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公开(公告)号：CN110363338B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN201910581287.4
申请日：2019-06-29
申请人： 东北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及风电技术领域，是基于cos衰减性原子分解和混沌理论的风电功率超短期预测方法，其特点是：它包括cos过完备原子库的建立、衰减线性原子库的建立、基于最大Lyapunov指数的混沌预测模型、基于cos衰减性原子分解和混沌理论的风电功率超短期预测、仿真计算和误差分析等步骤，与现有的仅考虑历史风电功率数据时序，本发明能跟踪未来的功率趋势，物理意义清晰，并考虑风电功率的衰减特性。基于cos衰减性原子分解和混沌理论的风电功率超短期预测方法预测精度高，预测结果有效，适用性和实用性强。
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公开(公告)号：CN110363338A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910581287.4
申请日：2019-06-29
申请人： 东北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及风电技术领域，是基于cos衰减性原子分解和混沌理论的风电功率超短期预测方法，其特点是：它包括cos过完备原子库的建立、衰减线性原子库的建立、基于最大Lyapunov指数的混沌预测模型、基于cos衰减性原子分解和混沌理论的风电功率超短期预测、仿真计算和误差分析等步骤，与现有的仅考虑历史风电功率数据时序，本发明能跟踪未来的功率趋势，物理意义清晰，并考虑风电功率的衰减特性。基于cos衰减性原子分解和混沌理论的风电功率超短期预测方法预测精度高，预测结果有效，适用性和实用性强。
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公开(公告)号：CN112434411A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011273397.3
申请日：2020-11-13
申请人： 国家电网有限公司 , 东北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明是一种采用变阶变步长3S‑DIRK算法的电磁暂态仿真方法，其特点是，具有4个分算法，在正常仿真计算时采用算法A(步骤0)，当检测到开关动作需要插值时，采用算法D进入(步骤1)，并将算法切换到算法B(步骤2)，等到数值振荡消除后采用算法C(步骤3)同步后切换到算法A(步骤0)，若在步骤2阶段发生插值时，则进入步骤1插值，4个分算法具有不同的优点，可以用在电磁暂态的不同计算情形，本发明在切换算法时可以保证元件的等值导纳不变，整个仿真过程中计算精度不低于2阶，且故障期间具有L稳定可以消除数值振荡，并且可以变步长计算，能够应用于大规模电网的电磁暂态仿真计算。
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公开(公告)号：CN112434409A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011271210.6
申请日：2020-11-13
申请人： 国家电网有限公司 , 东北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明的基于恒定阻抗接口的同步发电机全电磁暂态仿真方法，其特点是，包括：获取同步发电机的物理参量并将相关数据按照标准格式填入到数据文件中；利用数据搭建功能搭建同步发电机控制系统模型；将机电暂态仿真模型数据转换为全电磁暂态仿真数据；全电磁仿真程序读入仿真数据后，完成同步发电机的初始化；按照实际设置进行仿真，完成每步的仿真：将仿真结果曲线输出到指定文件进行稳定性判断步骤，其方法考虑了同步发电机的非线性，能够准确的仿真同步发电机的暂态过程，适应大多数的电磁暂态仿真软件的需要，其科学合理，适用性强，仿真准确，计算效率高，收敛精度高。
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公开(公告)号：CN111162566B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010072593.8
申请日：2020-01-21
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 东北电力大学 , 国网山西省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J3/48
摘要： 本发明提供一种确定风光联合发电系统的联合出力特性的方法和系统。所述方法和系统通过采集风光联合发电系统的有功出力、负荷功率和累计源荷电量，并基于所述采集的数据确定了衡量风光联合出力综合特性的出力波动率、相对变化率、有利调峰小时数和累计源荷电量一阶差分波动率指标，以及风光联合出力的相关系数，并依据Spearman相关理论建立了风光联合出力特征关系函数，以所述函数对风光联合发电系统的出力波动特性和调峰特性进行分析，对大规模风电、光伏联合并网调度具有一定的指导意义。
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公开(公告)号：CN111162566A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN202010072593.8
