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公开(公告)号：CN109327029A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811084056.4
申请日：2018-09-18
Applicant: 宁波市电力设计院有限公司 , 上海电力设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了考虑电动汽车充电负荷的微电网风光优化配比方法；步骤如下：首先，基于各类车型的特点及驾驶者的行为特点，利用蒙特卡洛拟合各类车型的充电曲线；其次，以充电功率峰谷差最小化为目的，设定电动汽车充换电优化策略；再次，以拟采用换电方式的车辆比例为变量，利用粒子群算法优化得到该值；然后，将充换电负荷叠加原有负荷，形成新的负荷曲线；之后，加入微电网风光电源出力特性，以总负荷峰谷差最小化为目的，设定微电网风光优化配比的策略；最后，以风光装机容量比例为优化变量，利用粒子群算法优化得到结果。本发明通过电动汽车有序充换电优化得到换电比例，再根据负荷曲线优化得到微电网风光配比，最大程度降低峰谷差。
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公开(公告)号：CN109327029B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201811084056.4
申请日：2018-09-18
Applicant: 宁波市电力设计院有限公司 , 上海电力设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了考虑电动汽车充电负荷的微电网风光优化配比方法；步骤如下：首先，基于各类车型的特点及驾驶者的行为特点，利用蒙特卡洛拟合各类车型的充电曲线；其次，以充电功率峰谷差最小化为目的，设定电动汽车充换电优化策略；再次，以拟采用换电方式的车辆比例为变量，利用粒子群算法优化得到该值；然后，将充换电负荷叠加原有负荷，形成新的负荷曲线；之后，加入微电网风光电源出力特性，以总负荷峰谷差最小化为目的，设定微电网风光优化配比的策略；最后，以风光装机容量比例为优化变量，利用粒子群算法优化得到结果。本发明通过电动汽车有序充换电优化得到换电比例，再根据负荷曲线优化得到微电网风光配比，最大程度降低峰谷差。
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公开(公告)号：CN109103914A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201811206376.2
申请日：2018-10-17
Applicant: 上海电力设计院有限公司 , 宁波市电力设计院有限公司
IPC: H02J3/32
Abstract: 本发明公开了考虑源荷储协同运行的微电网储能优化配置方法；首先，模拟分布式电源出力特性及调研微电网负荷特性得出微电网的分布式电源可信出力和负荷特性；其次，生成微电网净负荷功率特性曲线；通过将分布式电源的分布式电源可信出力和负荷特性进行叠加，得到微电网净负荷功率特性曲线；再次，建立微电网储能优化配置上层优化模型和下层优化模型；最后，对上层优化模型和下层优化模型迭代求解，并得到最优的微电网储能优化配置方案。本发明以储能年综合费用最小为目标，建立上层优化模型；以储能典型日收益最大化为目标，建立下层优化模型，通过上下层迭代优化得到最优的微电网储能配置方案。
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公开(公告)号：CN115099725A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202211018880.6
申请日：2022-08-24
Applicant: 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 宁波市电力设计院有限公司
Inventor： 钟良亮 , 戴晓红 , 杨志义 , 邵栋栋 , 金迪 , 郭高鹏 , 严浩军 , 康家乐 , 张志刚 , 陈玄俊 , 杨劲松 , 操瑞发 , 胡旭波 , 童金聪 , 蔡振华 , 应芳义 , 杨跃平 , 胡锡 , 王元凯 , 孙晨航 , 雷俊 , 黄芳
Abstract: 本发明提供了一种综合能源系统能量管理分配方法及系统，综合能源系统能量管理分配方法包括：获取发电功率、发电成本和用户负荷；基于发电功率、发电成本和用户负荷建立第一目标函数；通过能量功率平衡约束、储能约束、能源供应设备运行约束、能源网络传输约束和负荷需求响应约束优化第一目标函数，获得协同优化模型；在依据协同优化模型进行能源分配后，获取风光系统浪费的电能值，根据电能值确定系统惩罚成本，建立第二目标函数；通过系统出力偏差与系统实际出力建立时前约束，优化第二目标函数，获得时前优化模型；通过时前优化模型实时调整协同优化模型，以对综合能源系统进行能源分配，保证获得最优的综合能源系统交互计划。
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公开(公告)号：CN114977180A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210070136.4
申请日：2022-01-21
Applicant: 宁波市电力设计院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于负荷侧灵活性资源的微电网低碳优化调度方法，该方法包括以下步骤：步骤S1、基于价格型需求响应机制，采用电价弹性系数描述电力用户对电价的响应程度，建立负荷侧灵活性资源模型；步骤S2、基于负荷侧灵活性资源模型、储能出力以及分布式电源出力，建立灵活性资源负荷优化模型；步骤S3、基于灵活性资源负荷优化模型，以微电网优化运行的总体费用和低碳效益为优化目标，建立微电网优化调度模型；步骤S4、采用改进模拟退火遗传算法SAGA求解微电网优化调度模型。与现有技术相比，本发明的方法有效提升微电网分布式电源整体的消纳水平和微电网的低碳效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112086962B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202010925682.2
