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公开(公告)号:CN113357086A
公开(公告)日:2021-09-07
申请号:CN202110629934.1
申请日:2021-06-07
申请人: 国网能源研究院有限公司 , 大连理工大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
摘要: 一种基于氢能的风‑火耦合冷热电联供系统,包括风力发电系统、火力发电系统、电解水制氢系统、燃料电池系统及吸收式制冷系统。风力发电系统及火力发电系统与总线连接,当火力发电系统调峰能力到达下限时,风力发电系统的多余电能给所述电解水制氢系统供电;所述电解水制氢系统用于制备氢气,在电能富余时,将氢气送入燃料电池;在电能不足时,燃料电池工作,并利用燃料电池余热带动燃气轮机工作,提高能量利用效率,补偿功率缺额。吸收式制冷系统与电解水制氢系统连接,利用电解水制氢系统的余热制冷。本发明既提升了火力发电系统深度调峰极限及其经济性,也对系统余热进行了充分利用,最终实现冷热电联供。
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公开(公告)号:CN112886645A
公开(公告)日:2021-06-01
申请号:CN202110106229.3
申请日:2021-01-26
申请人: 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 大连理工大学
摘要: 一种基于氢能超高比例的新能源电力系统运行模拟方法,首先建立含氢能的新能源电力系统结构,构建多时间尺度模拟框架,以周为时间分辨率采用分段近似持续负荷曲线对负荷建模;然后逐周、逐负荷段对新能源出力数据进行概率建模,根据清洁能源的出力特性,以周为时间单位确定全年的发电机组检修计划。为解决多时间尺度下电力系统新能源出力与负荷电量不匹配,提出跨季储能策略。其次,以上述检修、电量分配计划为边界,反复使用短期模拟模型,进行逐天的生产模拟。对火电机组燃料成本、新能源机组运行成本、氢能系统在制氢、储氢、用氢中的运行成本进行建模。模型以系统运行的综合成本最小为目标函数,根据上述提出的运行模拟模型基于遗传算法求解。
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公开(公告)号:CN112510736A
公开(公告)日:2021-03-16
申请号:CN202011236517.2
申请日:2020-11-09
申请人: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 大连理工大学 , 国网甘肃省电力公司
摘要: 一种基于氢能的风‑火耦合多能系统,包括风力发电系统、火力发电系统、电解水制氢系统、燃料电池系统及储氢装置五个部分。风力发电系统与所述电解水制氢系统连接,当火力发电系统调峰能力到达下限时,多余电能用于给所述电解水制氢系统供电;所述电解水制氢系统用于制备氢气,并将氢气储存于储氢装置中,在总发电功率小于负荷需求时,将氢气送入燃料电池,在总发电功率满足负荷需求时,将氢气传输给用户;在总发电功率小于负荷需求时,燃料电池工作,补偿功率缺额;风力发电机组产生的多余电能电解水制氢,燃料电池系统辅助发电,提升火力发电机组深度调峰极限及其经济性。
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公开(公告)号:CN109325299A
公开(公告)日:2019-02-12
申请号:CN201811144854.1
申请日:2018-09-29
申请人: 大连理工大学
IPC分类号: G06F17/50
摘要: 一种全钒液流电池的复合建模仿真方法,属于储能技术领域,步骤为:首先建立VRB的等效电路模型,明确其中需要动态更新的参数;其次建立一种通过分析电池状态的变化,从相关的电化学公式的角度上,动态更新这些参数的动态模型;再次,给出VRB系统的外部电路的结构,结合动态VRB模型,搭建基于EMR方法的开环模型,利用EMR方法的反转原则得到控制结构框架,在此基础上设计具体控制策略。最后,最后设置参数进行仿真验证,总结仿真结果,得出结论。本发明搭建的仿真模型能够较为准确并完整地仿真VRB的充/放电全过程,解决仿真算法冗杂的问题,适用于基于VRB的系统控制方案设计和稳态分析。
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公开(公告)号:CN113098036B
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202110307368.2
申请日:2021-03-23
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 大连理工大学
摘要: 一种基于氢燃料电池的综合能源系统运行方法,以电力网络为主体架构,计及氢燃料电池在综合能源系统中的储能功能,建立包含“源‑网‑荷‑储”的综合能源体系,分析其内部能量流动;基于大数据采集方法,采用智能分类的方法,对电、气、热、冷、氢等多类型负荷分布及用能需求进行预测;分别建立光伏输出模型、冷热电联供能源转换模型、氢燃料电池输出模型;建立综合能源系统的电、热、气等能量流动模型;以系统运行成本最低为优化目标,建立优化目标函数,实现系统优化运行。本发明能够灵活调整能源供应、能源消费和能源存储,从而实现综合能源柔性互动以及供需储的纵向一体化。
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公开(公告)号:CN117748481A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311713603.1
申请日:2023-12-12
