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公开(公告)号：CN119324504A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411251590.5
申请日：2024-09-08
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司 , 浙江大学
Inventor： 李晔 , 吕海霞 , 刘向龙 , 杨帅 , 蔡文斌 , 王渊 , 宋凯洋 , 陈俊杰 , 白伟 , 马潇婷 , 张宇辰 , 朱波 , 陈雅婷 , 董国静 , 乔盟 , 张耀予 , 朱冠南 , 陈敏
Abstract: 本发明涉及电力电子技术及储能技术，旨在提供一种电压源型中压储能系统多机并联并网协调控制方法。包括：基于虚拟阻抗法在原有线路中加入虚拟阻抗，令各电池储能系统与并网点间的总线路阻抗保持相同；根据自适应阻尼参数方法在有功频率环节加入自适应阻尼模块，计算各虚拟同步机输出功率的平均值；经自适应阻尼计算得到有功‑频率环新的频率参考值并带入后续电压电流双环控制中，结合对虚拟阻抗的处置实现有功功率振荡的抑制。本发明，综合考虑多机并联系统的硬件参数与软件参数存在的差异情况，利用虚拟阻抗法进行补偿以减小线路参数差异带来的有功振荡问题；通过自适应阻尼方法改善动态过程，能够抑制有功功率振荡，提高系统运行稳定性。
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公开(公告)号：CN119134396A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411240973.2
申请日：2024-09-05
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司 , 浙江大学
IPC: H02J3/24 , H02J3/36 , H02J3/38 , H02M7/483 , H02M7/5387 , H02M7/5395 , G06F17/15
Abstract: 本发明公开了一种利用MMC子模块能量进行辅助调频的控制方法，该方法基于对MMC子模块储能水平的控制，使得当风电场出力波动或用户侧负荷波动时，MMC能向系统提供虚拟惯量以减少网侧频率波动。本发明方法利用MMC子模块的储能特性设计具有频率支撑能力的MMC子模块能量控制器，并计算确定控制器参数用于控制三相变流器节点具备无源小增益特性；该方法简明直观，参数易于设计，且使得MMC能够向系统提供一定的虚拟惯量，从而协助参与电网频率的调节，提高了高风电渗透率系统的稳定性与可靠性，适用于高比例风电外送并网系统中的调频场景。
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公开(公告)号：CN118539488A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410578004.1
申请日：2024-05-10
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明涉及级联型储能变流器控制技术，旨在提供一种基于电压源型控制的级联储能变流器预同步控制方法。该方法包括采样滤波、相位差和幅值差计算、内电势调节控制以及启动控制四个步骤；通过利用低通滤波器对级联储能变流器内电势和交流母线电压的采样信号进行滤波，采用锁相环和坐标变换计算的相位差和幅值差，并根据相位差和幅值差实现对级联储能变流器的内电势参考值输出信号的调节，完成预同步过程。本发明适用于具有多电平输出特性、交流侧无电容器滤波的级联储能变流器，无需改造拓扑结构，仅通过控制算法就可完成预同步控制，易于工程实现；可以避免并网冲击、实现装置平滑启动，有效避免启动过流等问题，提升装置的并网友好性和稳定性。
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公开(公告)号：CN117335396A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311267358.6
申请日：2023-09-27
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本说明书实施例提供了一种计及深度调峰及跨区互济约束的电力电量平衡方法、装置、设备及介质，该方法包括获取用于模型建立及求解的各参数；以全网发电成本最小为目标构建目标函数；考虑机组出力上下限约束的以系统能源消纳最优及跨区互济能源调度量最小为目标的约束条件，对目标函数进行求解，获得电网系统运行策略；其中，机组出力上下限约束包括，当机组的出力处于设定的最大或最小技术出力范围之内，采用常规调峰约束；当机组的出力的最小出力低于设定的最小技术出力时，采用深度调峰约束。通过设定的深度调峰的方法可以更精确地、更多场景对新型电力系统进行调节，最大程度地降低调峰成本。
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公开(公告)号：CN116911175A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310816648.5
申请日：2023-07-04
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
Inventor： 王渊 , 蔡文斌 , 吕海霞 , 李晔 , 宋凯洋 , 张璟瓅 , 李钦淼 , 刘舒然 , 杨帅 , 孙莹 , 董国静 , 刘向龙 , 白伟 , 陈俊杰 , 陈雅婷 , 马潇婷 , 张宇辰 , 徐日娥
IPC: G06F30/27 , H02J3/50 , G06N3/006 , G06F111/06 , G06F113/04
