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公开(公告)号：CN115459347B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202211241114.6
申请日：2022-10-11
Applicant: 东南大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明属于微电网群运行控制技术领域，公开一种微电网群供电恢复路径选择及协同控制的方法，通过各微电网群内部分布式电源采集本地电压电流信息，经下垂控制得到电压参考值；计算各微电网内部无功按容量均分和电压恢复所需的补偿量；然后计及拓扑切换过程中的冲击电流，明确各微电网群功率可调范围，对转供路径两端电压相角差、联络线稳态传输功率的比较选择引起波动最小转供路径；通过联络线两端微电网区域电压相角预同步实现原转供区域平滑并网。该方法能够实现微网群间拓扑动态变化过程中的控制，保证微网群供电电压幅值、频率和功率均分的实现，能够有效的选择合适的转供路径，降低拓扑切换过程中的暂态波动，提高了微电网群供电的可靠性。
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公开(公告)号：CN115459347A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211241114.6
申请日：2022-10-11
Applicant: 东南大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明属于微电网群运行控制技术领域，公开一种微电网群供电恢复路径选择及协同控制的方法，通过各微电网群内部分布式电源采集本地电压电流信息，经下垂控制得到电压参考值；计算各微电网内部无功按容量均分和电压恢复所需的补偿量；然后计及拓扑切换过程中的冲击电流，明确各微电网群功率可调范围，对转供路径两端电压相角差、联络线稳态传输功率的比较选择引起波动最小转供路径；通过联络线两端微电网区域电压相角预同步实现原转供区域平滑并网。该方法能够实现微网群间拓扑动态变化过程中的控制，保证微网群供电电压幅值、频率和功率均分的实现，能够有效的选择合适的转供路径，降低拓扑切换过程中的暂态波动，提高了微电网群供电的可靠性。
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公开(公告)号：CN115277787A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211008032.7
申请日：2022-08-22
Applicant: 东南大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了微电网运行控制与优化领域的一种考虑网络攻击和通信延时的微网群通信网络优化方法，包括：提出通信网络结构生存性评价指标H1；得到第一阶段优化的网络拓扑结构；建立微电网通信网络关于通信延时鲁棒性的链路权重优化指标H2和微电网通信网络关于一致性收敛速度的链路权重优化指标H3；建立第二阶段优化的双目标半正定规划模型并求解，得到包含最优通信链路权重的通信网络；求解得到每个微电网对应的最优通信拓扑。本发明所提出的两阶段优化方法的计算成本性能较高，具有良好的实际应用潜力；提高系统在多重蓄意网络攻击下的系统弹性；提高了求解效率；平衡微电网一致性控制算法的收敛速度和对传输延迟的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116845988A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310832197.4
申请日：2023-07-07
Applicant: 东南大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明提供一种微电网群应急协同控制方法和系统，涉及微电网群运行控制领域。该微电网群应急协同控制方法，首先依据协同控制目标确立系统稳态收敛式；结合本地已知信息，基于动态收敛算法估计各状态量平均值并计算邻居节点交互信息，建立群间‑群内分布式协同控制；故障解列；基于动态收敛算法及线性二次型调节器得到满足移动式储能有功均分和SOC均衡的补偿量；通过所估计平均值的不平衡量及信息传输误差构造事件触发条件；通过供需功率转移实现故障恢复后移动式储能无缝退出。该方法能够实现微电网群频率/关键母线电压恢复、功率均分及移动式储能SOC均衡，兼顾收敛性能与通信成本的优势，提高了微电网群在故障情形下的灵活性与弹性。
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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
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 东南大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109241549A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810722392.0
申请日：2018-07-04
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 东南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 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：CN113487093B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202110778120.4
