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公开(公告)号：CN112288596B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202011313851.3
申请日：2020-11-20
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
Abstract: 本申请公开了一种电力现货市场运行备用建模方法及相关装置，根据预置安全约束条件对基于预置基础数据构建的电力现货市场日前安全约束机组组合出清模型进行求解；根据机组组合、机组出力信息和输电断面潮流进行受限值分配计算，得到受输电网络限制的机组备用网络受限值和更新机组组合，并计算系统备用网络受限值；根据更新机组组合筛选出处于新开机状态的新开机组，并计算新开备用受限值；根据系统备用网络受限值和新开备用受限值计算系统备用受限值；若不满足预置截止条件，则将系统备用受限值代替初始系统备用受限值，返回模型求解步骤，直至得到目标机组组合出清模型。解决了现有模型的运行备用容量成为无效备用，系统可靠性降低的技术问题。
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公开(公告)号：CN112993974A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202011569349.9
申请日：2020-12-26
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC: H02J3/00
Abstract: 本申请提供的一种电力现货日前市场出清电价计算方法、装置、终端及介质，其中方法包括：基于预设的各机组深调时段配置信息以及深度调峰需求量，确定日前深调机组序列中各个机组的深调时段，并结合机组的深调出力下限阈值，计算日前深调机组序列中各个机组的深调出力；将机组启停状态变量组合、总中标调峰量以及日前深调机组序列中各个机组的深调出力作为日前电力市场出清SCED模型的输入变量，通过对日前电力市场出清SCED模型进行模型求解，得到各个机组的节点边界电价，以便根据节点边际电价确定电力现货日前市场出清电价计算结果。解决了现有的电网调峰在涉及深度调峰的情况调峰精准度低的技术问题。
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公开(公告)号：CN112906918A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110262457.X
申请日：2021-03-10
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
Abstract: 本申请提供了一种出清结果机组组合的启停合理性校验方法及装置，所述方法包括：获取出清结果机组的基础数据以及出清结果机组组合结果，根据所述出清结果机组的基础数据以及出清结果机组组合结果，匹配对应的所述出清结果机组的机组开机原因以及停机原因、异常原因以及特殊约束，判断所述机组开机原因以及停机原因、异常原因以及特殊约束是否同时包含于预先存储的出清结果机组组合的启停合理性集合，在所述机组开机原因以及停机原因、异常原因以及特殊约束不同时包含于预先存储的出清结果机组组合的启停合理性集合时，启动告警机制。
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公开(公告)号：CN112838606A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202011621988.5
申请日：2020-12-30
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
Abstract: 本发明实施例涉及一种分布式供能运行系统及其的形成方法、装置和终端设备，包括设备集群、中控装置、光伏发电装置、储能装置和发电机组，设备集群分别与中控装置和电网连接，发电机组、光伏发电装置和中控装置均与储能装置连接。通过光伏发电装置和发电机组供电，实现能源生产的分布式，避免了电网集中供电增加电网负担的问题，还采用储能装置存储光伏发电装置和发电机组提供的电能，以提高储能装置中电能输入的稳定性，且在设备集群的用电设备耗能的同时驱动发电机组发电提供电能，使得能源循环利用，节约了资源，解决现有某个区域的空调集群同时启动运行，电力系统的负荷增加，会造成电力系统不能稳定运行给区域的用户用电造成困扰的问题。
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公开(公告)号：CN112651447A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011598805.2
申请日：2020-12-29
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
Abstract: 本申请公开了一种基于本体的资源分类标注方法及系统，通过分类标注计算模型获得与初始资料数据对应的资源分类数据，然后解析资源分类数据中的关联因子，从而获得与资源分类数据对应的资源分类标注数据，实现了电力信息的分类和标注工作智能处理，提高了电力分类和标注的准确性，无需人工判断，降低了人工劳动强度，提高了工作效率。同时，通过判断资源分类标注数据的差异值是否超过预设差异值阈值从而提高分类和标注的实时性和准确性，具有自动校正数据的功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119726827A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411845968.4
申请日：2024-12-16