Abstract: 本说明书实施例提供了一种主动配电网多目标无功优化方法及装置，其中，方法包括：采集目标主动配电网系统的系统数据，根据目标主动配电网系统的特征及系统数据确定算法参数；构建目标主动配电网系统的多目标无功优化模型，确定所述多目标无功优化模型的多目标优化函数以及约束条件；基于改进的多目标灰狼算法求解所述多目标函数的最优解集；根据所述最优解集确定最优解并进行分析，获取无功优化策略，根据所述无功优化策略对目标主动配电网系统的无功调压设备的运行进行调整。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113919717A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111208932.1
申请日：2021-10-18
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
Inventor： 李晓鹏 , 程晓磊 , 蔡文斌 , 王渊 , 南家楠 , 宋凯洋 , 赵嘉冬 , 金翠 , 王鹏 , 吕海霞 , 李晔 , 孙舒熳 , 李琦 , 特古斯 , 孙莹 , 闫肖蒙 , 杨帅 , 石磊 , 徐日娥 , 沈洲 , 白伟 , 董国静 , 刘向龙
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 提出了一种面向多目标同步优化的虚拟电厂资源调度方法和装置，属于电力调度技术领域，所述方法包括：获取区域能源网的日前预测风光出力、日前预测负荷波动、配电网系统网架结构参数、和虚拟电厂可调度设备参数；构建虚拟电厂优化调度模型及所述优化调度模型的约束条件；基于预定调度目标，建立虚拟电厂优化调度分目标；对分目标分别进行优化求解上下限计算，如某一分目标无解，则退回至第一步获取数据阶段修正前述数据；确定各个分目标的权重系数，并对所选分目标进行归一化，得到虚拟电厂优化调度目标函数；最后对虚拟电厂优化调度目标函数求解，并根据求解结果调度虚拟电厂可控资源。本发明提供了一种面向多目标同步优化的虚拟电厂资源调度方法，基于小范围区域高比例新能源的能源结构和多种可调度的灵活性资源配置，得出符合多个运营目标预期的优化结果。
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公开(公告)号：CN118801487A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411288063.1
申请日：2024-09-14
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
Inventor： 刘鋆 , 吕海霞 , 李晔 , 蔡文斌 , 王渊 , 宋凯洋 , 王岩峰 , 杨帅 , 白伟 , 董国静 , 刘向龙 , 陈雅婷 , 马潇婷 , 张宇辰 , 陈俊杰 , 朱波 , 徐日娥
IPC: H02J3/46 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/22 , G06F18/2431 , G06Q50/06 , H02J3/38 , H02J3/28
Abstract: 本发明涉及电力资源配置领域，尤其涉及一种面向新型电力系统的多类型储能资源配置方法，通过根据系统数据将电力网络节点划分为若干子站，获取各电力网络节点储存的电能数据，主站读取若干电能数据作为训练样本，按预设采样率划分为若干子样本，分别训练若干资源配置模型，并对训练结果进行校验，确定各资源配置模型的适配率，与适配率进行比较，并获取对应的适配比较结果，确定若干子站的平均适配率，与平均适配率阈值进行比较，当平均适配率小于平均适配率阈值时，对资源配置模型的采样率进行调整，通过对采样率进行实时调整，有效解决了电力资源和用电量无法正确匹配的问题，提高了电力系统资源配置的准确率，使电力调控实现动态平衡。
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公开(公告)号：CN118199069A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410321205.3
申请日：2024-03-20
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态传输功率的风光火储能源基地的联合优化调度策略，属于电力系统优化调度领域。首先，该策略利用条件生成对抗性网络分别对风电和光伏输出功率的时间序列进行建模。随后，该策略考虑了动态线路额定功率，以确定与风能和太阳能发电相关的线路的动态输电能力。其次，该策略将建立风光火储能源基地系统的优化配置模型。最后，采用商业求解器CPLEX直接求解获得火电机组、储能设备日前调度出力、外送功率计划以及风光火储能源基地传输功率最大值从而完成风光火储能源基地的联合优化调度。本发明不仅提高了经济效益，而且有利于可再生能源的综合利用。
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公开(公告)号：CN117254452A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311119464.X
申请日：2023-08-31
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种跨区域联络线功率曲线优化方法及系统，其中，方法包括：基于输入的多分区电力系统源网荷储基础数据和计算控制参数进行生产模拟计算；基于生产模拟计算的结果统计各分区在各时刻是否具有向下调峰裕度或新能源弃电；根据统计结果确定具有向下调峰裕度的分区集合和有新能源弃电的分区集合，确定当前时刻能否进行调峰裕度和调峰需求再平衡，对各时刻调峰裕度和调峰需求进行调整，并对功率曲线进行优化。本发明充分利用各分区调峰资源，实现了系统新能源利用率最大化，对交流联络线的固定功率曲线进行优化，改善了系统整体新能源消纳水平。
