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公开(公告)号：CN110288267A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910595331.7
申请日：2019-07-03
申请人： 国网能源研究院有限公司 , 国网天津市电力公司
摘要： 本发明公开了一种城市能源终端用能的评估方法，方法包括：S1：将影响城市能源终端用能的评估指标分类为第一指标、第二指标、第三指标、第四指标；S2：确定影响各指标的因素。S3：确定各指标权重w，确定影响所述各指标的各因素权重w′。S4：设定判断矩阵P,计算P的最大特征值以及特征向量，根据P最大特征值、特征向量判断各指标权重w、各因素权重w′分配的合理性。S5：根据各指标权重w、各因素权重w′得到比较矩阵。S6：根据比较矩阵对城市能源终端用能进行评估。保证了评估的可靠性、准确性，便于客观直接的分析城市能源终端用能结果，为后续其他方面的分析提供数据依据。
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公开(公告)号：CN109910670A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910317334.4
申请日：2019-04-19
申请人： 国网能源研究院有限公司
发明人： 代贤忠 , 柴玉凤 , 张全 , 韩新阳 , 靳晓凌 , 白翠粉 , 张晨 , 张岩 , 曹子健 , 张玥 , 神瑞宝 , 张钧 , 田鑫 , 谢光龙 , 王旭斌 , 边海峰 , 杨军 , 詹祥澎
摘要： 本发明公开了一种配电网电动汽车时空充放电电价制定方法，包括以下步骤：基于电动汽车的时空迁移特性及用户对电价的响应特性，以降低配电网的负荷波动为目标，通过优化负荷曲线确定分时电价策略；以降低配电网的网损为目标建立配电网重构模型，求解得到充放电负荷最优空间电价；确定配电网电动汽车时空充放电电价。本发明能够在时间和空间两个尺度上引导电动汽车用户有序充放电，减少电网的网损，减小配电网的峰谷差，提高配电网的电压质量和减少电动汽车用户的充电费用。
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公开(公告)号：CN111509727A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201910090932.2
申请日：2019-01-30
申请人： 国网能源研究院有限公司 , 国网陕西省电力公司经济技术研究院
发明人： 张全 , 韩新阳 , 张钰 , 白翠粉 , 张玥 , 靳晓凌 , 薛军 , 张钧 , 张岩 , 宋元峰 , 代贤忠 , 田鑫 , 魏磊 , 王阳 , 胡波 , 曹子健 , 井江波 , 李宝昕 , 张晨 , 柴玉凤 , 王旭斌 , 黄宗君 , 王喆 , 王炜
IPC分类号： H02J3/14
摘要： 本发明公开了一种基于用户行为的分布式电源用户负荷曲线建模方法，先以一栋楼10户含分布式电源用户为例，由以15min为时间间隔的调查数据统计出用户100天内的活动情况，获得用户的活跃状态户数，再以柔性负荷如洗衣机为例，由相同时间间隔的数据统计得出洗衣机在100天内的开启时间，得出用户活跃状态数与电器开启户数的模糊逻辑关系；由100天电器每开启一次后的运行时长，计算平均使用时长。最后综合用户活跃状态、电器开启时间和电器平均使用时长得到含分布式电源用户的负荷曲线。该模型在分析分布式电源用户行为对负荷特性的影响上有一定的有效性，对电网规划及运营策略有一定的参考价值。
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公开(公告)号：CN108898273B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201810533922.7
申请日：2018-05-29
申请人： 国网能源研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
摘要： 本发明公开了一种基于形态分析的用户侧负荷特征聚类评价方法，包括以下步骤：采用计算机的数据输入模块输入地区的各类用户每年的日负荷数据；表征各用户单一用户全年的典型用能行为；基于步骤S2所得到的各单一用户的典型日负荷曲线，先提取各曲线形态特征，将单一用户按照典型日负荷曲线的形态特征进行分类，得到不同类别用户的负荷特征曲线；利用“云重心”评价单元的“云重心”发生器产生最终的评估结果；由计算机结果输出模块输出可视化的用户侧负荷特征聚类结果和“云重心”评估结果。本发明具有将海量用户侧数据物尽其用，对负荷数据进行精准分析，挖掘用户侧负荷特点，对用户侧的用能行为优劣做出评价的优点。
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公开(公告)号：CN111478344B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201910067668.0
申请日：2019-01-24
申请人： 国网能源研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司经济技术研究院 , 国网河北省电力有限公司
IPC分类号： H02J3/24
摘要： 本发明公开了一种能源微网负荷频率控制方法、系统及相关产品，该方法包括以下步骤：建立能源微网各组件的负荷频率响应模型；基于广义预测控制算法设计的负荷频率控制器；对SMES系统的超导线圈参数进行优化，实现优化调整能源微网的频率偏差；能源微网各组件包括LIQHYSMES装置、微型燃气轮机、电动汽车充电站和智能负荷。本发明提出了一种鲁棒性更强的基于广义预测算法的协调负荷频率控制器，应用在含有液氢超导储能装置的能源微网负荷频率控制中，能够有效维持能源微网的频率稳定；另外，本发明提出了超导线圈参数的优化设计，包括对初始电流，电感和初始存储能量的优化，以获得更优的频率控制效果。
