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公开(公告)号：CN109740899A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811593397.4
申请日：2018-12-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑主动配电网的楼宇集群多阶段优化调度方法。传统的集群楼宇优化调度方法主要考虑自身特点进行优化，其优化调度方案忽略了主动配电网的影响，限制了集群楼宇供能经济性的最优。本发明采用的技术方案为：构建主动配电网中考虑多个制热区域的楼宇热动态模型、主动配电网模型；进而构建考虑主动配电网安全运行约束的楼宇集群多阶段优化调度模型，通过求解获得满足主动配电网安全运行约束的楼宇集群优化调度方案。本发明考虑了主动配电网安全运行约束对楼宇集群优化调度方案的影响，可为楼宇集群提供更加经济可靠的供能调度方案。
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公开(公告)号：CN109726906A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811568500.X
申请日：2018-12-21
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于热网偏微分方程约束的热电联产系统日前调度方法。本发明采用的技术方案为：首先基于热力学第一定律，建立能够反映热网暂态传热特性的偏微分方程模型；其次将上述热网偏微分方程进行差分处理，并将差分得到的代数方程组作为部分约束条件，以日运行成本最小为目标函数，建立热电联产系统日前优化调度模型；最后根据基于热网偏微分方程约束的热电联产系统日前调度模型，确定系统中各个设备的调度计划，联络线的计划功率，以及热网的运行状态。本发明所提出的优化调度方法能够反映热网的真实运行状态，并提升热电联产系统运行经济性。
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公开(公告)号：CN106253356B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201610605072.8
申请日：2016-07-28
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J4/00
Abstract: 一种基于储能电量价值评估的交直流混合微网实时经济调度法，包括：首先提出交直流混合微网中储能电量价值的概念，并提出其评估模型；在此基础上，在小时级的一天各时段内建立交直流混合微网实时经济调度模型，该模型通过储能电量价值模型将储能的行为从时间上解耦，从而便于将储能与可控微源成本从同一角度考虑；其次，在各时段内五分钟级的时间尺度上，以实时经济调度的计划运行方案为基础，建立基于储能电量价值模型的交直流混合微网实时不平衡功率调整模型。本发明可以最大程度上将交直流混合微网实时经济调度中储能行为策略制定的主观性消除，从而更加接近最优方案。
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公开(公告)号：CN108539798A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810349876.5
申请日：2018-04-18
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的储能系统二次调节策略。现有的频率、电压二次调节方案通常采用PI控制，在负荷波动时，频率无法稳定在基准频率值，且频率和电压的瞬态响应较慢。本发明采用的技术方案为：首先，推导储能系统的逆变器及其控制环节的状态空间模型，其次，建立角频率和电压的预测模型；然后经滚动优化和反馈校正，获得角频率和电压的控制变量，最后将角频率和电压的控制变量分别添加到有功功率/角频率，和无功功率/电压下垂控制上，实现频率恢复至基准值，和无功功率的精确比例分配。本发明具有较快的频率、电压瞬态响应，控制精度高，实用性强。
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公开(公告)号：CN116599093B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202310444959.3
申请日：2023-04-23
Applicant: 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明提供了一种碱液电解制氢参与电网深度调峰的控制方法。本发明可以实现频率响应，其机理为下垂控制，能够作为电网的频率支撑资源。本发明还能够保证在不同工况下都能实现最大效率制氢，解决了传统制氢策略存在的运行范围窄，低载工况下效率低的问题。使用本发明，可以实现碱液电解槽宽范围与高效率制氢，以对电网实现更宽范围功率的频率响应。且在整流器级，P f的下垂系数更大，从而更加深入地参与调峰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119787509A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411907462.1
申请日：2024-12-24
