-
公开(公告)号：CN118713050A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410701465.3
申请日：2024-05-31
Applicant: 国网陕西省电力有限公司信息通信公司 , 清华大学
Inventor： 杨乐 , 任晓龙 , 徐飞 , 朱彧 , 杨熙载 , 郝玲 , 陈磊 , 王静 , 崔冰 , 雷卫 , 黎亦凡 , 郭一鸣 , 马琴琴 , 李胜磊 , 蒋伟强 , 庞冰瑶 , 霍勇博 , 王林楠 , 詹鑫睿 , 陈兴远 , 陈潇潇
Abstract: 本发明提供一种考虑配电网源荷相关性的场景生成方法，包括：获取预设的分布式光伏出力概率模型和负荷需求概率模型；基于所述分布式光伏出力概率模型获取光照概率分布函数，根据所述负荷需求概率模型获取负荷概率分布函数；基于所述光照概率分布函数和负荷概率分布函数，通过改进的拉丁超立方抽样方法生成全天各时段的分布式光伏及负荷相关性场景样本。本发明解决了现有电网不确定因素相关性分析精度低、场景覆盖不全面的问题。
-
公开(公告)号：CN118691111A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410701466.8
申请日：2024-05-31
Applicant: 国网陕西省电力有限公司信息通信公司 , 清华大学
Inventor： 朱彧 , 任晓龙 , 徐飞 , 杨乐 , 杨熙载 , 王静 , 崔冰 , 郝玲 , 陈磊 , 雷卫 , 黎亦凡 , 郭一鸣 , 马琴琴 , 李胜磊 , 蒋伟强 , 庞冰瑶 , 霍勇博 , 王林楠 , 詹鑫睿 , 陈兴远 , 周勇
IPC: G06Q10/0637 , H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明提供一种考虑可靠性及经济性的配电网承载力精细化评估方法，包括：获取分布式光伏出力历史数据，建立分布式光伏长时间出力的非参数统计模型；基于所述分布式光伏长时间出力的非参数统计模型建立配电网接入分布式电源承载能力评估体系和评估模型；基于承载能力评估模型采用隶属度函数对多目标函数进行处理合并成单目标函数，再通过组合赋权法将评价指标转化为综合评分；基于综合评分将承载能力评估模型通过预设的二阶锥规划模型进行求解，根据求解数据对配电网承载能力进行评分。本发明解决了现有配电网承载力评估成本高、可靠性差的问题。
-
公开(公告)号：CN110817959A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911166943.0
申请日：2019-11-25
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种V2O5纳米带的制备方法，属于过渡金属氧化物制备技术领域。该制备方法为：配制V2O5/水/双氧水溶液，将配制好的溶液冷冻干燥后，经快速加热获得V2O5纳米带。本发明采用快速加热的方法制备V2O5纳米带，生产方便，纯度高，成本低，产量高，具有很好的重复性。
-
公开(公告)号：CN118708889A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410701463.4
申请日：2024-05-31
Applicant: 国网陕西省电力有限公司信息通信公司 , 清华大学
Inventor： 张薛鸿 , 赵永柱 , 徐飞 , 朱彧 , 任晓龙 , 郝玲 , 陈磊 , 杨乐 , 杨熙载 , 王静 , 黎亦凡 , 郭一鸣 , 马琴琴 , 李胜磊 , 蒋伟强 , 庞冰瑶 , 霍勇博 , 王林楠 , 詹鑫睿 , 陈兴远 , 王玉庆
IPC: G06F18/15 , H02J3/38 , G01W1/00 , G06F18/2433 , G06F18/23213 , G06F18/213 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种分布式光伏功率缺失数据修复方法和装置，包括：基于卫星遥感数据提取目标分布式光伏的云层覆盖特征，并对所述云层覆盖特征进行天气类型的划分，得到预设数量个天气类型；针对各个所述天气类型下所述目标分布式光伏的光伏发电功率数据，根据图正则化项和低秩张量优化函数得到低秩张量分解优化模型；求解所述低秩张量分解优化模型，得到光伏发电功率重构张量，根据所述光伏发电功率重构张量进行功率异常数据的判别与修复。本发明利用低秩张量分解建模方法针对不同天气类型进行精细化低秩张量分解建模，得到的低秩张量分解优化模型的求解结果可以用于进行功率异常数据辨识与修复，相比现有技术鲁棒性更高、扩展性更好。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118551133A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410618595.0
申请日：2024-05-17
Applicant: 国网陕西省电力有限公司信息通信公司 , 清华大学
Inventor： 张薛鸿 , 孙毅卫 , 徐飞 , 朱彧 , 陈磊 , 窦小晶 , 郝玲 , 任晓龙 , 杨乐 , 王静 , 陈曦 , 黎亦凡 , 郭一鸣 , 杨熙载 , 马琴琴 , 李胜磊 , 蒋伟强 , 欧晓勇 , 庞冰瑶 , 霍勇博 , 王林楠 , 王玉庆 , 戴浩男 , 葛鑫鑫