申请日：2020-01-21
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 东北电力大学 , 国网山西省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J3/48
摘要： 本发明提供一种确定风光联合发电系统的联合出力特性的方法和系统。所述方法和系统通过采集风光联合发电系统的有功出力、负荷功率和累计源荷电量，并基于所述采集的数据确定了衡量风光联合出力综合特性的出力波动率、相对变化率、有利调峰小时数和累计源荷电量一阶差分波动率指标，以及风光联合出力的相关系数，并依据Spearman相关理论建立了风光联合出力特征关系函数，以所述函数对风光联合发电系统的出力波动特性和调峰特性进行分析，对大规模风电、光伏联合并网调度具有一定的指导意义。
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公开(公告)号：CN109245150A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810971112.X
申请日：2018-08-24
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 东北电力大学
摘要： 本发明提供了一种用于风电集群的功率分配方法及系统。其包括：基于电网级调度指令，利用预先制定的有功协调分配策略，确定风电场集群层的风电最优出力；基于风电场集群层的风电最优出力，利用预先制定的有功协调分配策略，确定子场层的风电最优出力；基于子场层的风电最优出力，控制机组层中风机控制终端的运行。本发明的有功出力分层递阶分配方法，结合大系统的分层递阶思想，在风电集群层次考虑同一区域内不同风电场之间的协调配合，进一步实现了系统网损相对最小化的同时提高风电消纳能力。
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公开(公告)号：CN113505938B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202110844097.4
申请日：2021-07-26
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 东北电力大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种超短期风电功率组合预测方法及系统。该方法包括利用风电出力历史数据训练长短期记忆网络；利用数值天气预报数据训练极限学习机；根据长短期记忆网络预测值、极限学习机预测值、风电功率、数值天气预报数据、风速变化量以及长短期记忆网络滚动预测步数，采用加权灰色关联算法，确定与待预测时刻的数值天气预报数据相似性大于相似性阈值的历史相似时刻；根据历史相似时刻对应的两个模型的预测值、风电功率、数值天气预报数据以及风电实际出力数据，采用时变自适应系数法，确定两个模型的组合预测权重参数，进而确定组合预测模型；根据组合预测模型对预测时刻的风电功率进行预测。本发明能够改善预测误差分布，提高预测精度。
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公开(公告)号：CN116780546A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310782773.9
申请日：2023-06-29
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 东北电力大学
摘要： 本发明公开一种微电网低碳经济调度方法、系统、设备及介质，属于微电网领域。首先构建广义综合需求响应模型，广义综合需求响应模型包括激励需求响应模型、可替代负荷的需求响应模型、有机朗肯循环模型和电转气模型，对负荷进行优化，并基于多层感知机进行非线性条件拟合；然后构建微电网的低碳经济调度模型，并基于低碳经济调度模型，以经济成本和环境效益成本之和最低为优化目标，构成微电网低碳经济调度的目标函数，最后以风电出力、光伏出力和负荷优化结果为输入量，采用SAC算法对目标函数进行优化求解，获得微电网低碳经济调度的最终优化结果。本发明考虑广义集成需求响应和非线性条件，能够更好地促进风电消纳和提高能源效率。
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公开(公告)号：CN113505938A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110844097.4
申请日：2021-07-26
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 东北电力大学
摘要： 本发明涉及一种超短期风电功率组合预测方法及系统。该方法包括利用风电出力历史数据训练长短期记忆网络；利用数值天气预报数据训练极限学习机；根据长短期记忆网络预测值、极限学习机预测值、风电功率、数值天气预报数据、风速变化量以及长短期记忆网络滚动预测步数，采用加权灰色关联算法，确定与待预测时刻的数值天气预报数据相似性大于相似性阈值的历史相似时刻；根据历史相似时刻对应的两个模型的预测值、风电功率、数值天气预报数据以及风电实际出力数据，采用时变自适应系数法，确定两个模型的组合预测权重参数，进而确定组合预测模型；根据组合预测模型对预测时刻的风电功率进行预测。本发明能够改善预测误差分布，提高预测精度。
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