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公开(公告)号：CN119539159A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411569557.7
申请日：2024-11-05
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 北京电力经济技术研究院有限公司 , 清华四川能源互联网研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F18/2113 , G06F18/27 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种区域碳排放预测方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：获取待预测区域的多维属性数据，其中，多维属性数据至少包括待预测区域的能源消耗数据；对多维属性数据进行频度拆分，得到拆分属性数据，其中，拆分属性数据的时间细粒度小于多维属性数据的时间细粒度；利用预训练碳排放预测模型基于拆分属性数据，对待预测区域的碳排放进行预测，得到碳排放预测结果。本发明解决了相关技术中对区域碳排放进行预测的效率及精确度较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN119474935A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411283341.4
申请日：2024-09-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 清华四川能源互联网研究院
IPC: G06F18/2321 , G06F18/24
Abstract: 本发明涉及一种基于气象因素的多新能源电场联合出力场景生成方法，该方法计算风电场和光伏电厂历史出力误差；将历史出力误差划分若干误差样本集合；分别计算每个误差样本集合内的风电出力与光伏出力的误差概率密度函数与分布函数；并将出力误差概率分布联合起来，形成整体联合概率分布的密度函数；对未来风电场以及光伏电场预测出力划分区间，对不同区间对应的函数进行逆变换抽样，得到若干条出力误差时序曲线；然后聚类得到典型的出力误差时序曲线，将其和预测出力时序曲线叠加可得到典型场景；该方法兼顾气象因素和出力误差，旨在有效地预测未来多新能源电场的出力情况，提高对高不确定性新能源出力的消纳能力。
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公开(公告)号：CN119150059B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411649941.8
申请日：2024-11-19
Applicant: 清华四川能源互联网研究院
IPC: G06F18/23213 , H02J3/46 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供了基于神经网络的含高比例风电SCUC模型时段聚合方法，涉及风电SCUC模型技术领域，目的是实现加快求解机组组合问题并充分考虑风电不确定性的要求，包括基于K‑means进行风电多场景聚类；基于风电不确定性进行SCUC模型时段聚合。本发明具有模型求解快和面对风电不确定性的可靠性高的优点。
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公开(公告)号：CN119382111A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411520632.0
申请日：2024-10-29
Applicant: 四川能投发展股份有限公司 , 清华四川能源互联网研究院
Abstract: 本申请涉及一种基于保供需求约束的220千伏关键变电站辨识方法，涉及电网技术领域。该方法综合考虑了变电站所供带的重要负荷所占变电站额定容量的比例，变电站大负荷时刻下最大容量主变压器N‑1后的变电站负载率，不可转供负荷与变电站额定容量之间的比值，变电站供区内通过110千伏及以下电压等级接入的电源输出功率与220千伏变电站所供带重要负荷之间的比值、流出变电站节点功率之和与流入变电站节点功率之和的比值，基于上述指标构建目标函数。根据目标函数值对220千伏变电站进行排序，由此得到220千伏变电站的重要程度，有利于电网规划对电网薄弱环节的补强，具有十分重要的工程实践和电网规划运行意义。
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公开(公告)号：CN119378221A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411399375.X
申请日：2024-10-09
Applicant: 清华四川能源互联网研究院 , 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
Abstract: 本发明提出一种电磁暂态仿真方法与系统，初始化模块用于缓存元件参数和阻抗矩阵参数；在获取到主控模块传输的元件更新使能指令时，元件更新模块用于根据元件参数和上一个仿真时段的节点电压向量，获取仿真时段内各个元件的历史电流；在获取到主控模块传输的求解指令，求解模块用于根据仿真时段内各个元件的历史电流和阻抗矩阵参数进行解算，以得到仿真时段内的节点电流向量和/或节点电压向量。通过元件更新模块快速准确地获取每一个元件的历史电流，从而使得求解模块可以快速确定节点电流向量和/或节点电压向量，从而满足微秒级或纳秒级的仿真步长要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111579937B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202010653042.0
