新能源场站侧数据发送方法、集团侧数据接收方法及设备

    公开(公告)号:CN116208393A

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202310103597.1

    申请日:2023-02-13

    IPC分类号: H04L9/40 H04L67/06

    摘要: 本申请提供了一种新能源场站侧数据发送方法、集团侧数据接收方法及设备,发送侧定义移位规则、密钥、通知格式及通知策略,并通过消息队列将移位规则和密钥通知给数据接收方;将各类型数据转化为二进制流,根据移位策略和密钥对生成的二进制数据进行循环移位加密和异或加密操作;构建数据传输链路,将加密数据文件传输到数据接收侧进行存储。接收侧根据移位规则和密钥对加密数据文件进行解码还原。本方案通过循环移位和异或加密双重加密机制实现数据本身的隐秘性,同时通过将秘钥以不同渠道下发到数据接收端,实现了数据本身和密钥的分离传输,从而降低了数据和密钥同时被截获破解的风险,实现了数据的高安全性传输。

    光伏逆变器离线状态下损失电量的估计方法及相关装置

    公开(公告)号:CN116050927A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202310096335.7

    申请日:2023-02-10

    IPC分类号: G06Q10/0639 G06Q50/06

    摘要: 本申请提供了一种光伏设备离线状态损失电量的估计方法及相关装置,其中方法包括:判断设备状态;如果设备为离线状态,获取相近条件下运行状态的光伏设备的平均功率,根据该功率计算出应发电量;获取设备的实际发电量,通过应发电量减去实际发电量,得到损失电量。本方案舍弃了传统使用标杆设备的发电量测点的计算值来计算离线设备损失电量的方法,改为根据平均功率值进行离线设备发电量的计算,避免了标杆光伏设备问题导致损失电量不准确的问题,并且在计算规则上也做了相应的改进和细化,使计算结果更加可靠和准确。

    一种光伏电站功率预测方法及系统

    公开(公告)号:CN115395502A

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202210852465.4

    申请日:2022-07-20

    IPC分类号: H02J3/00 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明涉及光伏发电技术领域,具体提供一种光伏电站功率预测方法及系统,包括:定期采集光伏电站的环境参数和实际功率,将采集的环境参数按照采集时间先后排序得到参数序列;利用预先基于元学习架构训练好的预测模型根据参数序列生成预测功率,所述预测模型包括主策略模型和多个子策略模型,多个子策略模型包括短期功率预测器、超短期功率预测器、实时功率预测器、持久性预测器和平均值预测器;计算预测功率与相应实际功率的误差,并将所述误差反馈至所述预测模型以修正所述预测模型。本发明基于元学习结构构建短期的功率预测模型,从而实现对光伏电站的短期功率预测,提高了功率预测精度。

    电力系统的功率调度方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN115313478A

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202210852149.7

    申请日:2022-07-20

    IPC分类号: H02J3/38 H02J3/48 H02J3/06

    摘要: 本发明提供一种电力系统的功率调度方法、装置、电子设备和存储介质,方法包括:分别对风能和太阳能的行为进行建模;根据建模结果,建立风能/太阳能条件下电力系统的功率调度模型;将自适应权重系数、局部频率参数和混沌算法整合到蝙蝠算法中,使用改进的蝙蝠算法对功率调度模型进行优化,分别得到电力系统在风能/太阳能条件下的最小成本值、平均成本值和最大成本值,以根据最小成本值、平均成本值和最大成本值对电力系统进行调度。本发明可以使包括风能和太阳能在内的可再生能源在电力系统中的渗透带来总运营成本的显著降低,且包括风能和太阳能在内的可再生能源的并入使得热力机组的运行成本大幅下降。

    一种基于深度学习的电站风机故障预警方法

    公开(公告)号:CN115018178A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210714909.8

    申请日:2022-06-23

    摘要: 本发明提供了一种基于深度学习的电站风机故障预警方法,其采用偏离度函数衡量实际测量值与模型估计值之间的差异,并根据偏离度的频率分布,构建风机状态健康指数序列,量化表征风机故障的演化过程,实现风机的早期故障检测。其基于LSTM神经网络与贝叶斯优化的电站风机形成对应方法,其特征在于:其通过离线建模和在线监测两个部分组成;其利用LSTM‑BO(贝叶斯优化的长短时神经网络)模型建立风机正常运行状态预测模型,分别取正常数据和故障数据比较验证模型的预测精度;之后根据模型预测偏离度的频率分布,结合滑动时间窗口技术构建健康指数,表征风机实时运行状态,通过确定合理的健康指数阈值识别风机的正常、故障及严重故障状态。

    部分遮阳光伏阵列的全局MPPT控制方法与装置

    公开(公告)号:CN114510111A

    公开(公告)日:2022-05-17

    申请号:CN202111634502.6

    申请日:2021-12-29

    IPC分类号: G05F1/67

    摘要: 本发明提出一种部分遮阳光伏阵列的全局MPPT控制方法与装置,属于光伏发电技术领域。其中,本发明的控制方法包括:获取所述部分遮阳光伏阵列运行的最大功率点电压和电流信号;通过所述控制设备搜索全局MPPT,并将搜索数据反馈至所述运维优化模块,以对所述部分遮阳光伏阵列的运维进行指导优化。本发明采用基于蜉蝣算法优化的支持向量机算法搜索部分遮阳光伏阵列的全局最大功率点电压,提升了部分遮阳光伏阵列全局最大功率点跟踪效果,以提高光伏电站的效率,为分布式光伏电站的运维优化提供新思路。

    发电设备投产判断方法及装置
    100.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114139873A

    公开(公告)日:2022-03-04

    申请号:CN202111296510.4

    申请日:2021-11-03

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明提供一种发电设备投产判断方法及装置,所述方法包括:获取发电设备的投产日期和发电设备的装机容量,并对发电设备的指标进行计算;对发电设备是否是在周期内投产进行判定,如果发电设备是在周期内投产的,则根据投产日期和装机容量计算发电设备的平均装机容量;根据计算得到的平均装机容量,使用平均装机容量计算所述指标;发电设备投产判断方法结束。该方法可用于发电设备投产中,监测发电设备性能及运行效果。通过根据投产日期和装机容量,计算发电设备在周期内的平均装机容量,确保计算与装机容量相关的指标的正确性,以保证发电设备能够准确投产,获取投产数据。