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公开(公告)号：CN116796886A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310350144.9
申请日：2023-04-03
Applicant: 广东双新电气科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种氢储装置的气电一体化能源系统的运行优化方法，包括步骤一：建立长期氢储装置LTHS和短期氢储装置STHS模型；步骤二：构建以气电一体化能源系统的运行成本最小为目标的运行优化模型；步骤三：建立电网潮流平衡约束；步骤四：建立气体管道流量平衡约束；步骤五：建立气体管网和电网间的耦合约束。该方法利用风力涡轮机、燃气轮机、电制氢（Power to Hydrogen,P2H）单元，以及氢储模块（Hydrogen Storage Module,HSM）组成的综合能源系统模型，该模型将天然气管网和电网双向耦合，并建立了HSM的混合整数非线性规划问题。
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公开(公告)号：CN116523379A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310347078.X
申请日：2023-04-03
Applicant: 广东双新电气科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力系统改进碳排放追踪与评估方法，步骤包括：S01，使用概率分布函数与不确定集建立不确定性新能源风光设备出力模型；S02，提出储能设备的充放电碳排放计算方法建立碳排放流模型中的储能机组模型；S03，建立考虑网损双向分摊的综合能源系统碳排放流计算模型追踪电力系统碳排放；S04，采用正负靶心模型计算评估电力系统碳排放水平。本发明首先提出针对不确定性新能源设备和储能设备的碳排放计算方法，其次建立考虑网损双向分摊的综合能源系统碳排放流计算模型，分析新能源出力不确定性对碳排放流的计算结果影响；最后提出正负靶心模型评估电力系统碳排放水平，为区域低碳发展规划提供了新的方法依据。
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公开(公告)号：CN109787286A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910117226.2
申请日：2019-02-15
Applicant: 广东双新电气科技有限公司
Abstract: 本申请公开一种光伏低压安全控制及智能调节综合设备，包括测控装置，以及用于连接在光伏发电系统进线和扰动负载之间的操作开关；测控装置包括：连接操作开关的驱动控制模块，连接光伏发电系统进线的采集模块，以及分别连接驱动控制模块、采集模块的处理器；处理器用于连接终端；处理器接收并处理电能参数信息，得到处理结果；并在处理结果满足反孤岛调整条件时，生成反孤岛请求信号，并将反孤岛请求信号传输给终端；处理器还用于根据反孤岛执行信号，导通相应的操作开关，进而实现了实时的进行反孤岛处理，减少了消除孤岛的成本，提高了系统运行的可靠性。
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公开(公告)号：CN107453353A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710586009.9
申请日：2017-07-18
Applicant: 广东双新电气科技有限公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多代理系统的含分布式电源配电网故障恢复方法。本发明包括如下步骤：步骤(1)在所有母线和馈线处设置代理，形成多代理系统；且母线代理和馈线代理每隔Δt时间对各自监控的信息进行刷新，等待故障发生；步骤(2)故障发生后，各级代理根据收集到的信息和相互之间的通信协同，完成故障诊断和隔离；步骤(3)故障隔离后，在多代理系统的基础上通过模糊推理方法完成故障恢复。本发明兼顾了分布式电源接入对故障恢复产生的影响以及备用馈线的距离和备用容量大小，同时将模糊系统加入到备用馈线选择的过程中，获得了更合理的故障恢复方案。实现了最大程度、最快速地故障恢复，保障了供电可靠性，提高了用户满意度。
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公开(公告)号：CN107292449A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710586738.4
申请日：2017-07-18
Applicant: 广东双新电气科技有限公司
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q30/0283 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种含多微网主动配电系统分散协同经济调度方法。本发明包括如下步骤：(1)建立分布式电源优化运行模型，求解最优调度模型，计算微网节点电价；考虑微网中微型燃气轮机、燃料电池、储能设备的出力特性和耗能特性以及风电、光伏的随机出力特性，采用原对偶内点法计算出微网各节点电价；(2)设计多微网分散协同优化调度框架，并以此确定各分布式电源出力大小；(3)研究考虑多微网接入影响的主动配电系统优化调度模型及其求解方法。本发明不仅实现了经济运行同时依靠微网层的支持以及网络重构提高了配电系统的电能质量、削峰填谷能力，为微网系统接入配电系统优化调度提供了有价值的参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116542447A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310371882.1
