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公开(公告)号：CN115954889A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202210236895.3
申请日：2022-03-11
申请人： 国网青海省电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 清华大学无锡应用技术研究院
发明人： 方保民 , 宋云亭 , 王亦婷 , 王子琪 , 陈春萌 , 朱劭璇 , 卢国强 , 李立新 , 高宝荣 , 张鑫 , 赵东宁 , 李媛媛 , 梁英 , 程林 , 李延和 , 丁亚飞 , 周鹏 , 曹昊
摘要： 本发明公开了一种用于降低风电场脱网风险的方法及装置，属于电力系统仿真分析技术领域。本发明方法，包括：本发明方法，包括：建立SVC暂态仿真模型；根据所述SVC暂态仿真模型，确定SVC电压无功暂态轨迹，并确定暂态轨迹特征；根据暂态轨迹特征，确定SVC的控制策略，根据所述控制策略，控制SVC运行。本发明能够有效降低风电接入节点在故障后可能产生的高电压，还能够有效的减小风电机组脱网的风险。
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公开(公告)号：CN111817292A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010601443.1
申请日：2020-06-28
摘要： 本发明实施例提供一种电力系统的风光储鲁棒配置方法及装置，能够提升电力系统的安全性和稳定性。方法包括：创建风光储鲁棒配置模型；其中风光储鲁棒配置模型包括事故后系统频率响应模型、用于参与事故后频率支撑的储能装置、两阶段目标函数、事故前系统运行约束条件以及事故后系统运行约束条件，其中两阶段目标函数中的第一阶段目标函数为风电和光伏机组规划成本、水电开关机成本和储能日历老化成本，两阶段目标函数中的第二阶段目标函数为最劣场景下的水电机组运行成本和储能循环老化成本；将风光储鲁棒配置模型转换为混合整数线性规划MILP优化模型；基于预设的双层循环算法对MILP优化模型进行求解，输出配置结果。
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公开(公告)号：CN111711184A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010451359.6
申请日：2020-05-25
摘要： 本发明涉及一种电力系统鲁棒经济调度方法，尤其涉及一种基于最坏场景辨识的电力系统鲁棒经济调度方法，属于能源经济计算技术领域。本发明采用鲁棒优化方法研究了电力系统经济调度方案，以提升系统运行的安全性和可靠性。具体技术包括基于安全约束的经济调度模型建立、基于最坏场景辨识的鲁棒经济调度模型建立和鲁棒经济调度模型求解方法。首先根据电力系统各项运行安全约束，建立了考虑安全约束的经济调度模型。随后，建立了基于最坏场景辨识的鲁棒经济调度模型，模型分为上下两层，上层为联合经济调度问题，下层为鲁棒可行性检测问题。最后，通过交替迭代方法、双线性规划算法等手段对鲁棒经济调度模型进行高效求解，具有计算高效简单、易于投入工程实践等诸多优点。
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公开(公告)号：CN115967132A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202210425210.X
申请日：2022-04-21
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网青海省电力公司 , 清华大学无锡应用技术研究院
发明人： 宋云亭 , 王亦婷 , 王子琪 , 陈春萌 , 朱劭璇 , 卢国强 , 李立新 , 高宝荣 , 张鑫 , 赵东宁 , 丁亚飞 , 张启雁 , 曹昊 , 李延和 , 李媛媛 , 胡国雄 , 程林 , 王哲浩
摘要： 本发明公开了一种确定综合短路比的方法及系统。其中，该方法包括：确定送端换流器吸收的无功；确定交流主网馈入换流母线的无功功率；确定光伏发电交流汇集线路馈入送端换流母线的无功功率；根据送端换流器吸收的无功、交流主网馈入换流母线的无功功率以及光伏发电交流汇集线路馈入送端换流母线的无功功率，确定送端换流站需投入的无功补偿设备容量，并对无功补偿设备容量求导；根据有效短路比对求导公式进行变形，确定改进有效短路比和整流侧电压补偿因子；根据改进有效短路比和整流侧电压补偿因子，确定送端综合短路比。从而，送端综合短路比指标与送端换流母线静态电压稳定性有较好的相关性，可以很好地反映弱交流系统对送端换流站的支撑强度。
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公开(公告)号：CN115940244A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210277042.4
申请日：2022-03-21
申请人： 国网青海省电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 清华大学无锡应用技术研究院
发明人： 方保民 , 宋云亭 , 陈春萌 , 王子琪 , 卢国强 , 朱劭璇 , 高宝荣 , 李媛媛 , 梁英 , 李立新 , 赵东宁 , 张鑫 , 李延和 , 丁亚飞 , 张启雁 , 曹昊 , 刘东 , 程林
IPC分类号： H02J3/38
