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公开(公告)号：CN115062833B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210647326.8
申请日：2022-06-09
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
IPC分类号： H02J3/28 , H02J3/14 , H02J3/38 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06N7/01
摘要： 本发明公开了一种极端天气下考虑配电网可靠性及弹性的移动储能规划方法，其步骤包括：建立元件故障率模型，对配电网发生故障灾害的不确定性场景进行建模；通过蒙特卡洛法抽取极端天气场景，采用K‑means算法对极端天气场景进行缩减，考虑到负荷、分布式电源出力的不确定性，采用拉丁超立方抽样抽取负荷、分布式电源出力和配电网故障场景；从多角度选取评价指标，计算各指标的客观权重构建配电网可靠性及弹性评价指标体系；以灾前损失量和灾后恢复率两个指标作为优化目标，建立考虑全灾害时段的移动储能优化规划模型；采用COBL‑PSO算法对移动储能优化规划模型进行求解。本发明通过移动储能的优化规划方案实现了配电网可靠性及弹性的提升。
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公开(公告)号：CN115062833A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210647326.8
申请日：2022-06-09
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06K9/62 , G06N7/00 , G06N3/00 , H02J3/28 , H02J3/14 , H02J3/38
摘要： 本发明公开了一种极端天气下考虑配电网可靠性及弹性的移动储能规划方法，其步骤包括：建立元件故障率模型，对配电网发生故障灾害的不确定性场景进行建模；通过蒙特卡洛法抽取极端天气场景，采用K‑means算法对极端天气场景进行缩减，考虑到负荷、分布式电源出力的不确定性，采用拉丁超立方抽样抽取负荷、分布式电源出力和配电网故障场景；从多角度选取评价指标，计算各指标的客观权重构建配电网可靠性及弹性评价指标体系；以灾前损失量和灾后恢复率两个指标作为优化目标，建立考虑全灾害时段的移动储能优化规划模型；采用COBL‑PSO算法对移动储能优化规划模型进行求解。本发明通过移动储能的优化规划方案实现了配电网可靠性及弹性的提升。
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公开(公告)号：CN114372640A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210059738.X
申请日：2022-01-19
申请人： 合肥工业大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于波动序列分类校正的风电功率预测方法，包括：1利用基准模型预测未来N小时内的风电功率基准值；2采用特征聚类的方法划分功率波动过程，从输出功率角度挖掘不同波动序列下气象预报误差和模型泛化误差之间的关联性；3针对出力平缓的小波动序列，采用CNN‑LSTM时序模型1推演未来时段的功率变化；针对非小波动序列，结合CNN‑LSTM时序模型2和反向传播神经网络交互校正双层误差；4将基准功率校正结果重新按照时序组合作为最终风电出力。本发明采取结合时序分析和特征学习的复合方法，实现从多个维度提取特征来修正误差，并贴合实际误差分布规律，确保模型有很好的准确性。
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公开(公告)号：CN114925883B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210409860.5
申请日：2022-04-19
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q10/0639
摘要： 本发明公开了一种基于多维价值评估的主动配电网储能系统规划方法及装置。本发明采用的技术方案为：步骤1)，分析储能接入对配电网的影响，从经济性、可靠性和绿色电力三个维度，全面选取预选指标；步骤2)，基于预选指标，利用指标自身变异特性和指标间协同耦合度对冗余指标进行筛选；步骤3)，建立递进层次结构模型，构造直觉判断矩阵，计算综合权重系数；步骤4)，计算不同储能配置方案的系统价值，系统价值最大的方案即为最佳储能配置方案。本发明能够针对不同的实际需求生成合理的储能配置方案，具有较强的适应性，能够为定量分析影响系统价值的主要因素提供参考和依据，进而从整体提高配电网的系统价值。
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公开(公告)号：CN114925883A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210409860.5
申请日：2022-04-19
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于多维价值评估的主动配电网储能系统规划方法及装置。本发明采用的技术方案为：步骤1)，分析储能接入对配电网的影响，从经济性、可靠性和绿色电力三个维度，全面选取预选指标；步骤2)，基于预选指标，利用指标自身变异特性和指标间协同耦合度对冗余指标进行筛选；步骤3)，建立递进层次结构模型，构造直觉判断矩阵，计算综合权重系数；步骤4)，计算不同储能配置方案的系统价值，系统价值最大的方案即为最佳储能配置方案。本发明能够针对不同的实际需求生成合理的储能配置方案，具有较强的适应性，能够为定量分析影响系统价值的主要因素提供参考和依据，进而从整体提高配电网的系统价值。
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公开(公告)号：CN118801400A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410769277.4