Abstract: 本发明提供一种面向分布式光伏集群与单场站的数据质量分析评价方法，包括：获取分布式光伏场站位置信息和卫星遥感信息，基于所述卫星遥感信息对分布式光伏场站进行单元划分，生成划分结果；基于所述划分结果通过卫星遥感信息与临近场站互证构建集群数据质量综合指标体系；基于所述集群数据质量综合指标体系通过预设的数据质量多级模糊评价体系构建单一分布式光伏场站数据质量评价体系，完成光伏场站的数据质量总体评价。本发明解决了现有分布式光伏场站数据质量不佳的问题。
-
公开(公告)号：CN110817959B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201911166943.0
申请日：2019-11-25
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种V2O5纳米带的制备方法，属于过渡金属氧化物制备技术领域。该制备方法为：配制V2O5/水/双氧水溶液，将配制好的溶液冷冻干燥后，经快速加热获得V2O5纳米带。本发明采用快速加热的方法制备V2O5纳米带，生产方便，纯度高，成本低，产量高，具有很好的重复性。
-
公开(公告)号：CN118708870A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410701461.5
申请日：2024-05-31
Applicant: 国网陕西省电力有限公司信息通信公司 , 清华大学
Inventor： 任晓龙 , 朱彧 , 徐飞 , 杨乐 , 杨熙载 , 王静 , 崔冰 , 郝玲 , 陈磊 , 雷卫 , 黎亦凡 , 郭一鸣 , 马琴琴 , 李胜磊 , 蒋伟强 , 庞冰瑶 , 霍勇博 , 王林楠 , 詹鑫睿 , 陈兴远 , 季怀招
IPC: G06F17/18 , H02J3/00 , G06F18/23211 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种基于改进聚类分析与非参数核密度估计的台区负荷概率统计模型构建方法，包括：获取电力负荷曲线，通过预设的负荷曲线迭代自组织数据分析聚类算法对所述电力负荷曲线进行聚类；基于电力负荷曲线聚类分析后得到各类负荷的聚类中心和负荷曲线；对每一类负荷曲线以设定周期为间隔选取负荷数据，采用非参数核密度估计的方法对每类负荷不同时间节点负荷值进行分析，得到负荷概率统计模型。本发明解决了现有电网负荷概率模型不精准难以为配电网的运行和规划提供可靠依据的问题。
-
公开(公告)号：CN118886625A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410701462.X
申请日：2024-05-31
Applicant: 国网陕西省电力有限公司信息通信公司 , 清华大学
Inventor： 杨熙载 , 任晓龙 , 徐飞 , 朱彧 , 杨乐 , 郝玲 , 陈磊 , 王静 , 崔冰 , 雷卫 , 黎亦凡 , 郭一鸣 , 马琴琴 , 李胜磊 , 蒋伟强 , 庞冰瑶 , 霍勇博 , 王林楠 , 詹鑫睿 , 陈兴远 , 罗琰琳
Abstract: 本发明提供一种配电网储能优化配置方法和装置，包括：根据预先构建的全寿命周期成本模型和预先构建的储能经济收益模型得到配电网储能的经济模型；基于储能的充放电模型和容量衰减模型，根据所述配电网储能的经济模型、预先构建的外层优化目标函数和外层约束条件以及预先构建的内层优化目标函数和内层约束条件得到外层优化模型和内层优化模型；采用遗传算法和模拟退火算法对所述外层优化模型和所述内层优化模型进行求解，得到配电网储能的优化配置方案。本发明在考虑运行策略的优化的同时使全寿命周期成本达到最小，实现了实用性更好的配电网储能优化配置。
-
公开(公告)号：CN118713049A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410701464.9
申请日：2024-05-31
Applicant: 国网陕西省电力有限公司信息通信公司 , 清华大学
Inventor： 任晓龙 , 朱彧 , 徐飞 , 杨乐 , 杨熙载 , 郝玲 , 陈磊 , 王静 , 崔冰 , 雷卫 , 黎亦凡 , 郭一鸣 , 马琴琴 , 李胜磊 , 蒋伟强 , 庞冰瑶 , 霍勇博 , 王林楠 , 詹鑫睿 , 陈兴远 , 苏紫诺 , 王玉庆
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种分布式光伏集群功率预测方法和装置，包括：将待预测分布式光伏电站群划分为目标数量个子区域；根据所述划分的结果和所述待预测分布式光伏电站群的历史功率数据得到全局图邻接矩阵和所述目标数量个子图邻接矩阵；将所述子区域的历史功率数据、所述子图邻接矩阵和所述全局图邻接矩阵输入至预先构建的层次图卷积神经网络预测模型中，得到目标预测结果。本发明在对分布式光伏集群划分的基础上，挖掘分挖掘子区域内和子区域间的时空关联性得到子图邻接矩阵和全局图邻接矩阵，之后通过构建的层次图卷积神经网络预测模型实现分布式光伏功率预测，预测精度高。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.019 seconds)
