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公开(公告)号：CN110929405A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911189353.X
申请日：2019-11-28
申请人： 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 东北大学
摘要： 本发明提供一种计及风电机组及燃气轮机组的电-气动态分析方法，涉及综合能源系统技术领域。本发明的主要步骤为：输入电力系统和天然气系统的基本参数，建立电-气网络静态潮流模型，分别建立网络、风电机组、燃气轮机以及电力系统的动态模型，在动态模型中确定合适的小参量，并基于奇异摄动理论建立系统的多时间尺度算法，采用多时间尺度算法求解网络动态潮流模型。本发明在计算过程中考虑了电-气互联网络中存在的多时间尺度问题，还可以准确计算电力系统在大扰动后的全网潮流分布；通过使用动态建模的方法，使得所提出的计算方法更为准确。
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公开(公告)号：CN110796373A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911045512.9
申请日：2019-10-30
申请人： 国网辽宁省电力有限公司阜新供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开一种基于风电消纳的多阶段场景生成电热系统优化调度方法，属于电热联合系统经济调度技术领域，该方法在考虑风电出力不确定的基础上通过蒙特卡洛和轮盘赌选择机制，生成日前风电预测和包含预测误差的日内和实时风电预测，并以电量比例确立实时电价，构建日内需求响应模型。为有效促进系统消纳风电，构建成本随弃风量动态增加的弃风惩罚项。以系统成本最小为目标函数，日前通过调节常规机组和CHP机组进行调度，日内调度通过蓄热式电锅炉和基于电量设立的日内需求响应模型实施，实时市场的不平衡电量通过储电装置和机组的调节，采用动态权重的粒子群算法对模型求解，得到合理的电热联合优化方案。
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公开(公告)号：CN114912845A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210702034.X
申请日：2022-06-20
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于综合能源系统运行技术领域，具体是综合能源系统运行的能量流导向、监测、控制与调节的控制仿真领域，尤其涉及一种IECPS的能量‑信息流混合计算方法，具体包括IECPS分层模型与IECPS能量‑信息流混合计算方法进行融合计算方法。本发明包括建立IECPS分层模型，建立传输层模型，建立信息层模型，根据所建立的模型，生成IECPS能量‑信息流混合计算方法。本发明在综合能源系统运行过程中，对能量流起到重要的导向、监测、控制和调节作用，可实现对综合能源系统从能量‑信息的角度进行控制，使子综合能源系统各个子系统内部和子系统之间达到协同，满足电能的供需平衡及综合能源系统的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN112737107A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011471685.X
申请日：2020-12-14
申请人： 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及兼顾可观测性和FDIA防御性的配电网PMU配置方法，包括根据配电网的网络拓扑结构构造连接矩阵；由配电网网络拓扑结构的特点在特定位置上预先配置PMU以达到充分利用PMU的目的；由状态估计的直流模型获取迭代雅克比矩阵；据简化行梯形算法对迭代雅克比矩阵进行矩阵的初等变换获得配电网的脆弱区域，找到最省力攻击区域；对网络攻击的最省力攻击模型制定防御对策，在被防御节点处配置PMU以防御虚假数据注入攻击；综合考虑配电网的可观测性和防御性生成最终的PMU配置方案。本发明能兼顾配电网的可观测性和防御性，且配置PMU节点的数量比只考虑攻击配置PMU的方案少，提高防御效果，降低成本，具有较好的工程实现性。
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公开(公告)号：CN110991773A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911372287.X
申请日：2019-12-27
申请人： 国网辽宁省电力有限公司阜新供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 东北大学
摘要： 本发明涉及一种面向风电消纳的两阶段源荷储优化调度方法，针对风电出力的不确定性，该方法利用日内调度对日前调度进行修正；划分负荷侧响应，以价格措施调动负荷响应的积极性；建立电、热负荷分时响应模型、激励型负荷响应模型和采暖负荷模型，在日前、日内时段分别调用；建立不同情况下的源荷储优化调度模型，日前调度以经济成本最小为目标，日内调度以弃风量最小为目标进行优化调度；最后用优化粒子群算法求解优化调度模型，避免算法陷入全局最优或局部最优。本发明能够充分调用源荷储侧资源灵活应对风电出力，充分消纳风电，便于快速、精确地求解模型，得到灵活、经济的消纳风电的源荷储优化调度结果。
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公开(公告)号：CN111191835A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911372296.9
申请日：2019-12-27
申请人： 国网辽宁省电力有限公司阜新供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 东北大学