申请日：2024-06-14
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明属于新能源电网无功化优化领域，特别是一种基于强化学习的分布式光伏并网电压二次控制方法。现有分布式光伏并网后会发生电压越界造成电压波动大，为此本发明提供了一种基于强化学习的分布式光伏并网电压二次控制方法稳定电压，包括依序进行的以下步骤：先建立分布式光伏并网模型，其包括以调整分布式光伏系统的无功功率进行电压控制的一次电压控制模型和使用一次模型引起的电压偏差作输入的二次电压控制模型；在二次模型中，用Q学习训练减小电压偏差，通过训练Q表找出减小电压偏差的优化调整策略；建立基于Q学习的配电网电压控制方式。本发明用通过电压控制模型结合Q学习修正无功功率计划值，为一级电压控制提供无功参考值稳定电压。
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公开(公告)号：CN116914785A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310638263.4
申请日：2023-05-31
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J3/28 , H02J3/32 , H02J3/38 , H02J3/06 , H02J3/00 , H02J15/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/20 , H01M8/0656 , H01M8/04082 , H01M8/04007 , G06F113/04 , G06F113/06
摘要： 本发明公开了一种电热氢系统优化运行方法。本发明采用的技术方案为：建立包括风机、光伏、电锅炉、电解槽、氢燃料电池、储氢罐、储热罐和蓄电池的电热氢系统；建立适用于不同种类电解槽的精细化数学模型；建立适用于不同种类氢燃料电池的精细化数学模型；建立电解槽、氢燃料电池和蓄电池的寿命衰减模型；综合考虑电解槽、氢燃料电池和蓄电池的运行特性、寿命衰减特性以及可再生能源出力和电、热负荷的预测误差，基于机会约束方法，构建以综合提升电热氢系统环保性、经济性和电解槽、氢燃料电池和蓄电池寿命的优化调度模型。本发明实现了电热氢系统的综合能源环保性、经济性提升以及电解槽、氢燃料电池以及蓄电池的综合寿命提升。
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公开(公告)号：CN115310373B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211238615.9
申请日：2022-10-11
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F30/27 , C25B1/04 , C25B15/023 , G06N3/049 , G06N3/0985 , G06N3/006 , G06F119/04
摘要： 本发明公开了一种制氢电解槽剩余寿命预测方法。本发明采用的步骤如下：采集制氢电解槽的工艺参数数据和电压数据；对采集的电压数据进行离散小波变换重构，捕捉电压退化趋势；使用去趋势化的方法对离散小波变换重构后的电压数据进行处理，得到去噪的训练样本；采用降维算法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中，以去除工艺参数数据中的冗余信息；将经过处理的电压数据和降维的工艺参数数据输入到NARX神经网络模型中进行训练，将上一个时间步的预测电压作为下一个时间步的输入电压，通过迭代预测制氢电解槽的剩余寿命。本发明使制氢电解槽的寿命预测精度高且计算的时间相对较短。
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公开(公告)号：CN115730735A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211517864.1
申请日：2022-11-30
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种居民台区能量管理系统优化方法和系统以及存储介质，属于台区能量管理技术领域。本发明的一种基于可移动共享储能的居民台区能量管理系统优化方法，通过构建用户出行模型、电量规划模型、目标函数模型，对用户历史通勤行为数据进行估计，得到未来某一时间段的出行行为数据；再对出行行为数据进行计算，得到电动汽车的电量SOC状态控制数据；然后对电量SOC状态控制数据进行处理，得到用户出行成本；最后根据用户出行成本，对基于可移动共享储能的居民台区能量管理系统进行优化处理，使得电动汽车在充当储能电池满足能量管理系统需要的同时，不干扰其他电器规划，保障用户的日常通勤需要，方案科学、合理，切实可行。
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公开(公告)号：CN115374995A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210714010.6
申请日：2022-06-22
发明人： 吴新华 , 吴晓刚 , 赵汉鹰 , 陶毓锋 , 唐雅洁 , 张雪松 , 叶吉超 , 季青锋 , 陈文进 , 张俊 , 陈菁伟 , 张若伊 , 祝巍蔚 , 陈楠 , 张有鑫 , 周逸之 , 杜倩昀 , 蒋舒婷 , 叶碧琦 , 徐文 , 胡建鹏 , 李志浩 , 龚迪阳 , 林达
摘要： 本发明公开了一种分布式光伏、小风电场站功率预测方法，克服了现有技术中光伏发电出力预测主要用于集中式光伏发电站,缺少用于分布式光伏发电中的光伏发电出力预测的问题，包括以下步骤：S1：进行天气分型，利用功率曲线判断当日天气类型；S2：确定出力特性动态气象特征指标；S3：映射建模，确定短期分布式光伏、小风电场站功率预测模型和超短期分布式光伏、小风电场站功率预测模型；S4：构建基于动态权重修正的短期区域分布式光伏、小风电集群多尺度功率预测模型和超短期区域分布式光伏、小风电集群多尺度功率预测模型。可以预测分布式光伏、小风电场站的功率，提高预测准确性。
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