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公开(公告)号：CN105162147B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201510394186.8
申请日：2015-07-07
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 山东鲁能软件技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种平抑风电功率波动的混合储能控制系统及控制方法，包括功率平滑采集单元和混合储能协调控制单元，所述功率平滑采集单元实时获取风电机组功率，与风电机组功率输出期望值比较后，经过限幅处理后，发送至混合储能协调控制单元；混合储能协调控制单元根据功率偏差值进行卡尔曼自适应低通滤波获取风电机组功率输出值，第一模糊控制器输出为卡尔曼低通滤波器时间常数；第二模糊控制器获得卡尔曼低通滤波器输出功率和储能电池荷电状态SOC后，对混合储能系统功率输出值进行修正，经过限幅环节后储能电池和超级电容获取最优功率输出，避免电池过度充电或过度放电，以保证储能系统安全运行和风电功率波动最佳平抑效果。
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公开(公告)号：CN105162147A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510394186.8
申请日：2015-07-07
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 山东鲁能软件技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种平抑风电功率波动的混合储能控制系统及控制方法，包括功率平滑采集单元和混合储能协调控制单元，所述功率平滑采集单元实时获取风电机组功率，与风电机组功率输出期望值比较后，经过限幅处理后，发送至混合储能协调控制单元；混合储能协调控制单元根据功率偏差值进行卡尔曼自适应低通滤波获取风电机组功率输出值，第一模糊控制器输出为卡尔曼低通滤波器时间常数；第二模糊控制器获得卡尔曼低通滤波器输出功率和储能电池荷电状态SOC后，对混合储能系统功率输出值进行修正，经过限幅环节后储能电池和超级电容获取最优功率输出，避免电池过度充电或过度放电，以保证储能系统安全运行和风电功率波动最佳平抑效果。
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公开(公告)号：CN109886452B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201910009512.7
申请日：2019-01-04
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 山东大学 , 山东鲁能软件技术有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 程艳 , 王士柏 , 杨明 , 孙树敏 , 苏建军 , 孟瑜 , 王楠 , 张兴友 , 王玥娇 , 滕玮 , 于芃 , 李广磊 , 魏大钧 , 王尚斌 , 刘守刚 , 王勃 , 赵元春 , 马嘉翼
摘要： 本发明公开了一种基于经验动态建模的风电功率超短期概率预测方法及系统，其中该方法包括：对待预测量时间序列进行标准正态化处理，并对标准正态化处理后的数据进行非线性聚合度计算，以考察给定的动态系统的非线性程度；采用粒子群优化算法，计算最优嵌入维数E和延迟时间τ；进一步地，对待预测量时间序列进行相空间重构；构建经验动态模型，在重构相空间内采用单纯形投影法对给定的动态系统进行预测，得到待预测量的预测结果。预测结果显示，采用基于经验动态建模的风电功率超短期概率预测方法可实现对风力发电动态过程完全依据数据的客观描述，显著提升了概率预测的有效性。
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公开(公告)号：CN109978222B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201910009520.1
申请日：2019-01-04
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 山东大学 , 山东鲁能软件技术有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 孙树敏 , 王士柏 , 赵岩 , 程艳 , 杨明 , 王楠 , 张兴友 , 王玥娇 , 滕玮 , 于芃 , 李广磊 , 魏大钧 , 王勃 , 赵元春 , 马嘉翼 , 王立峰 , 王尚斌 , 李洪海
摘要： 一种基于贝叶斯网络的风电爬坡事件概率预测方法及系统，根据所掌握的观测样本数据，挖掘风电爬坡事件与风速、风向、温度、气压、湿度等相关气象影响因子间的相依关系，搭建与样本数据拟合程度最高的贝叶斯网络拓扑结构；定量描述爬坡事件与各气象因子间的条件相依关系，估计贝叶斯网络各节点处的条件概率表内各项条件概率的取值，与贝叶斯网络拓扑结构共同组成风电爬坡事件预测的贝叶斯网络模型；由所掌握的预测时刻的数值天气预报信息，推断爬坡事件各状态发生的条件概率；自适应地调整各节点处相应条件概率的取值，从而优化推断出的爬坡事件各状态发生的条件概率结果，实现预测结果可靠性与敏锐性的折中。
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公开(公告)号：CN109978222A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910009520.1
申请日：2019-01-04
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 山东大学 , 山东鲁能软件技术有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 孙树敏 , 王士柏 , 赵岩 , 程艳 , 杨明 , 王楠 , 张兴友 , 王玥娇 , 滕玮 , 于芃 , 李广磊 , 魏大钧 , 王勃 , 赵元春 , 马嘉翼 , 王立峰 , 王尚斌 , 李洪海
摘要： 一种基于贝叶斯网络的风电爬坡事件概率预测方法及系统，根据所掌握的观测样本数据，挖掘风电爬坡事件与风速、风向、温度、气压、湿度等相关气象影响因子间的相依关系，搭建与样本数据拟合程度最高的贝叶斯网络拓扑结构；定量描述爬坡事件与各气象因子间的条件相依关系，估计贝叶斯网络各节点处的条件概率表内各项条件概率的取值，与贝叶斯网络拓扑结构共同组成风电爬坡事件预测的贝叶斯网络模型；由所掌握的预测时刻的数值天气预报信息，推断爬坡事件各状态发生的条件概率；自适应地调整各节点处相应条件概率的取值，从而优化推断出的爬坡事件各状态发生的条件概率结果，实现预测结果可靠性与敏锐性的折中。