申请日：2020-07-08
Applicant: 四川省菁蓉和欣科技有限公司 , 清华四川能源互联网研究院 , 清华大学
Inventor： 丁登伟
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明的实施例提供了一种用于高压GIL设备的故障单端精确定位方法和系统，涉及电气设备技术领域。该方法提出了在高压GIL设备的出线端增设一个超宽频电压传感器，准确记录故障点产生的暂态电压波形，对暂态电压波形进行连续小波变换、得出小波系数累积特征曲线，然后提取电压行波特征时刻，从而计算得到暂态电压从故障点传播至出线端的时长，最后结合电磁波在GIL设备中的传播速度，得到故障点与出线端的相隔的距离。该方法只需要一个超宽频电压传感器，即可自动实现对GIL设备的故障点进行10米级精确定位，为缩短GIL设备绝缘故障抢修时间，提高GIL故障处理效率，保障供电可靠性具有重大意义。
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公开(公告)号：CN119313036A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411854139.2
申请日：2024-12-17
Applicant: 清华四川能源互联网研究院
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F30/18 , G06F30/20 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06F111/10 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及电碳排放技术领域，具体涉及适用于大规模电力系统的电碳排放因子快速评估方法，所述方法包括：获取电力系统的碳排放因子相关数据集；基于支路潮流流向对碳排放因子相关数据集进行节点聚合；基于稀疏矩阵数据结构对节点聚合后的碳排放因子相关数据集进行存储；利用存储在稀疏矩阵数据结构中的碳排放因子相关数据集进行训练，提取不同潮流流向状态下机组注入碳排放组合与节点电碳排放因子之间的线性关系。其目的在于，提升高时空分辨率电碳排放因子的计算效率。
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公开(公告)号：CN119298004A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411386476.3
申请日：2024-09-30
Applicant: 四川能投发展股份有限公司 , 清华四川能源互联网研究院
IPC: H02J3/00 , G06F30/20 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本申请涉及电网技术领域，特别是涉及一种同站异母连接方式的配电网可靠性评估方法。包括：获取同站异母转供电结构中共有部分的故障率和故障修复时间；其中，共有部分包括变电站和变压器；获取同站异母转供电结构中目标负荷点在主供电线路中的故障率和故障修复时间，以及目标负荷点在转供电线路中的故障率和故障修复时间；根据共有部分的故障率和故障修复时间、目标负荷点在主供电线路中的故障率和故障修复时间和目标负荷点在转供电线路中的故障率和故障修复时间，确定同站异母转供电结构的可靠性。
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公开(公告)号：CN119225207A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411342275.3
申请日：2024-09-25
Applicant: 清华四川能源互联网研究院
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明涉及压缩空气储能技术领域，提供了一种考虑参数时变性的压缩空气储能系统控制方法及系统，所述方法包括：构建压缩空气储能系统仿真模型，采集各阶段仿真模型运行数据并进行预处理；构建神经状态空间模型，根据预处理后的仿真模型运行数据输出变量预测值；建立压缩空气储能系统控制模型，基于变量预测值并以最小化变量预测值偏差及控制信号变化量为目标输出控制策略。其目的在于，解决压缩空气储能系统参数时变性和系统复杂性引起的控制性能下降。
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公开(公告)号：CN119224594A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411478850.2
申请日：2024-10-22
Applicant: 大唐潜江清洁能源有限公司 , 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司中南电力试验研究院 , 清华四川能源互联网研究院
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/382 , G01K13/00
Abstract: 本发明涉及一种基于蒙特卡洛的储能电池的主动风险源辨识方法，使用蒙特卡洛方法对自适应滤波估计获得的SOC和SOH进行多次重采样，并对其结果进行平均，将平均值认为是最优解，并将其作为该时间下的最终近似估计值，减少了随机噪声的影响。将获得的SOC和SOH参数与标称值进行比较，筛选出异常电池，在电池内短路热失控、正常老化失效前数周做出定点定位预警，通过滑动窗口递推最小二乘参数辨识方法获得高精度的电池内部参数，再通过Sage‑Husa自适应方法有效地抑制噪声，同时使用蒙特卡洛方法进一步减少先验估计的不准确性对后验估计的影响。提高电池状态预测精度；可以在线识别电池内部参数，获取实时参数变化，鲁棒性好，可扩展性好。
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