摘要： 本发明提供一种基于C-GAN迁移学习的IES不完备数据负荷预测方法及系统。首先采集原始样本数据并进行归一化处理，然后将归一化处理后的样本数据采用深度变分自编码网络提取样本特征，再将提取的样本特征输入到构建的第一个C-GAN的生成器中，当生成器和判别器博弈达到纳什均衡时对不完备样本数据进行扩展，将扩展后的样本数据集输入到构建的第二个条件C-GAN的生成器中，当生成器和判别器博弈达到纳什均衡时并行预测电、气、热负荷，基于C-GAN的判别器对预测精度进行判断，并且在生成器和判别器博弈达到纳什均衡过程不断修正和提高综合能源负荷预测的预测精度，通过本发明提供的预测系统进行负荷预测，减少了网络训练所需的参数，同时缩短了预测时间。
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公开(公告)号：CN108280539A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810019375.0
申请日：2018-01-09
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 东北大学 , 国家电网公司
CPC分类号： G06Q10/04 , G01R19/0084 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于输配电技术领域，更具体地，涉及一种基于农网典型台区线损计算的无功补偿等降损优化方法。包括：分析网络的拓扑结构，为准确的线损计算做准备；根据农网典型台区的不同特点及供电半径等物理参量的数据清洗和挖掘，对农网台区进行典型性分类；采用改进的前推潮流法计算农网台区的损耗；建立无功优化的目标函数和增设电压、功率因数、补偿容量、补偿设备的约束条件；确定不同类型典型台区的无功补偿的补偿位置和每个补偿设备应补偿的容量；建立多降损措施组合的农网台区；建立分解协调法的无功补偿容量。本发明能够为准确的线损计算做准备；根据农网典型台区的不同特点及供电半径等物理参量数据清洗和挖掘；使得计算的线损结果更加准确。
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公开(公告)号：CN104716643B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201510101482.4
申请日：2015-03-06
申请人： 东北大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司
摘要： 本发明提出一种基于局部量测向量的节点电压稳定性评估系统及方法，属于电压稳定性评估的技术领域，本发明通过对系统的局部节点进行同步向量数据的量测，依据戴维南定理，把系统简化成包含目标节点在内的等效两节点系统，提出一种新的电压稳定判据，整个过程中没有对负荷特性做任何的假设，当目标节点负荷过重时发出电压失稳信号；由于仅采集了电力系统部分节点的数据，减少了计算量；由于没有对符合特性做任何假设，保证了理论上的通用性及准确性；兼顾计算速度以及稳定性评估精度，为系统节点电压稳定的实时在线评估提供了可能，依据实时的判别结果，进而采取及时的稳定控制措施，为提高系统的安全稳定运行能力提供很大帮助。
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公开(公告)号：CN104834963A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201410708686.X
申请日：2014-11-26
申请人： 国家电网公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 东北电力科学研究院有限公司 , 东北大学
CPC分类号： Y02E40/76 , Y04S10/545
摘要： 本发明涉及一种基于改进蜂群算法的分散式风电并网优化配置装置及方法，包括调度中心数据采集模块、OPC Server、DSP、MAX232芯片、输入模块、电源模块、上位机。本发明针对分散式风力发电并网接入点的优化配置问题，采用一种改进的蜂群算法，将分散式风电机组接入点的位置和容量确立为未知的参数，形成寻优矩阵，采用保证数据的丰富性和寻优结果的可靠性的主循环和针对最大收益度值的局部搜索的嵌套循环，加快了搜索进度、收敛速度，保证了搜索的准确性，解决了基本蜂群算法求解组合优化问题时收敛速度慢、易陷入局部最优的问题。算法应用在分散式风力发电并网接入点的优化配置可以迅速的收敛到全局最优解。
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公开(公告)号：CN117035844A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311016735.9
申请日：2023-08-11
申请人： 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 东北大学
发明人： 商文颖 , 潘霄 , 张娜 , 赵琳 , 程孟增 , 杨国琛 , 杨博 , 杨朔 , 梁毅 , 韩震焘 , 张子信 , 尹婧娇 , 吉星 , 刘禹彤 , 侯依昕 , 杨方圆 , 仲崇飞 , 刘凯 , 金鑫 , 黄博南
IPC分类号： G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/084
摘要： 本发明提供一种基于混合数据和Adam‑LSTM模型的宏观经济预测模型及方法，涉及人工智能技术领域，本发明提供的技术方案中，根据历史数据对使用深度学习模型搭建的关联关系模型进行训练，并对参数进行修正得到经济预测模型；响应于宏观经济预测请求，接收并解析所述宏观经济预测请求中包含的预测指标，其中，所述预测指标包括用电量、平均温度、平均相对湿度以及降水量；将所述预测指标输入预先建立好的所述经济预测模型中进行预测，得到宏观经济预测值。本发明实施例中，通过预先用历史数据训练的深度学习模型对宏观经济进行预测，能够在综合考虑多种影响指标的情况下以用电量预测宏观经济状况，提高宏观经济预测的准确度。
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