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公开(公告)号：CN113837480B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202111147287.7
申请日：2021-09-29
申请人： 河北工业大学 , 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司 , 国网河北省电力有限公司衡水供电分公司
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/214 , G06F18/213 , H02J3/00 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/04
摘要： 本发明为基于改进GRU和差分误差补偿的冲击性负荷预测方法，包括步骤一、对电力负荷数据进行处理，得到日负荷数据；将归一化处理后的日负荷数据划分为负荷初步预测的训练集和测试集；步骤二、建立改进的GRU网络模型，对负荷数据进行初步预测，得到初步预测结果；步骤三、分别对训练误差序列和预测误差序列进行差分分解，得到训练误差序列和预测误差序列的差分矩阵；步骤四、重新建立一个改进的GRU网络模型，用于预测日较前一日的误差变化量；利用误差变化量对初步预测结果进行误差补偿，得到最终预测结果。不仅可以为每个时间点的负荷预测提供过去和未来的负荷信息，而且还可以更完善地提取数据信息，多层网络设计提高了模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN113922444B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202111104578.8
申请日：2021-09-22
申请人： 河北工业大学 , 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司
摘要： 本发明提供了一种储能电池全生命周期智能充放电维保装置及方法，包括HMI控制屏、DSP控制主板和维保电路；所述HMI控制屏与所述DSP控制主板通信连接，所述DSP控制主板和所述维保电路连接；所述维保电路包括储能电池接口、充放电主电路、系统保护模块、大功率充电电源和负载箱；其中，储能电池接口和充放电主电路连接，充放电主路和负载箱连接，充放电主电路还和大功率电源、系统保护模块连接。本申请改变了原来只能放电的工作特性，使充电流更加平稳，使用一个霍尔传感器可采集充、放电信号，具有防止电池正负极反接、防过流、防过压、防过热等保护功能，使充放电电流更加稳定准确。
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公开(公告)号：CN112054502B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202010922231.3
申请日：2020-09-04
申请人： 河北工业大学 , 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司
IPC分类号： H02J1/10 , H02M3/157 , H02M3/07 , H02M7/5387 , H02J3/38
摘要： 本发明为一种光伏直流均压供电协调控制装置及方法。该装置包括光伏升压部分、光伏直流均压部分、光伏并网部分和DSP；对装置组成进行了新的整合，同时在光伏直流均压部分中设计了直流均压电路，通过MOS管S1和S2、电感L2、电容C1和C2、负载R1和R2的连接及组成方式等设计，实现了光伏直流供电协调控制，解决光伏直流供电不稳定，就地消纳控制方法复杂，输电并网线损严重等问题。本发明实现了对直流负载单元的直接供电，且在接入不平衡负载情况下，也能保持均压及稳定供电；并且本系统可后接三相逆变器，余电并网，不影响现存的系统结构，也可以接单相逆变器为单相交流负载供电，适用性广，实用性强。
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公开(公告)号：CN113255900A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110698758.7
申请日：2021-06-23
申请人： 河北工业大学 , 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司
发明人： 李练兵 , 李东颖 , 张佳伟 , 李脉 , 董晓红 , 李思佳 , 李佳祺 , 刘汉民 , 刁嘉 , 李明 , 任杰 , 王阳 , 赵建华 , 王海 , 张文煜 , 袁冬冬 , 姚帅亮 , 张海欣
摘要： 本发明为一种考虑改进谱聚类与Bi‑LSTM神经网络的冲击性负荷预测方法。该方法考虑电动汽车充电负荷时序特征的不同，采用将改进谱聚类与Bi‑LSTM神经网络的冲击性负荷预测方法，选择DTW相似性度量的改进谱聚类算法对日负荷曲线进行聚类处理，对聚类后的每类曲线进行建模分析，从而达到提高总体负荷预测精度的目的。具体为通过对电动汽车充电负荷数据进行处理，得到日负荷曲线，并对曲线特征进行分析、选择DTW相似性度量的改进谱聚类算法对日负荷曲线进行聚类、根据负荷曲线聚类结果，对各类群体分别数据处理并进行Bi‑LSTM神经网络训练，从而对预测日进行充电负荷预测。
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公开(公告)号：CN113922444A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111104578.8
申请日：2021-09-22
申请人： 河北工业大学 , 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司
