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公开(公告)号：CN115579965A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211371152.3
申请日：2022-11-03
Applicant: 国网山东综合能源服务有限公司 , 山东大学
Abstract: 本发明提供了基于数字孪生的园区综合能源暂态优化控制方法及系统,本发明同时对电力系统和热力系统的暂态过程进行了分析，分别建立了考虑稳定性、超调量以及调节时间等因素的目标函数F1和F2，并通过遗传算法NSGA‑Ⅲ进行了求解，相比于其他求解算法，提高了求解精度与效率，最终实现了PIES系统的电热系统联合暂态优化控制。
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公开(公告)号：CN114024315A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111339064.0
申请日：2021-11-12
Applicant: 国网山东省电力公司德州供电公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东综合能源服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟电阻的变流器纹波均流控制方法及系统，包括：通过外电压环控制生成控制参考电流；直流母线上的本地直流电压经过纹波抑制路径生成纹波基准电流；其中，所述纹波抑制路径包括带通滤波器和虚拟电阻；带通滤波器用于实现在稳态和瞬态过程中的纹波均流，虚拟电阻用于保证纹波电流均流的效果；所述控制参考电流和纹波基准电流进入内部电流控制器，输出用于控制变流器开关管的控制信号，实现变流器纹波均流控制。本发明控制方法能够同时适用于dc‑APF或者基于SC的ESS中的BDC中，实现适当纹波电流均流的控制方案，具有广阔的工程应用前景。
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公开(公告)号：CN111917184B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202010731498.4
申请日：2020-07-27
Applicant: 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 国网山东综合能源服务有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明公开了基于BP神经网络的用电监测方法及系统，包括：实时获取家庭户的每个家用电器的用电数据；将获取的每个家用电器的用电数据，传输给监控平台；监控平台的预训练的BP神经网络对每个家用电器的用电数据进行处理；预训练的BP神经网络输出用电合理或用电不合理的标签；监控平台将用电合理或用电不合理的标签，传输给家庭户的客户端，客户端根据用电合理或用电不合理的标签实现对家用电器的用电监测。
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公开(公告)号：CN113852093A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202110856945.3
申请日：2021-07-28
Applicant: 国网山东省电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东综合能源服务有限公司
Inventor： 陈宋宋 , 宫飞翔 , 刘宗杰 , 纪鹏志 , 王瑞琪 , 周翔宇 , 张海静 , 何胜 , 迟青青 , 付禹 , 李德智 , 田世明 , 韩凝晖 , 石坤 , 张明强 , 廖思阳 , 徐箭 , 谢尊辰
Abstract: 本发明属于电力系统规划调度和需求侧管理相结合的技术领域，提供了一种储能装置与多晶硅负荷聚合调频方法及系统。该方法包括，考虑储能参与调频的控制模块、多晶硅负荷控制模块和运行单机等效模型构建储能与多晶硅负荷聚合控制模型；将储能装置的实时运行数据、多晶硅负荷的实时运行数据输入储能与多晶硅负荷聚合控制模型，考虑储能装置、多晶硅负荷得到的每个调频单元的生产运行约束，获取不同下垂系数下储能装置的荷电状态和多晶硅负荷的输出电压，基于不同下垂系数下储能装置的荷电状态和多晶硅负荷的输出电压，获得每个调频单元的调节容量。
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公开(公告)号：CN112152201A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010864506.2
申请日：2020-08-25
Applicant: 国网山东综合能源服务有限公司
Abstract: 本公开提出了基于卷积长短时记忆神经网络的用电负荷预测方法及系统，包括如下步骤：获取待预测用电系统的历史用电数据并进行预处理；将预处理后的样本数据传输至训练好的包含MVCNN模型和ConvLSTM模型的多层神经网络，输出预测结果；按照预测结果输出配电控制方案。本公开的多层神经网络融合了MVCNN模型和ConvLSTM模型，MVCNN模型不仅可以提取沿时间序列的信息，还可以提取不同时间序列特征数据之间的融合信息，从而提高模型识别的准确率，降低数据量对模型的影响。ConvLSTM模型可以进一步处理时空信息，对空间信息进行编码，提高模型特征提取能力，从而提高模型的鲁棒性，解决了用电负荷预测准确率低，误差大，对数据变化敏感，容易过拟合的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119402040A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411393011.0