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公开(公告)号：CN109886452A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910009512.7
申请日：2019-01-04
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 山东大学 , 山东鲁能软件技术有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 程艳 , 王士柏 , 杨明 , 孙树敏 , 苏建军 , 孟瑜 , 王楠 , 张兴友 , 王玥娇 , 滕玮 , 于芃 , 李广磊 , 魏大钧 , 王尚斌 , 刘守刚 , 王勃 , 赵元春 , 马嘉翼
摘要： 本发明公开了一种基于经验动态建模的风电功率超短期概率预测方法及系统，其中该方法包括：对待预测量时间序列进行标准正态化处理，并对标准正态化处理后的数据进行非线性聚合度计算，以考察给定的动态系统的非线性程度；采用粒子群优化算法，计算最优嵌入维数E和延迟时间τ；进一步地，对待预测量时间序列进行相空间重构；构建经验动态模型，在重构相空间内采用单纯形投影法对给定的动态系统进行预测，得到待预测量的预测结果。预测结果显示，采用基于经验动态建模的风电功率超短期概率预测方法可实现对风力发电动态过程完全依据数据的客观描述，显著提升了概率预测的有效性。
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公开(公告)号：CN108616114B
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201810469573.7
申请日：2018-05-16
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 山东大学 , 国家电网公司
发明人： 王士柏 , 孙树敏 , 程艳 , 于芃 , 王瑞琪 , 滕玮 , 王玥娇 , 张兴友 , 李广磊 , 魏大钧 , 王楠 , 张用 , 赵鹏 , 任敬国 , 袁帅 , 瞿寒冰 , 王昭鑫 , 马杰 , 王小波 , 李俊恩 , 韩德顺 , 施啸寒
摘要： 本申请是关于一种含微网群的配电网分布式分层保护系统及方法，该系统包括设备保护层、微电网保护层和配电网保护层。该方法包括根据保护范围及保护对象的不同，对含微网群的配电网采用三层保护：设备级保护、微网级保护和配网级保护；分布式电源发生故障时，设备级保护为主保护,微网级保护和配网级保护为后备保护；微电网发生故障时，微网级保护为主保护，微网级保护和配网级保护为后备保护；配电网发生故障时，配网级保护为主保护，为当前配电网供电的上一级配电网保护为后备保护。通过本申请中的保护系统和方法，能够有效简化保护过程，提高保护系统和方法的适应性，而且有利于提高保护系统的快速性和可靠性。
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公开(公告)号：CN108490284A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810147049.8
申请日：2018-02-12
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC分类号： G01R31/00 , G05B19/042
摘要： 本发明公开了面向多应用场景的新能源数据采集装置、系统及方法，采集现场数据并利用电能质量分析模块、故障行为特性分析模块、有功功率控制能力测试模块及防孤岛分析模块对数据进行分析处理。采集现场数据并利用电能质量分析模块、故障行为特性分析模块、有功功率控制能力测试模块及防孤岛分析模块对数据进行分析处理。本发明考虑测试设备数据种类多、数据量大、可靠性要求高的特点，具有数据分类处理能力强、试验检测功能全面、测验结果可靠性高的显著优势。
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公开(公告)号：CN108008332A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711228670.9
申请日：2017-11-29
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC分类号： G01R35/00
摘要： 本发明公开了一种基于数据挖掘的新能源远程测试设备故障诊断方法，现场获取设备特征信息参数、构建数据库、根据设备运行数据源挖掘构建设备故障数据模型与设备正常运行数据模型、对异常数据进行故障诊断分析、故障预警、判定故障原因等。本发明将离线建模、数据挖掘技术和Internet技术相结合，针对远程测试设备结构复杂、运行数据动态不稳定、设备故障交互影响严重、故障定位预警困难等问题，帮助运维检修人员快速排查故障，对由于隐性故障和显性故障交叉影响产生的复合故障所带来的经济风险、安全风险和维修风险定量化，及时控制大型复杂检测设备隐性故障的扩散，具有诊断准确度高、速度快、大幅度提高检修效率、降低维修费用等优点。
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公开(公告)号：CN107705054A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201711181405.X
申请日：2017-11-23
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
CPC分类号： G06Q10/0639 , G06F11/1458 , G06F17/30539 , G06F17/30542 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了满足复杂数据的新能源并网发电远程测试诊断平台及方法。该平台包括，数据同步采集与存储部，其包括数据采集模块和备份存储模块；数据采集模块被配置为采集新能源并网发电数据并通过相应网络接口传送至备份存储模块中进行数据备份；数据计算处理部，包括状态评价及量化分析模块和故障诊断模块；状态评价及量化分析模块，被配置为利用模糊评价模型来量化评价并网发电设备的工作状态；故障诊断模块被配置为当判断并网发电设备的工作状态处于故障状态时，利用K-means聚类算法将相应并网发电设备的运行状态数据聚类，再根据故障数据与预设故障库内数据相比对，预设故障库内数据与故障类型匹配存储，最终确定出并网发电设备的故障类型。
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