申请日：2021-07-09
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q10/067
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域前向时序最优组合的超短期光伏功率预测方法。本发明采用的技术方案为：首先，根据待预测站点经纬度计算地图直线距离，建立邻域站点集合；其次，根据邻域集合，建立基于已选择邻域站点前向时序最优组合特征集的超短期光伏功率预测模型，依次校验预测效果、扩展最优组合集，直至前向校验结束完成待预测站点超短期光伏功率预测模型的构建。本发明可实现在缺乏站点地面气象观测数据时，天气波动下站点超短期预测模型精度的提升。
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公开(公告)号：CN117439199A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311310745.3
申请日：2023-10-10
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高比例分布式光伏频率电压组合支撑的方法和系统，所述方法通过分布式光伏并网变流器的有功无功输出特性，构建变流器的功率输出模型；通过系统功频特性分析有功‑频率之间的关系，对分布式光伏频率支撑进行分析以及建模；通过DistFlow法分析系统有功、无功与电压之间的关系，构建电压支撑模型；根据实际拓扑情况以及变流器实际容量来确定相应的约束条件；通过二阶锥的方法对最小网损目标函数进行优化求解。本发明在光伏减载运行的基础上，充分利用分布式光伏备用容量来进行功率补偿，在频率电压都合格的基础上，还能够进行系统优化，使得系统网损最小，提高了系统的稳定性和经济性，对保障新能源并网系统安全稳定运行具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116599026A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202211410415.7
申请日：2022-11-11
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司
Inventor： 唐雅洁 , 吴晓刚 , 吴新华 , 陶毓锋 , 季青锋 , 陈楠 , 阎洁 , 刘永前 , 张有鑫 , 周逸之 , 杜倩昀 , 叶碧琦 , 徐文 , 胡建鹏 , 龚迪阳 , 林达 , 赵汉鹰 , 叶吉超 , 胡鑫威 , 张雪松 , 陈文进 , 张俊 , 陈菁伟 , 张若伊 , 祝巍蔚 , 韩爽 , 李志浩 , 周晓庆 , 葛畅 , 李玉浩
Abstract: 本发明公开了一种基于云模型和RBF神经网络的风电场短期风速订正方法，属于风电场的电数字数据处理技术领域。该方法包括：构建训练集，训练集中每个样本包括：待预测风电场在选定历史时间段任一时刻数值天气预报中的预报风速数据和该风电场在对应时刻测风塔的实测风速值；对训练集所有样本进行划分，建立每个风速段对应的单点预测误差云模型并计算该云模型对应的特征值；根据训练集中各样本及对应特征值训练RBF神经网络，训练完毕后得到短期风速订正模型以用于对待预测时段进行风速订正。本发明将RBF神经网络快速易行以及全局最优的特点与云模型处理不确定性问题的优势进行融合，是一种更为全面、准确性更高的短期风速订正方法。
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公开(公告)号：CN116562410A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202211415015.5
申请日：2022-11-11
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司
Inventor： 唐雅洁 , 吴晓刚 , 吴新华 , 赵汉鹰 , 陶毓锋 , 季青锋 , 阎洁 , 陈楠 , 张有鑫 , 周逸之 , 杜倩昀 , 叶碧琦 , 刘永前 , 徐文 , 胡建鹏 , 龚迪阳 , 林达 , 叶吉超 , 胡鑫威 , 张雪松 , 陈文进 , 张俊 , 陈菁伟 , 张若伊 , 祝巍蔚 , 周晓庆 , 韩爽 , 李志浩 , 葛畅 , 李玉浩
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F30/27 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开一种基于深度神经网络的风光水一体化功率预测方法，属于电场的电数字数据处理技术领域。本发明包括采集区域风电场、光伏电站、水电站历史实测功率数据，建立功率数据集；构建风光水的一体化超短期功率预测模型，采用长短时记忆深度神经网络；基于过零率指标将分解后的功率序列重构为高频、低频分量，分解方法采用经验模态分解；进行训练，分别得到风光水的高频、低频功率序列预测模型；对风光水的高频、低频功率序列进行预测，从而得到区域风光水的超短期功率预测结果。充分考虑风电、光伏、水能之间差异性因素，挖掘异质能源间的时空耦合，有效提高风光水电场功率预测精度，提高超短期速度预测结果准确性，更好地维持电力稳定运行。
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