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公开(公告)号：CN116722529A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310520065.8
申请日：2023-05-09
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司辽阳供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明一种短期光伏功率预测方法及系统，属于光伏功率预测领域。先对光伏历史数据进行预处理，删除空值和重复数据，剔除异常数据。然后将一种新的自适应啁啾模态分解算法应用到光伏预测领域，克服了使用经验模式分解模态混叠以及变分模式分解需要提前设置分解后模态个数的诸多问题。通过分解历史功率数据，对于分解后各子序列信号采用经过麻雀优化算法优化超参数的BiGRU神经网络进行预测，最后通过叠加各序列预测结果实现对短期光伏功率预测精度的提升。
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公开(公告)号：CN119496129A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411703007.X
申请日：2024-11-26
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司辽阳供电公司 , 沈阳农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的光伏并网谐波电流预测方法，涉及电力系统和光伏并网技术领域。该方法获取光伏并网系统中的三相负载电流和并网点电压数据，采用Clark和Park变换将三相负载电流转换为两相直流分量，并通过低通滤波器提取基波电流，获得谐波电流分量。利用快速傅里叶变换提取并网点电压数据的时域和频域特征，分析电压谐波与负载电流谐波的相关性，提取并网点电压特征。通过卷积神经网络提取谐波电流分量的局部特征，再通过双向长短期记忆网络捕捉时序特征，构建谐波电流预测模型。最后，输入预处理后的电流和电压特征，生成谐波电流预测值。能够更有效地处理光伏并网系统中的非线性和不确定性问题。
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公开(公告)号：CN118074092A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311519042.1
申请日：2023-11-14
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司辽阳供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司
Abstract: 本发明属于功率预测领域，尤其涉及一种基于参数优化VMD和组合LSTM‑GRU模型的光伏功率预测方法，对输入的光伏时间序列进行数据的归一化处理；由归一化后的光伏时间序列，利用VMD分解将波动性高的功率序列分解为一组相对平稳的模态分量；预设参数k和α，设定为初始化鲸鱼种群位置向量，利用WOA算法，以包络熵的极小值作为WOA算法的适应度函数，优化VMD参数[k,α]，得到VMD分解的最佳输出模态；构建LSTM网络模型，并预测LSTM网络的第一预测功率数据；构建GRU网络模型，并预测GRU网络模型的第二预测功率数据；利用历史预测误差的倒数来得到权重，对第一预测功率数据和第二预测功率数据进行加权平均生成最终的功率预测结果。旨在利用信号分解算法和神经网络算法来实现对光伏功率的精准预测。
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公开(公告)号：CN116071210A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310027693.2
申请日：2023-01-09
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司辽阳供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种电能量碳排放计算方法及系统，属于电力系统领域，本发明提出了一种发电系统全生命周期的碳排放计算方法，该方法主要包括以下的步骤：步骤1：首先对各种类型的发电机组的碳排放系数进行数学建模；步骤2：然后对发电机组的设备碳排放进行数学建模，其中包括设备的生产、传输、运行和回收时的碳排放；步骤3：然后再提出人力运维成本的碳排放计算模型；步骤4：提出一种电力系统电能量总的碳排放模型。本发明提出的碳排放计算方法考虑了发电系统中燃料从开采到运输再到使用环节的碳排放，发电设备从生产、运输、安装使用、运维回收等环节产生的碳排放，有效地提高了电力系统发电量的总的碳排放量的精确度。
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公开(公告)号：CN115693738A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211279748.0
申请日：2022-10-19
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司辽阳供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 东北大学
Abstract: 本发明属于配电网能量柔性互济能量管理技术领域，涉及一种挂网电动汽车集群与配电网能量柔性互济控制方法及系统。获取配电网并网点电压标幺值Up.u.，作为衡量配电网功率平衡度的指标；获取群域内挂网电动汽车集群的荷电状态加权标幺值SOCp.u.，作为衡量蓄电池整体荷电状态的指标；根据电压标幺值Up.u.和加权标幺值SOCp.u.关系，挂网电动汽车集群整体处于充电状态、向配电网补充功率状态或保持原状态。本发明自适应判定功率的流动方向，调整配电网和蓄电池组的功率能量保有量，实现能量柔性互济。本发明提出控制方法不需要增加其它设备，没有额外成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115632409A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211262450.9
