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公开(公告)号：CN117314031A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202310441773.2
申请日：2023-04-23
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 杨冬锋 , 生赫 , 王志伟 , 李德鑫 , 孙勇 , 刘晓军 , 姜超 , 王轶琳 , 王曦 , 张雨润 , 杨晶莹 , 吕项羽 , 刘畅 , 李宝聚 , 张海锋 , 张家郡 , 孟祥东
IPC: G06Q10/0631 , H02J3/00 , H02J3/28 , H02J3/38 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了电热联合系统源荷两侧灵活性提升策略，使用了多能需求响应作调度模型，能够得到考虑多能需求响应后的电热负荷曲线。电能需求响应指在负荷侧实施实时电价来引导用户调整用电计划，将高峰时段电负荷转移到低谷时段，平移了电负荷曲线，减小了负荷的波动性，降低了灵活性需求，提升了系统灵活性裕度。与此同时，热能需求响应通过热用户对供热温度的模糊性降低了夜晚时段的热负荷需求，解耦了热电机组“以热定电”约束，提升了系统灵活性。
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公开(公告)号：CN117154770A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310861536.1
申请日：2023-07-14
Applicant: 长春工程学院 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J3/28 , H02J3/32 , H02J3/38 , H02J15/00 , H02J7/34 , G06Q50/06 , C25B1/02 , C25B9/65 , C25B15/02
Abstract: 本发明公开了一种基于超级电容的电‑氢混合储能容量优化配置方法，属于能源规划技术领域，该方法利用超级电容和质子交换膜电解池组成的混合储能，去解决风电并网中间接性波动的容量策略。首先，利用经验模态法将风电信号进行分解，得到了直接并网的低频分量和混合储能平抑的高频分量；即而以综合成本最小为目标，建立了平抑风电波动的电‑氢混合储能容量配置模型。并且利用机会补偿成本的方法解决因高频分量带来的负向波动问题。最后，通过算例分析验证了电‑氢混合储能容量优化配置策略的有效性，为风电功率波动的平抑提供了有效的方案，可以有效提高系统经济性。
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公开(公告)号：CN116451847A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310314357.6
申请日：2023-03-28
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 四川大学 , 国网吉林省电力有限公司延边供电公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/10 , G06F18/213 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种考虑相邻电站耦合效应的水力发电预测方法，属于水力发电技术领域，通过考虑邻近电站的发电特征，分析其与目标电站的耦合关系，可以提高预测模型的精度。对于水电的波动，EMD方法可以将其分解为高频和低频分量。对不同的频率分量分别建模可以提高每个模型的精度。针对水电发电影响因素复杂多维的特点，采用LSTM网络对影响因素进行特征提取。该网络结构能够有效提取时序发电特征，最终实现对水电发电量的准确预测。相比现有预测算法，本发明所提预测方面更加准确和稳定。邻近水电厂的发电特征紧密相关，由于共同依赖同一径流，其发电具有时空相关性。通过挖掘邻近水电的发电特性与目标水电之间的联系，可以进一步提高水电预测的精度。
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公开(公告)号：CN115759404A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211444039.3
申请日：2022-11-18
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网吉林省电力有限公司 , 天津大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/14 , H02J3/28 , H02J3/46
Abstract: 本发明公开了一种不完全信息下微电网群两层优化调度方法及装置，方法包括：构建微电网群模型，包含：1个交流主网、2个微电网子网；两层优化调度方法的上层：通过微电网群服务商、微电网群运营商、微电网群多主体博弈，设计微电网群电价、用电量。两层优化调度方法的下层：获取微电网群中子网1的调度方案；考虑子网1的调度方案不确定性，在上层设计的电价和用电量下构建子网2的两阶段鲁棒优化模型；通过列约束生成算法，对所构建鲁棒优化模型进行解耦；通过对优化模型求解，制定子网2优化调度方案；通过决策树训练，加速调度方案的制定。装置包括：系统模型构建模块、多主体博弈模块、调度方案获取模块、鲁棒优化模型构建模块、优化模型解耦模块、调度方案制定模块、调度方案加速模块。本发明克服了现有技术中的不足，可在不完全信息下得到微电网群的调度方案，提升调度方案灵活性。
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公开(公告)号：CN110971677B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201911133976.5
申请日：2019-11-19