摘要： 本发明公开了一种计及短路容量约束的集中式光伏接入能力确定方法及系统，包括：步骤1，基于规划方案搭建各光伏电站及并网系统的第一仿真模型；步骤2，基于当前的第一仿真模型确定规划方案下集中并网点的光伏最大可接入容量原始值；步骤3，修改各光伏电站为先串联后并联的接入方式，以确定光伏并网优化方案，并基于所述光伏并网优化方案对当前的第一模型进行更新，以搭建各光伏电站及并网系统的第二仿真模型；步骤4，基于当前的第二仿真模型确定并光伏并网优化方案下集中并网点的光伏最大可接入容量优化值；步骤5，根据所述光伏最大可接入容量原始值和光伏最大可接入容量优化值，确定光伏接入能力。
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公开(公告)号：CN111711184B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202010451359.6
申请日：2020-05-25
摘要： 本发明涉及一种电力系统鲁棒经济调度方法，尤其涉及一种基于最坏场景辨识的电力系统鲁棒经济调度方法，属于能源经济计算技术领域。本发明采用鲁棒优化方法研究了电力系统经济调度方案，以提升系统运行的安全性和可靠性。具体技术包括基于安全约束的经济调度模型建立、基于最坏场景辨识的鲁棒经济调度模型建立和鲁棒经济调度模型求解方法。首先根据电力系统各项运行安全约束，建立了考虑安全约束的经济调度模型。随后，建立了基于最坏场景辨识的鲁棒经济调度模型，模型分为上下两层，上层为联合经济调度问题，下层为鲁棒可行性检测问题。最后，通过交替迭代方法、双线性规划算法等手段对鲁棒经济调度模型进行高效求解，具有计算高效简单、易于投入工程实践等诸多优点。
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公开(公告)号：CN112865191A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202011615478.7
申请日：2020-12-31
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院
摘要： 本申请提供一种多区域新能源装机容量优化方法和装置，获取规划电网中各区域的全年逐时段的用电负荷、归一化的风电出力和归一化的光伏出力；将规划电网中各区域的全年逐时段的用电负荷、归一化的风电出力和归一化的光伏出力输入预先构建的多区域新能源装机容量优化模型进行求解，得到与用电负荷的时序特性相匹配且使得规划电网中各区域新能源全年发电量最大的最优风电最优装机容量和光伏最优装机容量。本申请不仅提高了最优风电最优装机容量和光伏最优装机容量的可靠性，且多区域新能源装机容量优化模型基于风电和光伏出力构建，不需要考虑火电机组，能够在可接受的时间内得到最优风电最优装机容量和光伏最优装机容量，计算效率高。
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公开(公告)号：CN110705739A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910762289.3
申请日：2019-08-19
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种新能源电站发电计划制定方法和系统，包括：根据电网中各区域电网的断面受限后的发电功率确定电网的调峰限电功率；根据电网的调峰限电功率确定电网中各新能源电站的计划发电功率。本发明提供的技术方案，该方法综合考虑了新能源电站的预测发电能力和非嵌套断面等比例限电，保证了各电站限电率一致和发电计划制定的公平性；在电网受限断面过多或部分断面受限严重的情况下减少了人工调整的难度和工作量；同时，对新能源电站发电计划调整时，不需要构建复杂的方程组，减小了计算的难度，缩减了调整的时间。
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公开(公告)号：CN109921473A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910215292.3
申请日：2019-03-21
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种基于时序生产模拟的火电机组组合优化方法和系统，包括：将火电机组的装机容量相同的火电机组归为一类；利用预先构建的运行时间偏差值模型获取各类火电机组的最优运行方案；基于各类火电机组的最优运行方案控制各类火电机组；本发明的组合优化方法能有效缩短调度人员工作量，并在组合优化的结果上更加准确和科学、其实用性能更强。
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公开(公告)号：CN109685257A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811524462.8
申请日：2018-12-13
申请人： 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院
CPC分类号： G06Q10/04 , G06K9/6269 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于支持向量机回归的光伏发电功率预测方法，首先，获取目标场站历史出力数据及数值天气预报数据；从中筛选出相关性较强的气象因子；然后，对历史数据集进行预处理，选取合适的输入参数并进行数据归一化，以构建支持向量机的输入向量；再利用灰色关联系数法，逐日计算历史数据集与四个典型日的关联度；对关联度计算结果进行聚类，从而将历史数据按照天气类型划分为四个训练集；采用支持向量机回归算法对分类后的历史样本进行训练建模，得到预测模型；再通过相关度计算确定待预测日的天气类型，并调用相应的预测模型；最后，输入预测日数值天气预报参数，基于支持向量机回归算法和预测模型得到功率预测结果。
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