申请日：2024-10-08
Applicant: 国网山东综合能源服务有限公司
Abstract: 本申请涉及通信信号传输技术领域，具体涉及一种用于载波芯片的电力线载波调制方法、装置及系统，其方法包括：获取当天的前一天经电力线传输后的各所述用户节点各时段的历史通信信号；获得各所述用户节点各时段的标准调制信号；提取噪音时域信号，获得各所述用户节点各时段的噪音频谱图；确定各所述用户节点与其余各用户节点之间各时段的噪音差异度；确定各所述用户节点与其余各用户节点的信道重合度；提取各所述用户节点的有色噪声信号；确定各所述用户节点当天的最佳载波频率，对用户节点的通信信号进行载波通信。本申请能够有效的降低电力线载波通信受到的噪音干扰，避免通信传输出现错误。
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公开(公告)号：CN116883064A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310837678.4
申请日：2023-07-10
Applicant: 国网山东综合能源服务有限公司
IPC: G06Q30/0202 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q40/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于分部电价预测的储能交易运营管理方法及系统，获取电力系统历史设定时间内的储能数据、运行数据和边际电价数据；预测边际价格；基于运行数据，计算每个节点的阻塞分量贡献值，并顺序排列，依次计算各节点后电力系统的负荷增加量，直到某一节点后电力系统的负荷增加量小于设定值，利用该节点的电价信息，预测阻塞电价；基于预测结果，结合储能数据和运行数据，以目标时间段内发电设备的能耗最小，能耗成本最低为目标，利用优化模型进行储能自调度优化，确定最优优化结果；对比实际电价和预测结果，对比实际交易执行方案和最优优化结果对应的调控方案。本发明能够高效的进行电力储能交易的规划、管理、监测。
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公开(公告)号：CN114024315B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202111339064.0
申请日：2021-11-12
Applicant: 国网山东省电力公司德州供电公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东综合能源服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟电阻的变流器纹波均流控制方法及系统，包括：通过外电压环控制生成控制参考电流；直流母线上的本地直流电压经过纹波抑制路径生成纹波基准电流；其中，所述纹波抑制路径包括带通滤波器和虚拟电阻；带通滤波器用于实现在稳态和瞬态过程中的纹波均流，虚拟电阻用于保证纹波电流均流的效果；所述控制参考电流和纹波基准电流进入内部电流控制器，输出用于控制变流器开关管的控制信号，实现变流器纹波均流控制。本发明控制方法能够同时适用于dc‑APF或者基于SC的ESS中的BDC中，实现适当纹波电流均流的控制方案，具有广阔的工程应用前景。
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公开(公告)号：CN116613794A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310868686.5
申请日：2023-07-17
Applicant: 国网山东省电力公司莱芜供电公司 , 国网山东综合能源服务有限公司
Abstract: 本发明提供了一种储能协调控制方法及系统，涉及储能技术领域，对受端电网进行常规用电负荷预测获得一类用电负荷序列，提取预调度发电负荷序列，进行平衡分析，生成第一平衡状态评估结果，以此计算需充电容量序列，对储能装置进行储电容量寻优，获取荷电状态最优序列，获取受端电网实时用电负荷，当受端电网实时用电负荷与一类用电负荷序列满足预设负荷偏差，根据荷电状态最优序列进行储能调节。本发明解决了现有技术中都是实时接收处理用电负荷与发电负荷数据，使得储能处理效率无法保证的技术问题，实现了根据提前预测的数据进行储能协调控制，达到提升协调控制效率、增强及时性的技术效果。
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公开(公告)号：CN116070108A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211633065.0
申请日：2022-12-19
Applicant: 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 国网山东综合能源服务有限公司
IPC: G06F18/2134 , H02J3/00 , G06F18/23213 , G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N20/10 , G06Q50/06
Abstract: 本公开提供了一种基于独立分量分析和多尺度分解的负荷预测方法及系统，其属于负荷预测技术领域，包括：获取历史电力负荷时间序列；利用独立分量分析方法将电力负荷时间序列分解为若干分量；基于离散小波变换将分解后的每个分量通过多尺度分解方法转化为相关子序列；基于聚类算法将获得的子序列划分为若干聚类；基于方差分析方法对每个聚类进行相关度评估，并获得相关度最高的聚类；基于获得的相关度最高的聚类，采用支持向量回归方法实现电力负荷的预测。
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