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公开(公告)号：CN110739710A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201810805262.3
申请日：2018-07-20
申请人： 中国农业大学 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 华北电力科学研究院有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种基于优化算法的多种能源类型协调调度方法及装置，其中，方法包括以下步骤：建立热电冷联产模块运行模型、储冰空调的功率限制和蓄电池的运行限制；针对可再生能源不确定性进行场景生成，并还原得到可再生能源预期值；建立综合优化调度模型，其中，最优目标为使日常运行成本最小，以应用粒子群算法对优化调度模型进行求解。该方法能够在多种能源类型协调调度中充分考虑可再生能源不确定性，并且将制冷和电力具有耦合关系的储冰空调应用于其中，从而实现应用制冷和电力需求有耦合关系的储冰空调的多种能源类型的经济优化。
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公开(公告)号：CN110738344A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201810805351.8
申请日：2018-07-20
申请人： 中国农业大学 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 华北电力科学研究院有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种电力系统负荷预测的分布式无功优化方法及装置，其中，方法包括：将预测地的电力负荷信息、气象信息和节假日信息划分为多个输入神经元一个输出样本的测试集；建立初始LSTM网络，将训练集带入初始LSTM网络中进行前向计算和反向传播训练；通过训练好的LSTM网络输入预测日所需使用的神经元信息，以对每一个时间点进行负荷预测；分析分布式电源的无功补偿特性，并采集分布式电源的目标参数，以建立分布式电源无功模型；建立以网络损耗最小为目标函数的电网无功优化模型；根据无功平均利用率和瞬时通信拓扑矩阵进行分布式优化控制计算，以实现分布式无功优化。该方法可以获得快速准确的负荷预测。
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公开(公告)号：CN110738344B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201810805351.8
申请日：2018-07-20
申请人： 中国农业大学 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 华北电力科学研究院有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种电力系统负荷预测的分布式无功优化方法及装置，其中，方法包括：将预测地的电力负荷信息、气象信息和节假日信息划分为多个输入神经元一个输出样本的测试集；建立初始LSTM网络，将训练集带入初始LSTM网络中进行前向计算和反向传播训练；通过训练好的LSTM网络输入预测日所需使用的神经元信息，以对每一个时间点进行负荷预测；分析分布式电源的无功补偿特性，并采集分布式电源的目标参数，以建立分布式电源无功模型；建立以网络损耗最小为目标函数的电网无功优化模型；根据无功平均利用率和瞬时通信拓扑矩阵进行分布式优化控制计算，以实现分布式无功优化。该方法可以获得快速准确的负荷预测。
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公开(公告)号：CN113806907B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202110888710.2
申请日：2021-08-02
申请人： 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请实施例提供一种双馈风电机组机电暂态数据处理方法及装置，方法包括：获取双馈风电机组低电压穿越工况下的基本参数；根据所述基本参数和最小二乘法参数辨识规则，确定所述双馈风电机组的低电压穿越期间和结束后的有功控制数据以及无功控制数据；根据所述有功控制数据、所述无功控制数据以及所述双馈风电机组的低电压穿越实现方式数据和低电压穿越状态判断数据，确定所述双馈风电机组的低电压穿越特性；本申请能够充分考虑不同风电机组厂家和变流器厂家控制策略的差异性，有效、准确辨识双馈风电机组低电压穿越模型关键参数。
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公开(公告)号：CN114172157B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110855860.3
申请日：2021-07-28
申请人： 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供一种新能源和数据中心增量负荷调度方法及装置，本发明提出了一种在大规模新能源汇集地区，调整数据中心等可调节负荷用电时段及负荷促进新能源消纳的增量负荷调度模式，该调度模式由市场运营机构根据日前功率预测结果发布次日受限时段及受限电量，数据中心等可调负荷挂牌、新能源场站摘牌，新能源场站和数据中心共同参与日前市场申报，市场运营机构开展安全校核并进行调度执行，并规范了调度结算原则，本发明具有实用性和易操作性，所提出的技术路线实用性强，后续能够为新能源企业和数据中心等可调节负荷资源参与日前电力市场提供借鉴和参考。
