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公开(公告)号：CN117374907A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202210750751.X
申请日：2022-06-28
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J3/00 , H02J13/00 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种微电网群信息计算与交互系统及方法，其中系统包括；物理层，用于描述组成微电网群的互联拓扑结构；网络层，基于组成微电网群的互联拓扑结构，将对应信息交互对象抽象为代理节点，通过代理节点获取微电网群的本地量测数据，并通过私密数据协商进行数据交互以及通过共识异常感知进行异常识别；同时，基于本地量测数据，生成对微电网群进行能量调度的控制策略；业务层，用于实现与网络层之间的信息交互，获得所需的异常识别信息、状态估计信息以及控制策略信息。本发明在保护隐私同时，只交换和存储边界值，减少了传输和存储需求；有效提升微网运行控制的柔性和经济性，发挥微网潜力；为后续微电网群能量管理调度打下基础。
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公开(公告)号：CN117318156A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311296426.1
申请日：2023-10-08
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 河海大学
摘要： 本发明涉及电力系统优化调度技术领域，尤其涉及一种梯级分布式抽水蓄能电站的调度方法、装置、设备及介质，包括：获取梯级分布式抽水蓄能电站电力调度机制和调度规则；根据电力调度机制，建立考虑中长期调度效用和短期调度效用的梯级分布式抽水蓄能电站协同调度模型；根据协同调度模型，确定梯级分布式抽水蓄能电站的抽水和发电出力计划；以梯级分布式抽水蓄能电站的中长期调度效用和短期调度效用之和的总效用最大作为目标函数，以梯级水电站约束、抽水蓄能约束、计划电量约束作为约束条件，建立梯级分布式抽水蓄能电站优化调度模型；对优化调度模型进行求解，得到优化调度结果，可使得整体调度的优化效果更明显，更有利于促进清洁能源消纳。
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公开(公告)号：CN116911076A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311170930.7
申请日：2023-09-12
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了多微电网对配电网的韧性支撑仿真方法、装置和电子设备，属于配电系统技术领域。现有方案基于日前、日内优化方案进行决策，时效性太短，导致仿真结果变得不精确，影响了配电系统整体供电率，不利于推广使用。本发明多微电网对配电网的韧性支撑仿真方法，通过构建断线场景仿真模型、长周期调度仿真模型、短周期日前仿真模型、配电网调度求解模型，完成多微电网对配电网的韧性支撑仿真，长周期优化与短周期日前优化同时进行，在灾害全时段内进行滚动优化，其中长周期优化为日前优化提供指导数据，从而与持续数天的自然灾害相匹配，能有效提高韧性支撑效果，提升配电系统整体供电率的效果，并能提高多微电网自身的经济效益。
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公开(公告)号：CN116667362A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310379902.X
申请日：2023-04-11
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 河海大学
摘要： 本发明属于水电站调度技术领域，具体涉及梯级抽水蓄能电站日调峰运行方法。针对现有技术中未有梯级抽蓄电站的调度方法的不足，本发明采用如下技术方案：梯级抽水蓄能电站日调峰运行方法，包括：步骤S1、构建梯级水电站发电模型；步骤S2、构建对应的考虑水力耦合和水流时滞的梯级抽水蓄能电站发电模型；步骤S3、建立以剩余负荷曲线方差最小为目标函数的优化调度模型；步骤S4、将非线性的目标函数线性化，求解得到考虑水力耦合的梯级抽水蓄能发电站的调度方案。本发明的方法，考虑增加的抽水蓄能机组对下游水电站水量的影响，综合考量整个梯级抽水蓄能电站，优化整个梯级抽水蓄能电站的出力。
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公开(公告)号：CN115986843A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310096343.1
申请日：2023-01-18
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明属于储能电站能量管理技术领域，具体涉及一种应用数字孪生技术的储能电站功率分配方法。针对现有储能电站功率分配方法没有兼顾电池使用寿命和变流器工作效率的不足，本发明采用如下技术方案：一种应用数字孪生技术的储能电站功率分配方法，包括：构建数字孪生模型；实时获取储能电池的运行数据，获得当前状态下储能电站各层级状态；构建综合考虑各电池堆SOC均衡度和储能电站整体效率的功率分配动态规划模型；判断电网需求功率与储能电站可提供的最大功率的关系，进行动态规划模型的最优分配策略求解；云端下发功率分配策略至电池管理系统并执行。本发明的有益效果是：延长了储能电站电池的使用寿命，同时兼顾储能电站的运行效率。
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公开(公告)号：CN109241549B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN201810722392.0