申请人: 大连理工大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号: H02J3/00 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/048
摘要: 本发明涉及一种基于实时动态分区的电力系统惯量在线评估方法及装置,在系统动态变化的情况下在线评估电力系统惯量,包括:步骤S1:计算动态频率响应相似性指标,进行系统实时分区;步骤S2:考虑惯量响应特性建立区域惯量在线评估模型;步骤S3:根据评估模型获得区域惯量并求取系统总惯量。本发明考虑到枢纽站中部分机组频率响应时刻变化等问题,对系统进行实时动态分区,提出一种基于实时动态分区的系统惯量在线估计方案。
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公开(公告)号:CN117318155A
公开(公告)日:2023-12-29
申请号:CN202311280028.0
申请日:2023-09-28
申请人: 大连理工大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号: H02J3/38 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/32 , H02J3/28 , H02J3/24 , H02J3/16 , H02J3/36 , H02J1/10 , H02J15/00 , C25B1/04
摘要: 本发明涉及一种电氢能源枢纽自适应惯量支撑控制方法,涉及电氢融合枢纽进行惯量响应和一次调频的控制领域,包括:步骤S1:构建一种新能源发电单元、电解槽单元、燃料电池单元、蓄电池单元等耦合于直流母线的电氢能源枢纽结构,并建立系统各单元的数学模型;步骤S2:根据系统结构搭建相应的电氢能源枢纽VSG控制策略;步骤S3:为改善VSG响应效果,考虑燃料电池、电解槽与蓄电池状态对上述结构进行改进得到VSG自适应控制策略方法。本发明能够缓解传统VSG控制方案备用容量不足等问题。
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公开(公告)号:CN117273210A
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN202311183418.6
申请日:2023-09-14
申请人: 大连理工大学 , 国网经济技术研究院有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , H02J3/14 , C25B15/02 , C25B9/70 , C25B9/60 , C25B1/04
摘要: 本发明提供一种计及电氢负荷柔性的多堆电解槽优化运行方法,将氢负荷与风电制储氢系统相结合,利用“绿氢”满足氢负荷需求。基于现有的负荷特性和风电制储氢的研究基础上,分析电、氢负荷特性,建立可转移电负荷、可转移氢负荷模型,基于电解槽的运行特性,提出多堆电解槽轮值优化运行策略,建立计及电、氢负荷转移特性的风电制储氢系统优化运行模型。通过设置多种场景对比分析,验证本发明所提出模型的有效性和合理性。本发明基于电、氢负荷的可转移特性及碱性电解槽运行特性,提出了风电制储氢系统的优化运行模型,在满足电、氢负荷需求的前提下,提升新能源消纳能力和系统的经济性,同时均衡电解槽运行时长,降低电解槽的启停次数和停机时长。
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公开(公告)号:CN117114346A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202311179635.8
申请日:2023-09-13
申请人: 国网经济技术研究院有限公司 , 大连理工大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要: 本发明涉及一种配电网扩展规划方法及装置,该方法包括:获取规划区的道路信息和用户出行特性,通过电氢需求预测模型,得到该区域的电氢需求时空分布;以电动汽车用户、氢燃料电池汽车用户、电氢制充注一体站运营商和配电网综合成本最低,构建上层电氢制充注一体站选址定容模型,对其进行规划;当上层电氢制充注一体站规划不满足配网侧电力平衡约束时,以扩展规划成本最低构建下层配电网扩展规划模型,对配电网进行扩展,并将扩展后的新配电网输入至所述上层电氢制充注一体站选址定容模型中进行验证;采用优化算法对双层规划模型进行求解。与现有技术相比,本发明兼顾电氢制充注一体站规划和配电网规划的“双层”动态特性。
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公开(公告)号:CN116581792A
公开(公告)日:2023-08-11
申请号:CN202310427037.1
申请日:2023-04-20
申请人: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 , 大连理工大学
IPC分类号: H02J3/28 , H02J3/32 , H02J3/46 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0442
摘要: 本发明涉及一种基于数据模型驱动的风光储系统容量规划方法,包括:步骤S1:观察光伏和风电的历史数据分析系统的运行特征,提取机组关键性能参数;步骤S2:根据历史关键性能参数利用长短期记忆网络(LSTM)预测规划年份机组的性能参数;步骤S3:通过运行特性建立出力比模型,利用发电出力比得到规划年份风光大致出力曲线,并预测机组性能参数对出力曲线进行修正得到优化风光出力曲线;步骤S4:首先,建立考虑经济及可靠性的规划模型;其次,向模型输入相关基础数据,包括系统目标水平年的负荷及机组逐小时特性等;最后,通过cplex求解得到最优的风光储容量规划结果。
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