申请日：2022-10-14
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司辽阳供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 东北大学
Abstract: 本发明属于多微网的功率平衡领域，具体地说是一种交流多微网的功率平衡方法及系统，计算各交流微网中的可控单元的功率调节成本和各交流微网之间的能量传输损耗成本得到调节成本；根据调节成本得到各交流微网中可控单元参与功率调节的优先级；根据各交流微网的频率变化，判断是否需要进行功率调节；对需要进行功率调节的，计算各交流微网的频率变化率D，并计算出各交流微网的负载率λ；对各交流微网的频率变化率D进行迭代计算，由迭代后的频率变化率D和负载率λ得出各交流微网的功率传输量进行分配；由于最终的调节方式是根据各微网中各个调节方式的成本得到的，可以降低微网运行成本。
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公开(公告)号：CN112390987A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011274756.7
申请日：2020-11-16
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司辽阳供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于高分子有机物材料的可变形作业工具的制备方法，包括如下步骤：S1:选择高分子有机物材料；S2:以高分子有机物材料为基体制备作业工具的基料；S3:将获得的基料在65‑85℃的条件下进行软化；S4:将软化的基料室温冷却制备成形，得到可变形作业工具。应用本发明提供的可变形作业工具的制备方法，制备出的可变形作业工具绝缘程度高、造型稳定性强，在使用后还可反向还原。
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公开(公告)号：CN112362985A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011138504.1
申请日：2020-10-22
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司 , 许继集团有限公司 , 许继电气股份有限公司 , 许昌许继软件技术有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司辽阳供电公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 肖亮 , 苏安龙 , 张巧霞 , 于同伟 , 慕宗君 , 王顺江 , 李江林 , 孙田雨 , 王广民 , 张武洋 , 卢盛阳 , 王同 , 闫振宏 , 王刚 , 蔡玉朋 , 王爱华 , 王荣茂 , 于鹏 , 王洪哲
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种智能变电站多间隔系统级保护功能检测系统及检测方法，其中系统包括：检测模块、无线发射模块、控制模块和多个无线检测终端；无线发射模块用于获取检测模块的检测数据；无线检测终端用于依据检测数据生成模拟检测信号并传输至与保护装置连接的过程层设备；控制模块获取保护装置的实际状态信息，并传输至检测模块；检测模块向过程层设备传输检测数据，并将实际状态信息与预设状态信息进行对比，判断保护装置工作状态是否正常。通过预先设置好的检测，向保护装置提供了一种能够从多个分散的合并单元注入同步信号的检测系统，实现了对变电站保护装置的检测，提高了保护装置的适应性和实用性。
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公开(公告)号：CN119496137A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411703160.2
申请日：2024-11-26
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司辽阳供电公司 , 沈阳农业大学
Abstract: 本发明公开了对光伏并网所产生谐波进行预测并抑制的方法，涉及谐波预测技术领域，包括以下步骤：利用ip‑iq检测方法对光伏并网电路的三相电流信号进行检测，通过Clarke变换和Park变换将三相电流分解为有功和无功分量。本发明通过ip‑iq方法结合Clarke和Park变换，实现光伏并网系统中谐波的高精度检测与分离，并利用LSTM模型动态建模和预测谐波信号，克服了传统方法对非线性负载适应性差的缺点，预测误差低至0.1％。通过结合LSTM预测和APF动态补偿，实时生成与谐波电流相反的补偿电流，显著提高谐波抑制效率和电网稳定性，优化电能质量，适应复杂负载的动态变化。
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公开(公告)号：CN119496136A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411702860.X
申请日：2024-11-26
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司辽阳供电公司 , 沈阳农业大学
Abstract: 本发明公开了多维时序光伏并网谐波电流预测控制方法，具体涉及电力系统控制技术领域；通过采集并网的原始多维电气信号并利用傅里叶变换分解为多维频率信号，采用盲源分离和非负矩阵分解技术分离独立谐波源的特性分量，提取其频率与幅值特性；随后，通过递归神经网络构建多维时序预测模型，同时预测多个谐波源的动态行为，并结合高频补偿与多尺度分析，重构频率域数据，修正频率混叠误差；最后，将预测结果输入光伏逆变器控制系统，动态生成与目标谐波相反的补偿电流，实现谐波的有效抵消，能够精准处理复杂电网环境中的多源谐波问题，大幅提升光伏并网系统的谐波抑制能力、电能质量和系统运行的稳定性。
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