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公开(公告)号：CN108418210A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810190841.1
申请日：2018-03-08
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种提高风电消纳能力的可中断负荷机制设计优化方法，基于非线性定价构建可中断负荷机制数学模型，在满足个体理性约束和激励相容的约束下，应用贝叶斯条件概率，反映供电商与用户之间的互动关系；进行灵敏度分析，确定最优价值的负载；进行博弈论分析，确定最优需求管理合同，进行需求管理合同的不同场景的比较，得到最终的最优投资组合的需求侧管理合同。本发明能够提高系统的安全性，从而得出公共事业解决特定的安全稳定问题的成本。
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公开(公告)号：CN104850918A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510296462.7
申请日：2015-06-02
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国家电网公司
CPC classification number: Y04S10/54
Abstract: 本发明公开了一种计及电网拓扑约束的节点负荷预测方法，将小域估计的思想引入立体化节点负荷预测体系之中，指出电力系统负荷预测中存在小域节点，考虑观测量间的关系，形成关联方程，直接利用电力系统支路上的量测，在立体化负荷预测模型中引入状态变量，从而提高负荷预测的鲁棒性。本发明计及电网拓扑约束，可有效计及电力系统中各负荷节点的牵制关系，并据此间接估计样本有效信息量较小的小域节点的负荷情况，从而提高小域节点的负荷预测精度；所提模型是一种普适模型，不仅适用于小域节点，对于正常系统仍然具有良好的效果，可为电力系统调度的智能化发展提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN118780412A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410689476.4
申请日：2024-05-30
Applicant: 山东大学 , 国网山东省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明提供了一种区域电网分布式光伏消纳预测方法及系统，基于灰色关联度方法评估各影响因素与分布式光伏消纳的关联程度，选择关联程度满足要求的影响因素为目标影响因素；构建基于岭回归方法的分布式光伏消纳能力预测模型，将所述目标影响因素的历史数据输入至分布式光伏消纳能力预测模型中进行拟合，对所述分布式光伏消纳能力预测模型中的未知系数进行求解；将目标区域电网的各目标影响因素的实际值输入至拟合后的分布式光伏消纳能力预测模型中以预测目标区域电网的分布式光伏消纳。本发明充分考虑影响因素，较好的处理影响因素之间的共线性问题，实现预测光伏发展以及光伏消纳能力的发展，有助于探寻分布式光伏消纳最优路径。
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公开(公告)号：CN119494574A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411385875.8
申请日：2024-09-30
Applicant: 山东大学 , 国网山东省电力公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/0639 , H02J3/38 , H02J3/06 , G06Q50/06 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及分布式光伏并网技术领域，具体公开了一种分布式光伏接入配电网的最大承载力评估方法及系统，方法包括：生成多种随机场景；对于每一种随机场景，分别得到节点电压的概率密度函数和累积分布函数；基于节点电压的概率密度函数和累积分布函数，确定节点电压置信区间，并计算出节点电压最大越限概率和配电网电压平均越限概率；对当前配电网电压质量进行评估；若配电网电压质量符合要求，进一步增加光伏容量，重新进行潮流计算和电压质量评估；若不符合要求，记录此时的光伏容量为该随机场景下的分布式光伏接入配电网的最大承载力。本发明方法考虑了配电网运行中的不确定性，提供了比传统确定性潮流计算更贴近实际的概率分布结果。
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公开(公告)号：CN118868015A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410819279.X
申请日：2024-06-24
Applicant: 山东大学 , 国网山东省电力公司经济技术研究院
IPC: H02J3/00 , H02J3/06 , H02J3/38 , G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本发明提出了一种互联多层级配电网的消纳空间分布式计算方法及系统，涉及消纳空间计算技术领域，包括：获取互联多层级配电网的基本数据；基于基本数据，以各层级新能源装机容量最大为目标函数，增加配电网安全运行约束，建立消纳空间测算模型；通过对层级之间联络线的解耦，将消纳空间测算模型进行分解，进而对分解后的模型进行分布式求解，得到各层级配电网最优的消纳空间；本发明考虑互联多层级配电网结构，构建以各层级新能源装机容量最大为目标的测算模型，通过对层级之间联络线的解耦，对测算模型进行分解，进而进行分布式求解，得到多层级配电网最优的消纳空间，提高多层级配电网的新能源消纳能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118410927A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410888289.9