申请日：2018-07-04
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 东南大学
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明公开了一种基于总线式结构的能量分配器的建模方法。传统能源系统的规划仅仅面对单一能源系统，人为的割裂了各能源系统的资源优化配置，降低了整体能源利用效率。本发明的建模方法包括步骤：1)根据用户需求建立多个总线式接口模型；2)根据实际应用场景将多个总线式接口模型组合得到能量分配器。本发明将电、热、冷、气四种能源统一调度，合理配置能源的使用途径，充分发挥不同能源形式的互补特性和协同效应；本发明使得能量分配器的内部结构清晰简洁，并方便用户进行模块化建模，对能量分配器内部根据能源转换装置的种类进行总线式的建模。
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公开(公告)号：CN115293446A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210989679.6
申请日：2022-08-17
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 天津大学
摘要： 本发明公开了一种园区综合能源系统电气冷热多能流联合优化方法。本发明的联合优化方法包括以下步骤：步骤1、建立由冷热电三联供系统、热泵机组、光伏机组、电制冷机和电/冷/热储能装置组成的园区综合能源系统的电气冷热多能流模型和碳流模型；步骤2、根据步骤1建立的电气冷热多能流模型和碳流模型，建立考虑碳排放的园区综合能源系统电气冷热多能流‑碳流双层优化模型，根据园区综合能源系统的电、热、冷负荷的需求进行优化。本发明能够在只造成5％的运行成本增加的前提下降低园区综合能源系统约20％的碳排放，并且可以对园区综合能源系统内部碳流分布进行优化，提升园区综合能源系统的环保性。
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公开(公告)号：CN114720883A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210620214.3
申请日：2022-06-02
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学院广州能源研究所
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/389 , G01R31/392 , G01R31/396 , G06K9/62
摘要： 本发明属于锂电池管理技术领域，具体涉及一种基于孤立森林算法的锂电池故障识别方法。针对现有锂电池故障识别方法故障电池基础参数的获得困难的不足，本发明采用如下技术方案：一种基于孤立森林算法的锂电池故障识别方法，包括采集训练集A和训练集B的基础运行数据，训练集A包括健康电池和对健康电池进行外部短路人为模拟得到的演化性故障电池，训练集B为健康电池，基础运行数据包括电压U、温度T和阻抗Z；训练数据集，生成孤立树，形成孤立森林；异常值计算，得到临界的异常值分数SC；步骤S4、异常信息分析和处理。本发明的有益效果是：人为模拟得到演化性故障电池，从而可以快速稳定的获得所需的故障电池的基础数据。
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公开(公告)号：CN113075554B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110324053.9
申请日：2021-03-26
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 北京交通大学
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/3835 , G01R31/396
摘要： 本发明公开了一种基于运行数据的锂离子电池组不一致性辨识方法。本发明包括：步骤1：对实际运行工况中BMS采集到的锂离子电池电压数据进行数据预处理；步骤2：通过电池单体的一阶RC等效电路模型，分析单体SOC、容量两个电池参数与电压曲线变化之间的关系；步骤3：提取电池电压离群率；步骤4：对原始放电段电压进行经验模态分解，提取电池各充放电段电压极差，采用滑动窗口对窗口内的电压极差进行相加；步骤5：基于原始放电段电压，提取放电段电压差分，采用滑动窗口对窗口内的电压差分的绝对值进行相加；步骤6：对提取的电压离群率采用阈值方法辨识电池组不一致性，对提取的电压极差与电压差分采用聚类算法辨识电池组不一致性。
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公开(公告)号：CN114295999A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111647325.5
申请日：2021-12-30
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G01R31/392 , G06K9/62 , G06N3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/06
摘要： 本发明公开了一种基于间接健康指标的锂离子电池SOH预测方法。本发明采用的技术方案为：提取锂离子电池部分充电过程中的电压、电流曲线的离散系数作为间接健康指标；采用粒子群算法在样本训练过程中自动搜索多核高斯过程回归模型的最优超参数，建立基于粒子群算法优化的多核高斯过程回归模型，即PSO‑MK‑GPR模型；将间接健康指标作为输入，容量作为输出，送入PSO‑MK‑GPR模型中进行训练，得出锂离子电池老化模型；将在线提取的特征数据送入训练好的PSO‑MK‑GPR模型中，实现SOH预测。本发明采用一种考虑充电过程中的电压与电流部分数据的间接健康指标结合粒子群优化算法调参的多核高斯过程回归模型，实现了锂离子电池SOH的预测。
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