申请日：2020-09-04
Applicant: 宁波市电力设计院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于频率预测的自适应虚拟惯量控制方法，包括以下步骤：步骤S1：根据系统阻尼比要求设计虚拟惯量最小值Jmin；步骤S2：根据预测的频率最大偏差量设计虚拟惯量最大值Jmax；步骤S3：基于虚拟惯量的最小值和最大值，提出自适应虚拟惯量控制方法。频率偏差和频率变化率乘积同号时，J取最大值；频率偏差和频率变化率乘积异号时，J取最小值。本发明基于虚拟同步发电机控制结构，基于预测的频率最大偏差量，在满足逆变器输出功率不超过额定容量的前提下，利用逆变器参数能够实时调节的优势，增大虚拟惯量的整定区间，从而改善受扰动后系统频率和输出功率的恢复效果。
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公开(公告)号：CN114298165A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111501024.1
申请日：2021-12-09
Applicant: 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 宁波市电力设计院有限公司
Inventor： 张志刚 , 钟良亮 , 王亮 , 刘沛立 , 杨志义 , 郭高鹏 , 严浩军 , 康家乐 , 陈玄俊 , 杨劲松 , 操瑞发 , 胡旭波 , 金迪 , 马国平 , 蔡振华 , 应芳义 , 杨跃平 , 胡锡 , 王元凯 , 孙晨航
Abstract: 本发明公开了区域综合能源系统多能负荷态势感知模型的构建方法，通过采用像素重构基础上考虑负荷特征融合的MCNN‑LSTM负荷态势预测方法可以有效增加负荷态势预测阶段的预测精度，使得综合能源系统优化调度的准确性提高，能够满足用户侧的用能需求；同时使得综合能源系统的多能协同、多能耦合效率更高，增加区域综合能源系统的能源利用率和运行经济性。本发明针对于区域综合能源系统多能负荷态势感知技术，通过采用时域特征拓展随机森林算法可以有效减少负荷态势理解阶段的数据处理难度，从而能够减少负荷态势感知过程所需时间，更加及时地进行负荷预测，增加了综合能源系统优化调度的灵活性，减少了能源不必要的浪费。
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公开(公告)号：CN112086962A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010925682.2
申请日：2020-09-04
Applicant: 宁波市电力设计院有限公司 , 福建博电工程设计有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于频率预测的自适应虚拟惯量控制方法，包括以下步骤：步骤S1：根据系统阻尼比要求设计虚拟惯量最小值Jmin；步骤S2：根据预测的频率最大偏差量设计虚拟惯量最大值Jmax；步骤S3：基于虚拟惯量的最小值和最大值，提出自适应虚拟惯量控制方法。频率偏差和频率变化率乘积同号时，J取最大值；频率偏差和频率变化率乘积异号时，J取最小值。本发明基于虚拟同步发电机控制结构，基于预测的频率最大偏差量，在满足逆变器输出功率不超过额定容量的前提下，利用逆变器参数能够实时调节的优势，增大虚拟惯量的整定区间，从而改善受扰动后系统频率和输出功率的恢复效果。
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公开(公告)号：CN108736486A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810331387.7
申请日：2018-04-13
Applicant: 宁波市电力设计院有限公司
IPC: H02J3/18
Abstract: 本发明公开了一种考虑风电接入的系统无功补偿地点选择方法，包括步骤：1）通过在线计算，实时监测风电系统各节点的局部电压稳定指标（L指标）；2）设置一个门槛值LG，剔除掉L指标小于LG的节点，得到电压危险节点；3）计算各个可能的无功补偿节点的无功对电压危险节点L指标的灵敏度Ri；4）设置一个门槛值RG，剔除掉R指标小于RG的节点，得到合适的无功补偿地点。本发明能够有效防止电压失稳，提高含风电电力系统的电压稳定性。
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公开(公告)号：CN120031347A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510503733.5
申请日：2025-04-22
Applicant: 宁波市电力设计院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F16/2458 , G06F18/27
Abstract: 本申请提供了一种绿色低碳园区能源管理系统及方法，通过获取目标园区的历史能源管理信息；基于目标园区中能源管理的周期特征从所述历史能源管理信息中提取得到目标园区能源的管理趋势；通过时间序列分析算法结合所述管理趋势对目标园区进行预测，得到目标园区在多个预测时间段中的能源消耗量和碳排放量；依据目标园区的不同能源调配场景的分布模式和各个能源消耗量构建目标园区的能流耦合模型；通过所述能流耦合模型结合每个预测时间段中的碳排放量进行风险评估，得到目标园区在所述每个预测时间段中能源的失衡风险值，基于所有失衡风险值对目标园区进行能源预调度。采用本申请的方案，可通过历史数据的周期性波动提高未来趋势的预测精度。
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