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC: H02J3/28 , H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06N3/084 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种用于电力系统的低碳调度控制方法、装置、终端设备及存储介质，所述方法包括：根据新能源和碳交易机制联合参与电力系统优化调度的信息，构建基于马尔可夫决策过程的电力系统低碳经济调度模型。根据模型，提出一种基于不等式简约梯度与跨回合信息传播的强化学习电力系统低碳经济调度策略；基于所提的强化学习方法将训练好的约束处理actor网络集成到电力系统调度装置中投入应用，根据系统实时状态信息作出发电机组与储能的调度方案。本发明基于电力系统低碳经济调度的需求，克服了一般约束强化学习学习能力降低以及兼容性较差的缺陷，还大大提高了电力系统低碳调度控制的决策经济性。
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公开(公告)号：CN118944077A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411005443.X
申请日：2024-07-25
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
Abstract: 本申请公开了一种直流潮流模型的建模方法、应用方法和装置，涉及电网调控优化领域，所述建模方法包括：获取待修正的第一电网模型的第一参数组；对第一参数组进行交流法潮流计算，得到第一电网模型中各个支路的有功潮流；基于第一参数组，根据各个支路的有功潮流，构建并求解第一电网模型的直流潮流优化模型，得到优化结果；其中，所述直流潮流优化模型以各个支路的送端的有功潮流负载率的偏差的最大值和平均值的加权和最小为优化目标；基于第一参数组，根据优化结果，对第一电网模型进行修正，得到第二电网模型；使用直流法对第二电网模型进行建模，得到对应的直流潮流模型。本申请能够解决大规模电力系统中直流潮流模型的误差大的技术问题。
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公开(公告)号：CN118630753A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410876429.0
申请日：2024-07-02
Applicant: 清华大学 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
Inventor： 付聪 , 刘锋 , 包博 , 彭啸宇 , 张水平 , 吴世勇 , 李顺 , 汝溪 , 樊玮 , 于沛鑫 , 涂炼 , 李中泽 , 陈奕兴 , 栾添瑞 , 谢祥中 , 杨韵 , 杨民京 , 段秦尉 , 唐旭辰
IPC: H02J3/00 , G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种电力系统强度的评估方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：在电力系统存在目标故障的情况下，获取所述电力系统中至少一个设备在所述目标故障的故障期间的电气参数；根据各所述电气参数，确定所述电力系统的广义电压阻尼值，所述广义电压阻尼值用于表征所述电力系统在所述故障期间的系统稳定性；根据所述广义电压阻尼值和预设的电力强度阈值，对所述电力系统的电力系统强度进行评估。采用本方法能够全面、准确地评估电力系统强度。
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公开(公告)号：CN113762534B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111064242.3
申请日：2021-09-10
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
Abstract: 本发明公开了一种建筑冷热负荷预测方法、装置、设备及存储介质，涉及负荷预测技术领域。所述方法包括获取建筑属性数据集和冷热负荷数据集，并根据预设比例得到训练集和测试集；选取至少三种机器学习模型对所述训练集进行拟合，得到预测结果；根据各所述测试集和各所述预测结果，分析每个所述机器学习模型的预测精度；将预测精度最高的机器学习模型作为最终模型，并将待预测建筑的建筑属性数据输入所述最终模型，得到所述待预测建筑的预测冷热负荷数据。本发明能够解决现有模拟算法建立的模型不够全面，预测出的结果精度不够高的问题。
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公开(公告)号：CN117767304A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311834980.0
申请日：2023-12-28
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
Abstract: 本发明公开了一种基于预测模型的储能电站调度方案调整方法和装置，采集的数据包括第一预测数据和第二预测数据，第二预测数据为第一预测数据中各数据类型对应的实时数据，系统则根据第一预测数据生成并求解第一预测模型获得相应第一调度方案，同时根据第二预测数据更新该第一预测模型进而获得对应的第二调度方案，继而根据第二调度方案调整第一调度方案即可获得第三调度方案即储能电站的最终调度方案。本发明为系统提供了两种数据作为基础，第一预测数据构建第一预测模型为第二预测模型的构建打好基础，提高了第二预测模型构建效率，同时第二预测模型作为第一预测模型中各数据类型的实时数据，则提高了最终生成的调度方案的时效性。
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