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公开(公告)号：CN113112090B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202110474605.4
申请日：2021-04-29
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
Inventor： 蔡文斌 , 王鹏 , 王渊 , 程晓磊 , 吕海霞 , 金翠 , 孙舒熳 , 赵嘉冬 , 李晔 , 宋凯洋 , 特古斯 , 南家楠 , 孙莹 , 闫肖蒙 , 李琦 , 杨帅 , 石磊 , 徐日娥 , 董国静 , 白伟 , 刘向龙 , 沈洲
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2135
Abstract: 本发明涉及基于综合互信息度的主成分分析的空间负荷预测方法，包括以下步骤：S1，利用MIS‑PCA算法对从地理信息系统获取的空间信息数据进行筛选和降维；S2，以经MIS‑PCA算法处理过的信息为基础，建立基于空间数据挖掘技术的用地类型预测模型；S3，利用用地分类结果对空间负荷进行预测。本发明提出一种改进的综合互信息度主成分分析方法（MIS‑PCA），可有效提高降维后数据分类准确率与所选特征子集的有效性，同时能够得到更少的主成分维度,降低了特征维数,以便减少后端分类或识别的计算量；本发明将MIS‑PCA算法引入用地规则挖掘的过程中，通过对可能影响元胞用地类型决策的众多相(56)对比文件US 2019081476 A1,2019.03.14FR 3088466 A1,2020.05.15KR 20200123310 A,2020.10.29WO 2019237840 A1,2019.12.19CN 106600063 A,2017.04.26杨莉等. 基于数据挖掘的日负荷曲线预测与修正.计算机系统应用.2014,第23卷(第12期),182-186.王延超.数据挖掘与电力系统负荷预测.现代交际.2016,(第7期),227-228.郑美春.基于用电信息采集系统数据挖掘的负荷预测方法及应用. CNKI优秀硕士学位论文全文库.2016,(第09期),1-90.黄庆键 等.关于空间电力负荷预测方法综述与展望.自动化应用.2017,(第02期),79-81.乐欢.基于空区推论的空间负荷预测分类分区实用法.电力系统自动化.2009,第33卷(第7期),81-85.朱俊丞等.深度学习在电力负荷预测中的应用总数.郑州大学学报.2019,第40卷(第5期),13-22.Mark Rafferty等.Real-Time MultipleEvent Detection and Classification UsingMoving Window PCA.IEEE Transactions onSmart Grid.2016,第7卷(第5期),2537 - 2548.Ahmad Tanvee等.A comprehensiveoverview on the data driven and largescale based approaches for forecasting ofbuilding energy demand: A review.Energyand Buildings.2018,第165卷301-320.Ammar O. Hoori等.Electric LoadForecasting Model Using a MulticolumnDeep Neural Networks.IEEE Transactions onIndustrial Electronics.2020,第67卷(第8期),6473 - 6482.Fabian Heymann等.Distribution networkplanning considering technology diffusiondynamics and spatial net-loadbehavior.International Journal ofElectrical Power & Energy Systems.2019,第106卷(第3期),254-265.Salah Bouktif.Optimal Deep LearningLSTM Model for Electric Load Forecastingusing Feature Selection and GeneticAlgorithm: Comparison with MachineLearning Approaches.Energies .2018,第11卷(第7期),1-20.D.A.G. Vieira等.Large scale spatialelectric load forecasting framework basedon spatial convolution.InternationalJournal of Electrical Power & EnergySystems.2020,第11卷(第7期),1-20.陈立.考虑城市用电构成与用地划分的空间负荷预测研究.中国优秀硕士学位论文工程科技Ⅱ辑.2020,(第6期),C042-63.程鹏等 .一种基于概率神经网络的城市用地高分辨率影像信息提取方法.林业调查规划.2016,第41卷(第2期),10-16.张素智等.基于互信息可信度的主成分分析数据降维.湖北民族学院学报.2019,第37卷(第4期),425-430.
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