摘要： 本发明提供了一种储能电池全生命周期智能充放电维保装置及方法，包括HMI控制屏、DSP控制主板和维保电路；所述HMI控制屏与所述DSP控制主板通信连接，所述DSP控制主板和所述维保电路连接；所述维保电路包括储能电池接口、充放电主电路、系统保护模块、大功率充电电源和负载箱；其中，储能电池接口和充放电主电路连接，充放电主路和负载箱连接，充放电主电路还和大功率电源、系统保护模块连接。本申请改变了原来只能放电的工作特性，使充电流更加平稳，使用一个霍尔传感器可采集充、放电信号，具有防止电池正负极反接、防过流、防过压、防过热等保护功能，使充放电电流更加稳定准确。
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公开(公告)号：CN113240194B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110625747.6
申请日：2021-06-04
申请人： 河北工业大学 , 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司
摘要： 本申请提供储能电池容量预测方法、服务端及计算机可读存储介质，其中储能电池容量预测方法包括以下步骤：获取电池数据，对电池数据进行预处理；在电池数据中选取电池容量退化特征量以及电池容量；初始化布谷鸟搜索算法参数并生成初始解，计算初始解的适应值；根据步长公式以及巢穴位置公式产生新解，比较初始解与新解的适应值，迭代获取最优解；将最优解的权值及阈值信息赋予Elman神经网络的参数空间，进行参数微调训练；将测试集输入至训练后的Elman神经网络中，输出电池容量的预测结果。通过上述方法，可提高电池剩余容量的预测速度以及预测精度。
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公开(公告)号：CN113837480A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111147287.7
申请日：2021-09-29
申请人： 河北工业大学 , 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司
摘要： 本发明为基于改进GRU和差分误差补偿的冲击性负荷预测方法，包括步骤一、对电力负荷数据进行处理，得到日负荷数据；将归一化处理后的日负荷数据划分为负荷初步预测的训练集和测试集；步骤二、建立改进的GRU网络模型，对负荷数据进行初步预测，得到初步预测结果；步骤三、分别对训练误差序列和预测误差序列进行差分分解，得到训练误差序列和预测误差序列的差分矩阵；步骤四、重新建立一个改进的GRU网络模型，用于预测日较前一日的误差变化量；利用误差变化量对初步预测结果进行误差补偿，得到最终预测结果。不仅可以为每个时间点的负荷预测提供过去和未来的负荷信息，而且还可以更完善地提取数据信息，多层网络设计提高了模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN113240194A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110625747.6
申请日：2021-06-04
申请人： 河北工业大学 , 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司
摘要： 本申请提供储能电池容量预测方法、服务端及计算机可读存储介质，其中储能电池容量预测方法包括以下步骤：获取电池数据，对电池数据进行预处理；在电池数据中选取电池容量退化特征量以及电池容量；初始化布谷鸟搜索算法参数并生成初始解，计算初始解的适应值；根据步长公式以及巢穴位置公式产生新解，比较初始解与新解的适应值，迭代获取最优解；将最优解的权值及阈值信息赋予Elman神经网络的参数空间，进行参数微调训练；将测试集输入至训练后的Elman神经网络中，输出电池容量的预测结果。通过上述方法，可提高电池剩余容量的预测速度以及预测精度。
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公开(公告)号：CN115664278A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211136486.2
申请日：2022-09-19
申请人： 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司
摘要： 本发明提供了一种新型调相机储能励磁系统及控制方法，包括：调相机、网侧双向变流器、机侧双向变流器、并网滤波电感L、直流滤波电容C、并网开关S1、储能电池、双向DC/DC变换器、直流开关S2；所述调相机通过母线和电网以及所述机侧双向变流器连接；所述机侧双向变流器的直流侧与所述直流滤波电容C和所述直流开关S2并联连接；所述网侧双向变流器的直流侧与所述直流滤波电容C通过并联连接，所述网侧双向变流器的交流侧与所述并网滤波电感L串联连接；所述并网滤波电感L与所述并网开关S1串联连接；所述并网开关S1与所述电网通过母线连接；所述储能电池与所述双向DC/DC变换器输入端连接，所述双向DC/DC变换器输出端与直流开关S2连接，使励磁系统稳定运行。
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公开(公告)号：CN114676994A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210264802.8
申请日：2022-03-17
申请人： 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司
摘要： 本申请提供了一种梯次利用电池储能系统的收益评估方法及装置，所述方法包含：获取储能系统的参数信息，根据所述参数信息通过平准化成本计算公式分别计算所述储能系统在初次利用环节的第一成本数据和退役电池梯次利用环节的第二成本数据；通过能源生产率公式分别获得储能系统在初次利用环节下的第一收益数据和退役电池梯次利用环节下的第二收益数据；根据所述第一成本数据和所述第一收益数据通过平准化计算获得初次利用环节下的第一单位产值，以及，根据所述第二成本数据和所述第二收益数据通过平准化计算获得退役电池梯次利用环节下的第二单位产值；根据所述第一单位产值和所述第二单位产值，通过价值挖掘率计算获得储能系统的收益评估结果。
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