申请日：2023-04-07
Applicant: 广东双新电气科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种电热系统优化调度方法，包括：(1)建立典型的供热管网和配电网模型；(2)根据步骤一所建立的供热管网和配电网模型，建立考虑基于电‑热综合需求响应的Stackelberg博弈模型，并通过KKT条件转换为单层优化模型；(3)针对电网交流潮流约束的非线性问题，采用交流潮流线性化的方式处理；针对热网约束中的双线性项带来的非线性问题，将流量分段，通过基于分段线性化的McCormick Envelope优化方法；(4)以调度总成本最低为目标函数，构建考虑电热网非线性约束和综合需求响应博弈的电热系统优化调度模型。本发明能有效提高热电系统的能源利用率，降低运营成本。
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公开(公告)号：CN107453408B
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201710586734.6
申请日：2017-07-18
Applicant: 广东双新电气科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑不确定性的微电网能量优化调度方法。本发明包括以下步骤：首先获取含有置信区间的负荷预测数据以及发电预测数据；然后设置最小化微电网运行成本的目标函数，包括发电成本、储能设备的运行费用、上级电网购电费用或售电收入；再然后建立含有置信区间的约束条件，并将不确定约束条件转化为确定性约束条件；步骤四：利用原对偶内点法求解该非线性优化问题，求得微电网运行成本最低的配置方案。本发明有效地提高了微电网能源的利用效率，降低了微电网运行成本。
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公开(公告)号：CN107451685A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710587258.X
申请日：2017-07-18
Applicant: 广东双新电气科技有限公司 , 浙江大学华南工业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于配电自动化的配电网规划LCC模型。本发明要解决的问题是，面对逐年增长的分布式电源的并网数量，在配电自动化的环境中达到运行周期内总成本最小的目标。本发明在定位方案设计中首先设置逻辑变量，然后得到运行周期内节点负荷、分布式能源接入预测以及变电站的建设规划，最后在LCC的目标函数和约束条件中加入以上信息的条件，可得到基于配电自动化的配电网规划LCC模型。本发明建立了寿命周期成本LCC函数，加入了折现系数，考虑了资金的时间成本，更长期全面的对寿命周期内各种成本进行计算，同时增加了利润最大化的目标函数，从不同方面考量配网规划的经济型；本发明是一种全面、经济、可靠的配电网规划模型。
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公开(公告)号：CN109787286B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN201910117226.2
申请日：2019-02-15
Applicant: 广东双新电气科技有限公司
Abstract: 本申请公开一种光伏低压安全控制及智能调节综合设备，包括测控装置，以及用于连接在光伏发电系统进线和扰动负载之间的操作开关；测控装置包括：连接操作开关的驱动控制模块，连接光伏发电系统进线的采集模块，以及分别连接驱动控制模块、采集模块的处理器；处理器用于连接终端；处理器接收并处理电能参数信息，得到处理结果；并在处理结果满足反孤岛调整条件时，生成反孤岛请求信号，并将反孤岛请求信号传输给终端；处理器还用于根据反孤岛执行信号，导通相应的操作开关，进而实现了实时的进行反孤岛处理，减少了消除孤岛的成本，提高了系统运行的可靠性。
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公开(公告)号：CN116384574A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310348675.4
申请日：2023-04-03
Applicant: 广东双新电气科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于W‑LSTM的非参数负荷区间预测方法，步骤包括：S1，对收集的电力负荷数据集进行缺失值填补、异常值剔除；S2，将完成预处理的电力负荷时间序列数据集转换为监督学习数据集，并使用离散小波变换进行特征提取；S3，将提取特征向量输入以LQD为损失函数的LSTM神经网络，实现电力负荷区间预测。本发明使用W‑LSTM神经网络进行电力负荷区间预测时，使用离散小波变化挖掘了电力负荷时序特性，提高了LSTM神经网络的预测精度，同时利用LQD损失函数，便捷准确的实现了非参数负荷区间预测。
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