和设备，从而建立多能互补能源系统和供能线路；3、搭建光伏出力的中长期预测模型；4、建立考虑碳捕集的多能互补能源系统‑网规划模型；5、已知设备的参数、典型日的负荷数据以及需求侧的能源需求，采用混合整数非线性规划求解器求解，输出规划结果。本发明在满足用户用能需求的条件下在系统中加入碳捕集设备，接着对设备和供能线路的容量进行配置，从而提高系统的能源利用效率和减少碳排放。
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公开(公告)号：CN117390892A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311612638.6
申请日：2023-11-29
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 合肥工业大学
发明人： 徐斌 , 王小明 , 仇茹嘉 , 高博 , 汤伟 , 马伟 , 彭勃 , 赵文广 , 谢涛 , 丁国成 , 陈庆涛 , 胡良焕 , 张明星 , 陈晨 , 王海伟 , 陈天佑 , 毕锐 , 刘妤婷
IPC分类号： G06F30/20 , G06F18/2321 , G06F17/11 , G06Q10/0631 , G06F111/08 , G06F119/08 , G06F119/06
摘要： 本发明公开了一种考虑电动汽车负荷和热能梯级利用的多能互补能源系统规划方法，包括：1、利用蒙特卡洛方法模拟充电行为，搭建电动汽车充电需求模型；2、搭建光伏出力的模拟模型；3、考虑到光伏出力和电动汽车充电需求的不确定性，利用高斯核密度估计法和K‑means聚类算法生成典型场景解决不确定性问题；4、建立考虑不同品位热能梯级利用的多能互补能源系统规划模型；5、已知设备的参数、典型日的负荷数据以及需求侧的能源需求，调用CPLEX求解器求解，输出规划结果。本发明在考虑源荷不确定性和各级品位热能的梯级利用下，对设备的容量进行配置，从而提高系统的能源利用效率和供能可靠性。
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公开(公告)号：CN118300098A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410531376.9
申请日：2024-04-29
IPC分类号： H02J3/00 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06F18/2113 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F16/29 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及电气自动化领域，具体公开了一种基于改进Informer模型的电力负荷预测方法，该方法包括以下步骤；S1：获取电力负荷数据；S2：获取天气数据；S3：对电力负荷数据和对应的天气数据进行整合以及预处理；S4：使用XGBoost算法对整合后的电力负荷数据进行特征筛选，选出合适的特征维度和特征；S5：构建I nformer网络模型；所述I nformer网络模型用于执行概率自注意力机制，蒸馏操作和动态解码；S6：使用S5所述I nformer网络模型对电力负荷数据进行处理，获取未来一段时间内的电力负荷预测值；通过概率自注意力机制能够关注到影响电池荷电状态的关键特征，并且相比于普通的注意力机制，能够大大减小运算时间，提高网络的运行效率。
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