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公开(公告)号：CN109910670B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910317334.4
申请日：2019-04-19
申请人： 国网能源研究院有限公司
发明人： 代贤忠 , 柴玉凤 , 张全 , 韩新阳 , 靳晓凌 , 白翠粉 , 张晨 , 张岩 , 曹子健 , 张玥 , 神瑞宝 , 张钧 , 田鑫 , 谢光龙 , 王旭斌 , 边海峰 , 杨军 , 詹祥澎
摘要： 本发明公开了一种配电网电动汽车时空充放电电价制定方法，包括以下步骤：基于电动汽车的时空迁移特性及用户对电价的响应特性，以降低配电网的负荷波动为目标，通过优化负荷曲线确定分时电价策略；以降低配电网的网损为目标建立配电网重构模型，求解得到充放电负荷最优空间电价；确定配电网电动汽车时空充放电电价。本发明能够在时间和空间两个尺度上引导电动汽车用户有序充放电，减少电网的网损，减小配电网的峰谷差，提高配电网的电压质量和减少电动汽车用户的充电费用。
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公开(公告)号：CN111478344A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201910067668.0
申请日：2019-01-24
申请人： 国网能源研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/24
摘要： 本发明公开了一种能源微网负荷频率控制方法、系统及相关产品，该方法包括以下步骤：建立能源微网各组件的负荷频率响应模型；基于广义预测控制算法设计的负荷频率控制器；对SMES系统的超导线圈参数进行优化，实现优化调整能源微网的频率偏差；能源微网各组件包括LIQHYSMES装置、微型燃气轮机、电动汽车充电站和智能负荷。本发明提出了一种鲁棒性更强的基于广义预测算法的协调负荷频率控制器，应用在含有液氢超导储能装置的能源微网负荷频率控制中，能够有效维持能源微网的频率稳定；另外，本发明提出了超导线圈参数的优化设计，包括对初始电流，电感和初始存储能量的优化，以获得更优的频率控制效果。
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公开(公告)号：CN108898273A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810533922.7
申请日：2018-05-29
申请人： 国网能源研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
摘要： 本发明公开了一种基于形态分析的用户侧负荷特征聚类评价方法，包括以下步骤：采用计算机的数据输入模块输入地区的各类用户每年的日负荷数据；表征各用户单一用户全年的典型用能行为；基于步骤S2所得到的各单一用户的典型日负荷曲线，先提取各曲线形态特征，将单一用户按照典型日负荷曲线的形态特征进行分类，得到不同类别用户的负荷特征曲线；利用“云重心”评价单元的“云重心”发生器产生最终的评估结果；由计算机结果输出模块输出可视化的用户侧负荷特征聚类结果和“云重心”评估结果。本发明具有将海量用户侧数据物尽其用，对负荷数据进行精准分析，挖掘用户侧负荷特点，对用户侧的用能行为优劣做出评价的优点。
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公开(公告)号：CN111509727B
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN201910090932.2
申请日：2019-01-30
申请人： 国网能源研究院有限公司 , 国网陕西省电力公司经济技术研究院
发明人： 张全 , 韩新阳 , 张钰 , 白翠粉 , 张玥 , 靳晓凌 , 薛军 , 张钧 , 张岩 , 宋元峰 , 代贤忠 , 田鑫 , 魏磊 , 王阳 , 胡波 , 曹子健 , 井江波 , 李宝昕 , 张晨 , 柴玉凤 , 王旭斌 , 黄宗君 , 王喆 , 王炜
IPC分类号： H02J3/14
摘要： 本发明公开了一种基于用户行为的分布式电源用户负荷曲线建模方法，先以一栋楼10户含分布式电源用户为例，由以15min为时间间隔的调查数据统计出用户100天内的活动情况，获得用户的活跃状态户数，再以柔性负荷如洗衣机为例，由相同时间间隔的数据统计得出洗衣机在100天内的开启时间，得出用户活跃状态数与电器开启户数的模糊逻辑关系；由100天电器每开启一次后的运行时长，计算平均使用时长。最后综合用户活跃状态、电器开启时间和电器平均使用时长得到含分布式电源用户的负荷曲线。该模型在分析分布式电源用户行为对负荷特性的影响上有一定的有效性，对电网规划及运营策略有一定的参考价值。
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公开(公告)号：CN110264000A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910533841.1
申请日：2019-06-19
申请人： 国网能源研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种电动汽车对城市配电网影响量化分析的方法，S1：获取与电动汽车相关的第一数据，根据第一数据得到第一预测数据；S2：根据用户使用电动汽车的行为习惯，得到电动汽车一天内充电时刻分布值λ；S3：根据所述λ、电动汽车电池容量得到电动汽车不同时刻充电功率值Pi；S4：根据Pi、第一预测数据得到第二预测数据；S5：获取配电网总最大功率值P′max，根据第二预测数据、P′max得到电动汽车的最大充电负荷比重值；S6：获取与电动汽车相关的第二数据，根据第二数据得到第三预测数据；S7：按照步骤S1至步骤S6统计现状水平年、规划水平年内电动汽车的最大充电负荷比重值、配电网容量值、第三预测数据，根据统计结果分析电动汽车对城市配电网影响。
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