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公开(公告)号：CN115378046A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210877430.6
申请日：2022-07-25
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/46
摘要： 本申请涉及一种新能源场站主动支撑控制性能评估方法，包括以下步骤：确定配置储能的新能源场站主动支撑控制性能指标体系的一级指标，并基于所述一级指标构建二级指标；确定所述一级指标和二级指标的权重，基于所述一级指标和二级指标的权重值计算新能源场站主动支撑控制性能值，实现新能源场站主动支撑控制性能评估。本申请能够反应新能源场站的主动支撑能力，具有较高的可信程度。
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公开(公告)号：CN112215428B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202011126378.8
申请日：2020-10-20
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 王士柏 , 王玥娇 , 孙树敏 , 程艳 , 于芃 , 张用 , 滕玮 , 王楠 , 游大宁 , 袁森 , 张元鹏 , 徐征 , 李俊恩 , 袁帅 , 张兴友 , 魏大钧 , 邢家维 , 赵帅 , 张永明 , 郭永超 , 李庆华 , 王彦卓 , 常万拯 , 张志豪
摘要： 一种基于误差修正和模糊逻辑的光伏发电功率预测方法，包括以下步骤：步骤1，获取预测日前M天的光伏发电功率历史数据和气象历史数据，以及预测日当天的气象数据；步骤2，使用时间以及该时间气象数据其中的两种作为模糊控制器的输入，定义模糊控制器的输出为该时间的云量系数，步骤3，以光伏发电功率预测值和光伏发电功率真实值计算误差修正因子；步骤4，以未用于计算云量系数的气象历史数据，云量系数，和误差修正因子作为神经网络的输入，以光伏发电功率预测值作为输出，训练神经网络；步骤5，使用预测日当天的气象数据和时间数据通过步骤4训练好的神经网络对光伏发电功率进行预测。
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公开(公告)号：CN113572152A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110687784.X
申请日：2021-06-21
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于风电系统振荡模态分析技术领域，公开一种基于FP‑growth的风电机组振荡模态与影响因素关联分析方法，包括：采集风电机组运行时的输出功率、电压以及风速数据；对采集的风电机组输出功率、电压以及风速数据进行分段；采用Pony算法分析数据段包含的振荡模态；使用谱聚类算法对风速、电压均值进行聚类；采用FP‑growth算法挖掘风速‑电压聚簇与振荡模态的关联规则；基于关联规则分析结果，利用风速‑电压聚簇对振荡模态进行预测。本发明实施例能够利用风电机组运行大数据对机组的振荡模态进行关联分析，无需建立复杂的物理模型，计算速度快，为风电机组振荡模态识别提供参考。
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公开(公告)号：CN112215428A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011126378.8
申请日：2020-10-20
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 王士柏 , 王玥娇 , 孙树敏 , 程艳 , 于芃 , 张用 , 滕玮 , 王楠 , 游大宁 , 袁森 , 张元鹏 , 徐征 , 李俊恩 , 袁帅 , 张兴友 , 魏大钧 , 邢家维 , 赵帅 , 张永明 , 郭永超 , 李庆华 , 王彦卓 , 常万拯 , 张志豪
摘要： 一种基于误差修正和模糊逻辑的光伏发电功率预测方法，包括以下步骤：步骤1，获取预测日前M天的光伏发电功率历史数据和气象历史数据，以及预测日当天的气象数据；步骤2，使用时间以及该时间气象数据其中的两种作为模糊控制器的输入，定义模糊控制器的输出为该时间的云量系数，步骤3，以光伏发电功率预测值和光伏发电功率真实值计算误差修正因子；步骤4，以未用于计算云量系数的气象历史数据，云量系数，和误差修正因子作为神经网络的输入，以光伏发电功率预测值作为输出，训练神经网络；步骤5，使用预测日当天的气象数据和时间数据通过步骤4训练好的神经网络对光伏发电功率进行预测。
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公开(公告)号：CN111915084A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010769448.5
申请日：2020-08-03
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 王士柏 , 王楠 , 程艳 , 孙树敏 , 于芃 , 王玥娇 , 游大宁 , 袁森 , 张元鹏 , 徐征 , 袁帅 , 李俊恩 , 瞿寒冰 , 张用 , 滕玮 , 张兴友 , 李广磊 , 魏大钧 , 邢家维 , 郭永超 , 李庆华 , 王彦卓 , 常万拯 , 张志豪
摘要： 一种基于神经网络的混合型光伏发电功率预测方法及系统，包括以下步骤：步骤1，获取预测日前M天的光伏发电功率历史数据和气象历史数据数；步骤2，从步骤1获得的气象数据中选择两种，计算预测日前第i天气象相关度将预测日前M天划分为第一类相似日和第二类相似日；步骤3，对步骤1获得的预测日前M天的光伏发电功率历史数据和气象历史数据进行小波分解；步骤4，小波分解结果与相似日划分相结合；步骤5，将训练数据代入BP神经网络，并以GA优化BP神经网络的连接权值和偏置；步骤6，判断预测日当天相似日类型，将预测日当天的气象数据进行小波分解，代入步骤5获得的对应神经网络中，并进行逆小波变换重构获得光伏发电功率预测结果。