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公开(公告)号：CN114498719A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210088229.X
申请日：2022-01-25
申请人： 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司
摘要： 本发明涉及一种抑制直流系统暂态过电压的参数优化方法及系统，所述方法包括如下步骤：确定直流系统中的待优化参数，并构建用于参数优化的目标函数；根据目标函数对每个待优化参数的轨迹灵敏度，按照轨迹灵敏度从大到小的顺序对待优化参数进行排序，获得待优化参数序列；将待优化参数序列切分成多个待优化参数子序列；以目标函数最优化为目标，依次利用遗传算法优化每个待优化参数子序列中的待优化参数。本发明首先通过对直流系统控制参数进行灵敏度分析对所有待优化参数进行优先级排序，随后根据待优化参数样本空间将待优化参数进行分组，最后通过遗传算法对各组待优化参数依次寻优得到最合适的控制参数，达到最佳的抑制暂态过电压效果。
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公开(公告)号：CN113806907A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202110888710.2
申请日：2021-08-02
申请人： 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请实施例提供一种双馈风电机组机电暂态数据处理方法及装置，方法包括：获取双馈风电机组低电压穿越工况下的基本参数；根据所述基本参数和最小二乘法参数辨识规则，确定所述双馈风电机组的低电压穿越期间和结束后的有功控制数据以及无功控制数据；根据所述有功控制数据、所述无功控制数据以及所述双馈风电机组的低电压穿越实现方式数据和低电压穿越状态判断数据，确定所述双馈风电机组的低电压穿越特性；本申请能够充分考虑不同风电机组厂家和变流器厂家控制策略的差异性，有效、准确辨识双馈风电机组低电压穿越模型关键参数。
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公开(公告)号：CN111953025B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010602423.6
申请日：2020-06-29
申请人： 国网冀北电力有限公司 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供一种配电网分布式光伏消纳能力确定方法及系统。该配电网分布式光伏消纳能力确定方法包括：确定分布式光伏的有功功率、配电网负荷节点的有功功率和配电网负荷节点的无功功率；根据分布式光伏的有功功率、配电网负荷节点的有功功率和配电网负荷节点的无功功率确定节点电压最大值和节点电压最大值对应的分布式光伏安装容量；根据节点电压最大值、分布式光伏安装容量和配电网电压允许阈值确定分布式光伏最大安装容量和分布式光伏最小安装容量作为配电网分布式光伏消纳能力。本发明可以提高分布式光伏消纳能力的精度，准确得到分布式光伏的消纳水平，有利于配电网的安全运行。
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公开(公告)号：CN112152226B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010885095.5
申请日：2020-08-28
申请人： 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明提供了一种基于分布式光伏节点的调压方法及装置，基于分布式光伏节点的调压方法包括：根据预获取的分布式光伏节点的有功功率预测值以及负荷节点有功功率预测值计算的所述负荷节点的无功功率；根据分布式光伏节点的有功功率预测值、负荷节点有功功率预测值以及所述负荷节点的无功功率生成目标函数，判断所述配电系统中所有节点电压是否超出预设阈值；如果是，根据预设的目标函数确定所述分布式光伏节点的有功功率消减量以及无功功率参考值。本发明在不额外加装电网设备的情况下，充分利用所述分布式光伏节点无功功率，能够有效地保证高渗透率分布式光伏接入地区的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN111784030A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010534498.5
申请日：2020-06-12
申请人： 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于空间相关性的分布式光伏功率预测方法及装置，包括：对获取的分布式光伏和预设范围内的集中式光伏的历史发电量数据进行异常修补；从修补后的历史发电量数据中获取分布式光伏的历史发电量序列和集中式光伏的历史发电量序列；根据分布式光伏的历史发电量序列和集中式光伏的历史发电量序列从所有集中式光伏中确定分布式光伏的参照电站；根据参照电站的历史发电量数据与分布式光伏的历史发电量数据的关系预测分布式光伏的功率。本申请实现了在无需配置功率预测系统的条件下，利用现有的日发电量数据即可实现分布式光伏实用化功率预测。
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