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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
Applicant: 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: H02J3/46
Abstract: 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
Applicant: 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
Inventor： 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
Abstract: 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：CN111817313B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202010672667.1
申请日：2020-07-14
Applicant: 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
Abstract: 一种基于分频段混合储能的光储容量优化配置方法及系统，方法包括：基于希尔伯特黄变换分解光伏出力数据，将其分解为高频分量和低频分量；随机生成储能装置容量作为变量；设置变量的上下限；将生成的初始储能装置容量输入到适应度函数中，计算适应度函数中的目标函数；对当前的种群进行遗传变异，从而形成下一代种群；检测遗传代数是否达到设置好的最大遗传代数，根据检测结果选择继续计算或者结束计算，将最后一代适应度最高的个体作为最终计算结果；利用高频组分和低频组分的储能优化结果分别确定超级电容和蓄电池的最优容量，有利于克服光伏分散性、能源密度低、间歇性的缺点，实现成本大幅降低。
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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
Applicant: 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
Inventor： 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
Abstract: 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
Applicant: 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
Inventor： 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
Abstract: 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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111915083B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202010768984.3
申请日：2020-08-03
Applicant: 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
Inventor： 王士柏 , 孙树敏 , 程艳 , 荣振中 , 于芃 , 王楠 , 王玥娇 , 张兴友 , 滕玮 , 李广磊 , 魏大钧 , 邢家维 , 张用 , 张元鹏 , 张健 , 李俊恩 , 袁帅 , 马强 , 汪挺 , 张文栋 , 路宽 , 王尚斌
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , H02J3/00
Abstract: 一种基于时间分层组合的风电功率预测方法及预测系统，首先采集风电出力观测数据，划分所采集的风电出力观测数据，将时间序列划分层级，单独预测每个时间层级的风电功率；将多时间层级序列分为训练集、验证集和测试集，使用训练集中数据估计模型参数，并引入累计分布函数，对验证集中每个时间层级进行预测，并建立组合预测模型；采用交叉验证的方式得到优化权重，并建立优化后组合预测模型系统。利用交叉验证时间分层组合预测方法，有效提升各时间层级包括采样间隔较大时间层级的预测精度，并保留各时间层级风电功率数据信息，使不同时间尺度风电功率预测结果满足聚合约束，其预测结果较其他常规组合预测方法的聚合约束效果更佳。
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公开(公告)号：CN117955125A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311704229.9
申请日：2023-12-11
Applicant: 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
Inventor： 王士柏 , 程艳 , 周光奇 , 苗伟威 , 赵晋斌 , 于芃 , 王楠 , 王成龙 , 关逸飞 , 刘奕元 , 王玥娇 , 邢家维 , 杨颂 , 刘军 , 李俊恩 , 袁帅 , 王彦卓 , 李庆华 , 常万拯 , 赵帅 , 张志豪 , 曾志伟 , 崔啸宇
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，公开一种电网频率响应时空分布模型建立方法及系统，该方法包括：建立含新能源场站与共享储能的单机等值SFR模型；计算区域电网中任意两个节点之间的最短电气距离及对应路径；基于最短电气距离和对应路径，计算每条线路上的惯性时间常数；标幺化负荷扰动节点到每个测试节点间的最短电气距离及其惯性时间常数；计算出关键参数的时空分布因子；将时空分布因子引入至单机等值SFR模型，建立区域电网频率响应时空分布模型。本发明不仅实现了新能源场站与共享储能的共同接入，还有效的体现了电力系统受扰动后的频率变化，表征了电力系统频率变化的时空分布特性，在仿真速度上比时域仿真更快捷。
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公开(公告)号：CN111146782B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201911298488.X
申请日：2019-12-17
Applicant: 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
Inventor： 王士柏 , 孙树敏 , 程艳 , 朱星旭 , 张元鹏 , 李俊恩 , 汪挺 , 袁帅 , 马强 , 张用 , 王楠 , 于芃 , 滕玮 , 王玥娇 , 魏大钧 , 张兴友 , 王瑞琪 , 李广磊 , 赵鹏
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明提出了一种主动配电网分层的时变优化追踪方法，首先构建主动配电网分层时变优化的追踪目标、约束条件和负荷模型，并对约束条件和负荷模型进行线性化，之后对各级系统进行局部时变优化，构建主动配电网分层时变优化的增广目标函数；解耦各级系统对于优化目标的影响，各级配电系统以中压系统为媒介，将耦合灵敏度在其相互之间传递，各级配电系统得到相互之间的耦合信息之后，结合内部的灵敏度信息，得到一致性的寻优方向，并将寻优指令下发至各分布式单元加以执行；主动配电网各层级系统不断进行着局部量测‑边界通信‑迭代计算‑控制设定点下发执行的过程，驱使分布式能源运行方式不断趋于最优，最终实现整体一致性的时变优化追踪。
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公开(公告)号：CN111146782A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911298488.X
申请日：2019-12-17
Applicant: 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
Inventor： 王士柏 , 孙树敏 , 程艳 , 朱星旭 , 张元鹏 , 李俊恩 , 汪挺 , 袁帅 , 马强 , 张用 , 王楠 , 于芃 , 滕玮 , 王玥娇 , 魏大钧 , 张兴友 , 王瑞琪 , 李广磊 , 赵鹏
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明提出了一种主动配电网分层的时变优化追踪方法，首先构建主动配电网分层时变优化的追踪目标、约束条件和负荷模型，并对约束条件和负荷模型进行线性化，之后对各级系统进行局部时变优化，构建主动配电网分层时变优化的增广目标函数；解耦各级系统对于优化目标的影响，各级配电系统以中压系统为媒介，将耦合灵敏度在其相互之间传递，各级配电系统得到相互之间的耦合信息之后，结合内部的灵敏度信息，得到一致性的寻优方向，并将寻优指令下发至各分布式单元加以执行；主动配电网各层级系统不断进行着局部量测-边界通信-迭代计算-控制设定点下发执行的过程，驱使分布式能源运行方式不断趋于最优，最终实现整体一致性的时变优化追踪。
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公开(公告)号：CN110991721A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911169345.9
申请日：2019-11-26
Applicant: 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 , 山东中实易通集团有限公司
Inventor： 王士柏 , 程艳 , 韩世浩 , 张永明 , 孙树敏 , 华峰 , 张元鹏 , 李俊恩 , 汪挺 , 袁帅 , 王楠 , 于芃 , 滕玮 , 王玥娇 , 魏大钧 , 张兴友 , 张用 , 赵鹏 , 任俊杰
Abstract: 本发明提出了一种基于改进经验模态分解CEEMDAN和蝙蝠算法BA优化支持向量机SVM的组合短期风速预测方法。采用CEEMDAN对原始风速时间序列进行分解，用BA-SVM模型对分解得到的各子序列进行单独预测；最后，对得到的全部预测结果求和即风速预测值。本发明对原始风速时间序列进行精确重构，克服了现有技术中存在的模态混叠现象，同时显著改进了现有技术中分解不完整、以及通过增加分解次数来降低重构误差而导致计算量增大的缺陷；采用蝙蝠算法对支持向量机的参数进行优化，并采用形成的BA-SVM模型针对每一个分量进行预测，再将各分量预测结果叠加，大大提高了风速预测的精确性。
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