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公开(公告)号：CN113572152B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202110687784.X
申请日：2021-06-21
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于风电系统振荡模态分析技术领域，公开一种基于FP‑growth的风电机组振荡模态与影响因素关联分析方法，包括：采集风电机组运行时的输出功率、电压以及风速数据；对采集的风电机组输出功率、电压以及风速数据进行分段；采用Pony算法分析数据段包含的振荡模态；使用谱聚类算法对风速、电压均值进行聚类；采用FP‑growth算法挖掘风速‑电压聚簇与振荡模态的关联规则；基于关联规则分析结果，利用风速‑电压聚簇对振荡模态进行预测。本发明实施例能够利用风电机组运行大数据对机组的振荡模态进行关联分析，无需建立复杂的物理模型，计算速度快，为风电机组振荡模态识别提供参考。
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公开(公告)号：CN113792919A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111026927.9
申请日：2021-09-02
申请人： 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开一种基于迁移学习深度学习相结合的风电功率预测方法，通过SCADA系统及数值天气预报，提取新建风电场及周边风电场的历史样本，使用新建风电场的少量历史样本训练BP‑NN，再对周边风电场的大量历史样本预测，根据预测结果计算周边风电场每个历史样本的相关系数；根据相关系数将周边风电场的大量历史样本为强相关样本、中相关样本及弱相关样本；分别使用顺序迁移、逆序迁移、无序迁移等三种模型迁移方法，构建用于新建风电场的预测模型并分别给出预测结果；最后使用B‑LSTM网络将三个预测结果集成，输出最终预测结果。本发明通过数据挖掘并结合深度学习算法，利用多层级模型迁移获得适用于新建风电场预测模型，提高新建风电场预测精度，具有推广价值。
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公开(公告)号：CN113569464A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110686343.8
申请日：2021-06-21
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于可再生能源发电技术领域，公开一种基于深度学习网络与多任务学习策略的风电机组振荡模态预测方法，包括：对风电机组实际运行时的输出功率、电压以及风速数据进行采集；对采集的风电机组输出功率、电压以及风速数据进行分段；采用Pony算法分析数据段包含的振荡模态；使用去噪自编码器对输出功率数据进行特征提取，并求取数据段的风速均值与电压均值，得到输出功率、风速、电压特征；构建多任务学习网络对振荡模态进行预测。本发明实施例首次将深度学习方法应用于风电系统振荡模态预测领域，基于风电机组运行大数据和多任务学习神经网络模型对机组的振荡模态进行预测，为风电系统运行安全性分析提供参考。
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公开(公告)号：CN109886523A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201811588427.2
申请日：2018-12-25
申请人： 清华大学 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 许继集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种综合能源网动态模型多速率计算方法，所述方法包括，首先，基于各能源子系统属性，建立综合能源系统的动态模型；然后，基于所述动态模型，根据各能源子系统的时间尺度，对所述各能源子系统进行仿真计算。采用该计算方法避免了传统混合仿真中当某一子系统不收敛时，因以最大仿真步长进行接口交互而造成已收敛子系统继续迭代计算的情况，提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN118898353A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410812124.3
申请日：2024-06-21
申请人： 清华大学 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , H02J3/28 , H02J3/24
摘要： 本申请涉及新型电力系统优化运行技术领域，特别涉及一种面向调度需求的分布式储能聚合方法及装置，其中，方法包括：基于改进的储能度电成本指标，分析分布式储能的综合调用成本；根据目标调度需求确定分布式储能的聚合方式，将平衡净负荷波动作为分布式储能的调度目标进行储能集群容量的划分，确定分布式储能的储能容量划分界限；基于储能容量划分界限和综合调用成本，令度电成本达到预设接近条件的储能个体组合为同一集群，并基于储能容量划分界限的各界限值将分布式储能划分为多个储能集群。本申请可以实现多元储能聚合为规模化储能集群参与调度，降低优化调度的变量维度和计算复杂度，为新型电力系统中多元储能协同优化运行提供良好技术支撑。
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