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明属于配电网领域，尤其涉及一种分布式光伏集群协调控制方法、装置、设备及存储介质，包括：获取光伏集群中各个节点的光伏状态数据，并将光伏状态数据输入至预先建立的强化牵制控制模型；从各个节点中选取牵制节点，并通过强化牵制控制模型所采取的强化学习算法的贪婪控制策略为牵制一致性算法实现牵制控制选择最优动作值；基于牵制一致性算法对牵制节点执行贪婪动作，并将最优动作值作为控制指令协调光伏集群的各个节点。通过强化学习与牵制控制方法可以快速准确产生功率修正量，优化群间交互功率，从而使系统频率与母线电压稳定在额定值附近，提升了对等控制模式下分布式光伏集群的无功弹性支撑能力。
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公开(公告)号：CN118864166B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411366461.0
申请日：2024-09-29
Applicant: 杭州电子科技大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了含海量分布式灵活资源的主动配电网动态灵活域刻画方法。本发明主动配电网动态灵活域刻画方法中，根据接入主动配电网的分布式灵活资源建模形式与处理潮流计算过程的DistFlow潮流模型，建立基于DistFlow潮流计算的主动配电网灵活域优化模型，优化注入变电站节点功率上下限。采用QuickFlex算法，探索灵活域边界的面积微增近似搜索策略，刻画主动配电网多时刻动态灵活域。本发明计及了接入主动配电网的分布式灵活资源灵活性的差异，通过刻画多时刻动态灵活域将分布式灵活资源运行策略以及电网潮流的数据进行可视化处理，提高了主动配电网灵活性表达的直观性。
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公开(公告)号：CN119675056A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411735294.2
申请日：2024-11-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种电‑氢复合储能系统实时反馈优化方法。本发明的电‑氢复合储能系统实时反馈优化方法包括：构建电‑氢复合储能系统能量自适应调整的实时反馈优化模型；构建电‑氢复合储能系统运行约束，包括电化学储能运行约束和氢储能运行约束；并计算电化学储能和氢储能充放电功率；借助氢储能和电化学电池单元能量状态的在线量测，设计基于量测反馈的电‑氢复合储能系统实时反馈优化策略。本发明能够综合考虑风电功率波动平抑需求和电化学储能系统和氢储能系数的物理运行特性，得到电‑氢复合储能系统的较佳控制结果，具有方法科学合理，适用性强，效果佳等优点。
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公开(公告)号：CN118889476B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411343122.0
申请日：2024-09-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本申请为光伏参与配电网分布式不平衡电流补偿方法、装置及介质，属于电能质量补偿和分布式光伏变流器控制技术领域，针对现有集中式控制和基于点对点通信控制方法大规模数据处理效率低的局限性，提出：光伏参与配电网分布式不平衡电流补偿方法，包括：设置参与补偿的逆变器，并使其能够根据补偿指令向电网注入负序和零序电流；计算当前周期的流经变电站变压器的各相有功功率和无功功率，以及理想补偿指令；计算补偿系数，获得实际补偿指令；获得每相补偿电流，进行不平衡电流补偿。本发明具有较低的通信带宽要求和可靠应对通信故障的能力；无需配置额外的储能设备，有效缓解流经变电站变压器的三相不平衡电流，还能缓解电压不平衡。
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公开(公告)号：CN119519008A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411769872.4
申请日：2024-12-04
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 倪筹帷 , 赵波 , 张雪松 , 唐雅洁 , 龚迪阳 , 葛晓慧 , 林达 , 刘敏 , 李志浩 , 汪湘晋 , 马瑜涵 , 章雷其 , 陈哲 , 陈乐祺 , 杜凯健 , 吴启亮 , 陈凌宇 , 叶凌霄
IPC: H02J3/50 , H02J3/06 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06F17/10
Abstract: 本发明提供一种基于混合模型的配电网无功功率控制方法，包括如下步骤：使用混合整数二阶锥规划算法预测配电网的小时级有载调压变压器分接位置；使用深度学习模型对配电网进行无功优化，深度学习模型用于根据小时级有载调压变压器分接位置，并根据配电网的负载、光伏和风电输出数据生成光伏单元及风电单元的最优无功功率输出，使每个时间点的电压偏差与网损和最小。本发明的基于混合模型的配电网无功功率控制方法能够结合传统优化算法的精确性和深度学习算法的泛化能力，以适应DERs和负载的不确定性，实现更高效、更可靠的无功功率管理；不仅提高了优化性能，还降低了对网络模型的依赖，提高了系统的灵活性和适应性。
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