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公开(公告)号:CN110597792A
公开(公告)日:2019-12-20
申请号:CN201910546801.0
申请日:2019-06-24
申请人: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
发明人: 王维洲 , 拜润卿 , 辛永 , 黄文思 , 胡航海 , 刘福潮 , 邢延东 , 陆鑫 , 陈婧 , 张海龙 , 史玉杰 , 谷峪 , 施炜炜 , 陈力 , 陈仕彬 , 薛迎卫 , 范成锋 , 郝如海 , 祁莹 , 赵红
IPC分类号: G06F16/215 , G06F16/2458 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种基于同期线损数据融合的多级冗余数据融合方法及装置,其中,方法包括:利用Kettle工具对电网数据进行清洗;对清洗后的电网数据进行异常数据识别、系统聚类分析与正负相关分析,得到异常数据甄别结果;根据异常数据甄别结果进行多级冗余数据校验修正,以完成电网设备参数、计算模型、拓扑数据与电量数据的修正。根据本发明实施例的融合方法,可以利用多级冗余数据融合对多源数据进行治理,提升数据质量,有效满足使用需求。
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公开(公告)号:CN109842156A
公开(公告)日:2019-06-04
申请号:CN201910164452.6
申请日:2019-03-05
申请人: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司 , 兰州大学
发明人: 刘文飞 , 梁福波 , 拜润卿 , 智勇 , 邵冲 , 张柏林 , 郝如海 , 陈仕彬 , 张彦凯 , 邢延东 , 史玉杰 , 高磊 , 乾维江 , 祁莹 , 张海龙 , 崔力心 , 郭文科 , 牛浩明 , 周治伊 , 王永年 , 刘巍 , 陈力 , 何欣 , 李旭辉
摘要: 本发明针对风力发电的不确定性和大规模新能源接入电网消纳困难弃风、弃光现象严重,提出了一种含电加热装置的光热电站模型,与风电场协调优化后组成光热-风电联合发电系统。首先考虑到光热发电和风力发电两者输出功率在时间上的互补性,利用光热电站的蓄热系统对风电出力平滑控制,平抑风电出力的波动性,有效减小光热-风电联合发电系统的出力波动;然后通过在光热电站加装适当容量的电加热装置,将弃风电能转换成热能,储存在光热电站的蓄热系统中,增加了光热电站的发电量,提高了风电的消纳能力。
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公开(公告)号:CN107862536A
公开(公告)日:2018-03-30
申请号:CN201710847288.X
申请日:2017-09-19
申请人: 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
CPC分类号: G06Q30/0283 , G06Q50/06
摘要: 一种基于自备电厂参与新能源替代交易效益评估方法,其特征在于具体方法为:(1)建立自备电厂参与新能源替代交易前后的成本模型;(2)建立新能源企业参与新能源替代交易前后的成本模型;(3)确定双方共赢的定价区间。本发明具有实质性的特点和进步,成功提出了基于多方共赢的自备电厂参与新能源替代交易效益评估方法。其中,全面分析自备电厂与新能源企业的成本,保证了模型可靠实际。该发明可以给出参与电量替代交易的各方实现共赢的交易定价区间,为实行替代交易的双方提供了重要参考,在促进自备电厂与新能源替代交易中具有重要的意义。
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公开(公告)号:CN110601173B
公开(公告)日:2021-07-16
申请号:CN201910546799.7
申请日:2019-06-24
申请人: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
发明人: 拜润卿 , 辛永 , 黄文思 , 王维洲 , 刘福潮 , 陆鑫 , 陈婧 , 邢延东 , 张海龙 , 廖华东 , 薛迎卫 , 史玉杰 , 刘文飞 , 范成锋 , 周雪 , 周治伊 , 何欣 , 崔力心 , 谷峪 , 郭文科
IPC分类号: H02J3/00
摘要: 本发明公开了一种基于边缘计算的配网拓扑识别方法及装置,其中,方法包括:采集多源数据,并根据校验规则对多源数据进行校验,生成初始拓扑关系;对配变采集电压值进行聚类分析,识别异常数据,并对异常数据进行修正,生成边缘计算后的拓扑关系;根据节点电压求解结果构建电压关联系数矩阵,并求取相关系数,并根据相关系数和拓扑关系获取最终配电网拓扑关系。根据本发明实施例的识别方法,可以基于边缘计算准确识别配网拓扑关系,有效提升配电网拓扑连接关系的正确性,提升使用体验,有效满足使用需求。
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公开(公告)号:CN112288245A
公开(公告)日:2021-01-29
申请号:CN202011120073.6
申请日:2020-10-19
申请人: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 中国农业大学
摘要: 本发明实施例提供基于价格驱动和服务驱动的光伏电力消纳方法及系统,从电价驱动和服务驱动两个角度进行商业模式的制定。引入需求响应价格驱动模型构建需求侧的电量电价弹性矩阵,以此判断产业园用户对电价的响应情况。通过文献调研的方法,结合大工业负荷与农业负荷特性的不同点以及产业园的特殊性,构建了与产业园实际情况匹配的电量电价弹性矩阵;根据产业园与服务商的收益函数,利用Stackelberg非合作博弈法构建其可能的最优策略模型,以综合能源服务商利益最大化为算法的目标,产业园购电成本降低为模型约束条件求解双方最优交易策略。
