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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
Applicant: 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
Inventor： 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
Abstract: 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：CN108616114A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810469573.7
申请日：2018-05-16
Applicant: 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
Inventor： 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
Abstract: 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：CN116436040B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202310526233.4
申请日：2023-05-06
Abstract: 本发明属于电力系统运行调度技术领域，具体涉及一种考虑频率动态安全约束的输配电协同优化调度方法和系统，包括：获取输电网和配电网的运行数据；根据所获取的运行数据，以输电网和配电网的总运行成本最小为目标，考虑频率动态安全约束，构建输配电协同优化调度模型；求解所构建的输配电协同优化调度模型，实现输电网与配电网资源的分布式协同优化调度。本发明建立考虑频率动态安全约束输配协同调度优化模型，采用基于ADMM算法的分布式优化方法以实现输电和配电系统中调节资源的快速分布式协同优化调度。
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公开(公告)号：CN113541205B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111071355.6
申请日：2021-09-14
Applicant: 山东大学 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开的基于集群学习的低碳CSP系统规划与运行协同优化方法及装置，包括：对系统中的CSP机组进行集群分组，获得多个CSP机组组群；通过表示CSP机组组群的在线总容量、启动总容量和关停总容量的三个连续变量，构建CSP机组组群的输出功率约束、爬坡约束、最小在线时间约束、最小离线时间约束和瞬时热功率平衡约束，进而构建低碳CSP系统规划与运行协同优化模型；获取低碳CSP系统中各机组的额定容量；根据各机组的额定容量及构建的低碳CSP系统规划与运行协同优化模型，获取各机组组群的容量配置方案。其中，CSP机组组群各项约束中的变量都是连续的，为完全的线性优化模型，降低了模型计算的复杂度，适用于大规模电力系统长期规划问题的分析。
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公开(公告)号：CN113240279A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110527571.0
申请日：2021-05-14
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 山东大学
Abstract: 本公开提出了基于综合需求侧响应的综合能源系统运行控制方法及系统，包括：考虑电、冷、热负荷参与综合需求侧响应，基于综合能源系统的结构组成，构建能量平衡模型；基于能量平衡模型，获得综合能源系统中不同能量间存在耦合关系的表达式；利用能量间的耦合关系，获得热电机组能量输出曲线，并根据热电机组的能量输出曲线将用户需求划分为不同的类型；根据以上负荷类型的划分，基于综合需求侧响应模型和能量平衡模型，分别制定相应的设备运行和需求侧响应策略。实现系统能量输出与用能负荷的高效匹配。
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Patent Agency Ranking
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
Applicant: 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
Inventor： 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
Abstract: 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：CN113361054B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202110654836.3
申请日：2021-06-11
Applicant: 山东大学 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本公开提出了电力信息物理系统路由优化方法及系统，包括：故障扩散阶段建模步骤：在电力信息物理系统信息节点受攻击情况下，对故障扩散过程进行建模；故障处理步骤：基于所建模型，查找故障信息节点，隔离已故障信息节点，对拓扑改变后的电力通信网进行路由重优化，转移已故障调度节点的业务至备用正常调度节点，维持信息传输工作；故障恢复步骤：计算失效信息节点负荷，按照权重从大到小依次恢复信息节点和其所依附的物理节点。减少了信息攻击对电力通信网信息传输业务所带来的负面影响。
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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
Applicant: 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
Inventor： 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
Abstract: 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
Applicant: 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
Inventor： 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
Abstract: 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：CN116307198B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202310287579.3
申请日：2023-03-20
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06F18/214 , G06F30/27 , G06F113/04
Abstract: 本发明属于电力系统技术领域，具体涉及一种基于超参数粒子群优化的电力系统状态估计方法及系统，包括：获取历史电力数据；根据所获取的数据和预设的电力系统状态估计模型，完成电力系统的状态估计；其中，预设的电力系统状态估计模型采用双层超参数仿真优化模型，所述双层超参数仿真优化模型的上层模型采用电力数据状态量的均方误差函数，下层模型采用指数型目标函数状态估计模型；将所述指数型目标函数状态估计模型的窗宽作为超参数，使用粒子群算法进行双层超参数仿真优化模型的迭代求解，得到最优窗宽，基于所得到的最优窗宽进行电力系统的状态估计。
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