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网能源研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗强化学习的电力物联网终端设备边信道安全监测方法，属于智能电网安全领域。通过对终端设备的功耗边信道信息进行预处理和统计分析，确定与终端设备工作状态变化相关的特征组合，将预处理后的边信道特征作为异常监测模型的输入。将终端设备正常工作状态下的历史边信道数据作为正常样本输入异常监测模型，训练多种正常工作状态下的基于单分类的异常监测模型，通过新的终端设备异常状态数据，验证基于边信道信息的终端设备异常监测模型的有效性及其性能。在实际监测过程中，采用异常监测智能体自动选择单一异常监测模型执行程序，实现算法复杂度的自适应调节，兼顾准确度和快速性，提高了电力物联网终端设备的安全性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110971677A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911133976.5
申请日：2019-11-19
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网能源研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗强化学习的电力物联网终端设备边信道安全监测方法，属于智能电网安全领域。通过对终端设备的功耗边信道信息进行预处理和统计分析，确定与终端设备工作状态变化相关的特征组合，将预处理后的边信道特征作为异常监测模型的输入。将终端设备正常工作状态下的历史边信道数据作为正常样本输入异常监测模型，训练多种正常工作状态下的基于单分类的异常监测模型，通过新的终端设备异常状态数据，验证基于边信道信息的终端设备异常监测模型的有效性及其性能。在实际监测过程中，采用异常监测智能体自动选择单一异常监测模型执行程序，实现算法复杂度的自适应调节，兼顾准确度和快速性，提高了电力物联网终端设备的安全性能。
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公开(公告)号：CN119740455A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411575368.0
申请日：2024-11-06
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/18 , G06F30/367 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于锂电池组故障诊断领域，为一种锂电池组多故障诊断方法，该方法包括：建立诊断拓扑结构，所述诊断拓扑结构包括结构相同的N个子模块，N个子模块之间串联；将所述诊断拓扑结构进行计算机仿真找出故障分类中的重要特征；将重要特性作为输入，重要特性的变化曲线对应的不同故障类型作为输出，对ET算法进行训练，在训练过程中，采用粒子群算法调整ET算法的参数，得到最优的分类定位模型；将诊断过程传感器采集的测量值进行多项式变换，并获取重要特征，将重要特征输入到最优的分类定位模型中进行故障分类与定位。解决现有测试方法中需要对每个电芯进行监测，需要大量监测传感器的问题，有助于提高锂电池组的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118040640A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311124323.7
申请日：2023-09-01
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 四川大学
IPC: H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/048 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及考虑梯级水电上下游关联与贫资料的小水力发电预测方法，属于梯级水电站技术领域，通过构建水电站之间的拓扑网络，并使用图迁移学习技术将源水电站的知识迁移到目标水电站上，可以更好地捕捉上下游之间的关联关系，并有效地提升发电预测的性能。该方法不仅可以弥补数据稀缺性带来的问题，还可以减少对大量训练样本的需求。同时还引入远程迁移的思想，令源域数据中不同相似度的序列得到分别的针对性处理。现有的研究成果表明，充分考虑水电站上下游之间的关联关系可以提高发电预测的准确性和可靠性，针对低相似度源域的远程迁移学习也能够提高模型的泛化性。相比现有预测算法，本发明所提预测方面更加准确和稳定。
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公开(公告)号：CN117932367A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410172504.5
申请日：2024-02-07
Applicant: 长春工程学院 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种风光储一体化运行系统的评价指标筛选方法及系统，属于风光储系统分析技术领域。本发明首先通过聚类分析和AHP(层次分析)相结合的方法对指标进行降维，初步将指标进行聚类分析，将相关性高的指标聚类成一类，再采用AHP方法筛选出权重最大的指标作为一类指标的代表性指标，利用KMO系数来判断各类代表性指标之间重叠程度，并根据各个代表性指标的取样适切性量数大小来删除具有重叠性的指标，进而削减了指标间的信息重叠性，提高系统效益综合评价的精确性。
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公开(公告)号：CN117495080A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311314473.4
申请日：2023-10-11
Applicant: 长春工程学院 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网吉林省电力有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了基于改进粒子群算法配电网故障风险等级预测方法，根据与配电网故障风险有关的数据的数据类型和可用性，划分有源配电网故障风险的影响因素，根据有源配电网故障风险的影响因素构建有源配电网故障风险的初始特征集；对初始特征集进行数据预处理，得到配电网故障危险特征集，划分故障的风险等级，得到有源配电网的最佳故障特征子集合；将有源配电网的最佳故障特征子集合划分为训练集与测试集，并将有源配电网的最佳故障特征子集合中各样本所对应的故障危险程度作为有源配电网的预测指标，使用训练完成的ASAPSO风险预测模型对测试集进行强分类，对主动配电网故障风险进行等级预测。通过本发明，实现对配电网故障风险特征集合进行准确预测。
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