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公开(公告)号:CN112288244A
公开(公告)日:2021-01-29
申请号:CN202011120066.6
申请日:2020-10-19
申请人: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 中国农业大学
摘要: 本发明实施例提供一种光伏电站与综合能源服务商交易方法及系统,该方法包括:实时获取电网中所有电力用户的用电需求,以及光伏电站的光伏出力数据;若判断获知所述光伏出力数据大于所述用电需求,则获取光伏电站的富余电力数据,以使所述光伏电站将与所述富余电力数据等量的电力输送至电网企业;若判断获知所述光伏出力数据小于所述用电需求,则获取光伏电站所需的缺额电力数据,以使电网企业向光伏电站输送与所述缺额电力数据等量的电力;并进行富余电力数据和缺额电力数据的结算。通过制定优质的配套增值服务可与光伏电站建立长久的购电合作关系,同时实现光伏就地消纳的效果。
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公开(公告)号:CN111967794A
公开(公告)日:2020-11-20
申请号:CN202010901048.5
申请日:2020-08-31
申请人: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 兰州理工大学
摘要: 一种基于大数据处理的输电网输电能力的评估方法,输电网输电能力技术,其步骤为:A、根据系统的初始运行状态,输入各设备的初始数据,形成系统的基本信息,设定抽样次数、控制循环次数以及计算误差;B、建立输电能力评估模型;C、采用基于切片反射采样算法的马尔科夫链蒙特卡洛模拟法对系统中各个设备,依次进行状态抽样;D、根据抽样所得结果,对系统状态进行评估,如果系统正常运行,则跳转到步骤E;如果出现系统的发电与负荷不平衡、系统解列、或者是输电线路过负荷情况,则返回步骤C重新采样;E、依据所建立模型求取抽样状态下的最大输电能力值;F、循环计算知道达到预先设定的抽样次数,统计得到的各项评估指标。
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公开(公告)号:CN111193255A
公开(公告)日:2020-05-22
申请号:CN201911265053.5
申请日:2019-12-11
申请人: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开一种考虑风电不确定性的电力系统时变母线负荷新型,属于新能源接入电力系统安全分析领域,包括以下步骤:首先识别负荷曲线即负荷大小的时变特性,基于投影运算、多曲线拟合方法生成电力负荷曲线原始投影图,对负荷数据进行预处理、初步分段并对各段进行线性回归拟合,根据负荷变化趋势判断图像拐点进而拟合得到电力负荷图像;然后在特定时刻母线节点负荷建模,在传统综合负荷模型上并联感应发电机得到考虑风电不确定性的电力系统时变母线负荷模型,最后利用算法进行参数辨识并验证其模型描述性和适用性。本发明适应于能源互联网的发展趋势,对新能源接入电力系统安全稳定、能源互联网的调度运行分析至关重要。
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公开(公告)号:CN111192158A
公开(公告)日:2020-05-22
申请号:CN201911265481.8
申请日:2019-12-11
申请人: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的变电站日负荷曲线相似度匹配方法,包括以下步骤:S1对变电站的日负荷数据进行聚类得到c个类别的代表性负荷数据;S2根据聚类结果生成负荷曲线图像,建立负荷图像数据集;S3搭建基于改进的VGG16深度学习模型并在数据集上充分训练;S4输入待测数据至训练好的模型进行日负荷曲线类别匹配,并生成可视化文档。本方法针对现有技术不足,引入基于改进的VGG16深度学习模型,从图像形态角度入手,可在保持精度的前提下实现快速训练与实时匹配;以单个变电站为研究对象,以日负荷数据为研究内容,深度挖掘变电站时间尺度的负荷特性;在完成匹配任务后生成文本文档与图像文档,双重可视化匹配结果。
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公开(公告)号:CN109901389A
公开(公告)日:2019-06-18
申请号:CN201910157651.4
申请日:2019-03-01
申请人: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 西安电子科技大学
发明人: 行舟 , 韩自奋 , 傅铮 , 景乾明 , 拜润卿 , 张彦凯 , 郝如海 , 陈仕彬 , 杜瑞凤 , 乾维江 , 高磊 , 邢延东 , 史玉杰 , 祁莹 , 刘文飞 , 张海龙 , 张大兴 , 章云
IPC分类号: G05B13/04
摘要: 本发明属于新能源发电消纳技术领域,公开了一种基于深度学习的新能源消纳方法,所述基于深度学习的新能源消纳方法采用多层感知神经网络的反向传播算法实现,采用改进的动态递归神经网络方法进行训练;优化过程包括:深度学习模型的线下训练过程,另一部分是深度学习优化控制器的在线优化过程。本发明基于深度学习的消纳优化算法能够根据不同优化目标的内容和数量,不同约束条件的内容和数量在线确定优化控制器参数,无需人为调整,对于应用场合具有普遍的适应性;本发明采用基于自适应更新系数的动态递归神经网络模型训练方法能够克服常规动态递归神经网络收敛速度慢和容易陷入局部极小值的缺点,保证精度前提下缩短了优化控制器模型的训练时间。
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