申请日：2024-07-04
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院
Inventor： 王宪 , 文艳 , 王亮 , 陈博 , 安鹏 , 刘晓明 , 刘海涛 , 赵龙 , 李沐 , 郑志杰 , 孙东磊 , 张涌琛 , 张玉敏 , 孙毅 , 刘蕊 , 孟祥飞 , 王轶群 , 王耀 , 张惠雯
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力资源优化技术领域，具体涉及一种计及灵活性需求的电力资源结构优化方法及系统，包括：获取电力系统的基础数据；根据所获取的数据，构建电力系统的灵活性供需平衡模型；根据所构建的灵活性供需平衡模型，计算电力系统的灵活性裕量；考虑所得到的灵活性裕量，构建电力资源双层规划模型；通过多目标寻优求解所构建的双层规划模型，得到电力资源规划方案，完成电力资源结构的优化；提高电力资源结构优化的准确性。
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公开(公告)号：CN113673630A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202111079695.3
申请日：2021-09-15
Applicant: 国网能源研究院有限公司 , 山东科技大学 , 国网山东省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑SVM融合模型的配电网故障分类方法、系统及装置，所述方法包括：在PSCAD/EMTDC平台中搭建配电网模型，通过对所述配电网模型进行仿真获取故障样本；采用小波包多尺度分解，构建所述故障样本的时频谱灰度图，并将所述时频谱灰度图分为训练集、验证集和测试集；基于所述训练集和所述验证集生成CNN‑SVM融合模型；将所述测试集输入到生成的所述CNN‑SVM融合模型中进行配电网故障分类。
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公开(公告)号：CN118410927B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410888289.9
申请日：2024-07-04
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院
Inventor： 王宪 , 文艳 , 王亮 , 陈博 , 安鹏 , 刘晓明 , 刘海涛 , 赵龙 , 李沐 , 郑志杰 , 孙东磊 , 张涌琛 , 张玉敏 , 孙毅 , 刘蕊 , 孟祥飞 , 王轶群 , 王耀 , 张惠雯
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力资源优化技术领域，具体涉及一种计及灵活性需求的电力资源结构优化方法及系统，包括：获取电力系统的基础数据；根据所获取的数据，构建电力系统的灵活性供需平衡模型；根据所构建的灵活性供需平衡模型，计算电力系统的灵活性裕量；考虑所得到的灵活性裕量，构建电力资源双层规划模型；通过多目标寻优求解所构建的双层规划模型，得到电力资源规划方案，完成电力资源结构的优化；提高电力资源结构优化的准确性。
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公开(公告)号：CN104992238A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510354856.3
申请日：2015-06-24
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
CPC classification number: Y04S10/54
Abstract: 本发明公开了一种基于典型日负荷特性的电力负荷预测方法，包括：采集设定区域设定行业内各用户的电力负荷数据，并对数据进行预处理；得到各用户的典型日负荷曲线以及行业整体负荷曲线；分别求取各用户典型日负荷曲线间的相关系数；按照各用户的用电规律对其进行分类；选取电力负荷变化趋势与行业整体负荷变化一致性最高的用户，通过该用户的用电行为规律来预测行业整体的电力负荷数据。本发明有益效果：能够实现从某用户电力负荷的异常能够推导出具体某行业的异常甚至是全社会电力负荷异常的预测，提高电力负荷预测结果的准确性，为电力系统进行合理经济调度、降低生产成本、防止电网大面积停电或者电网崩溃提供了的有力保障。
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公开(公告)号：CN104992238B
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201510354856.3
申请日：2015-06-24
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC: H02J3/00
CPC classification number: Y04S10/54
Abstract: 本发明公开了一种基于典型日负荷特性的电力负荷预测方法，包括：采集设定区域设定行业内各用户的电力负荷数据，并对数据进行预处理；得到各用户的典型日负荷曲线以及行业整体负荷曲线；分别求取各用户典型日负荷曲线间的相关系数；按照各用户的用电规律对其进行分类；选取电力负荷变化趋势与行业整体负荷变化一致性最高的用户，通过该用户的用电行为规律来预测行业整体的电力负荷数据。本发明有益效果：能够实现从某用户电力负荷的异常能够推导出具体某行业的异常甚至是全社会电力负荷异常的预测，提高电力负荷预测结果的准确性，为电力系统进行合理经济调度、降低生产成本、防止电网大面积停电或者电网崩溃提供了的有力保障。
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