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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：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：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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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：CN112653137A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011471272.1
申请日：2020-12-14
申请人： 东北电力大学 , 润电能源科学技术有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明涉及一种计及碳交易的光热电站与风电系统、基于该系统的低碳经济调度方法及系统，其中，通过风电、火电与光热联合运行，并由光热电站分担火电机组承担的备用容量，能够降低碳排并促进风电消纳；电热转换环节、光热电站与火电机组三者共同为系统提供旋转备用，可以有效降低传统火电机组出力进而减少碳排量、有效提升风电的消纳水平的同时保证运行的经济性。在低碳经济调度方法及系统中，以电力系统综合成本最优为目标函数，结合各机组元件的约束条件构建低碳调度模型；基于低碳调度模型得到低碳调度方案，有利于电力系统运行的低碳化。
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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：CN112182915B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202011199702.9
申请日：2020-10-30
申请人： 东北电力大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F119/02 , G06F119/06
摘要： 本发明提供了一种协同促进风电消纳的优化调度方法及系统，方法包括：基于电动汽车与地源热泵构建源‑荷协同RIES架构；基于架构构建协同RIES优化模型的目标函数和约束条件；对协同RIES优化模型进行求解，获得优化调度参数；本发明在源侧引入地源热泵，通过协调电、热源出力实现联供机组热电解耦，提高风电上网空间；其次，在荷侧考虑电动汽车可调度价值，采用激励型需求响应引导充电负荷有序转移，协助风电并网消纳；最后，以调度周期内运行成本最小为目标建立源荷协同区域综合能源系统优化调度模型并进行求解。结果表明：地源热泵能够有效减少弃风，需求响应削峰填谷效果显著，源荷协同作用下系统风电消纳能力与运行效益更具优势、供电可靠性更高。
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公开(公告)号：CN117196219A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311170051.4
申请日：2023-09-12
申请人： 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 东北电力大学 , 国网青海省电力公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04
摘要： 考虑太阳能辅助碳捕集技术的综合能源随机低碳调度方法，属于电气技术领域，通过根据IEPU系统框架多元设备的电能、热能、氢能以及CO2的能量流动关系，建立CHP‑SACC联合系统的精细化模型，包括锅炉燃烧子系统、蒸汽热电联产子系统、再生加热子系统、储热子系统、太阳能集热子系统以及碳捕集子系统；建立IEPU随机低碳调度模型，并建立模型约束条件，以全调度周期内系统最大化收益期望为目标函数，通过matlab平台编程使用yalmip工具包调用gurobi进行求解，输出各场景低碳调度计划。本发明解决综合能源生产单元中燃煤机组碳捕集过程的高能耗问题。实现IEPU的多能协同与低碳运行。
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公开(公告)号：CN112308433B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202011211341.5
申请日：2020-11-03
申请人： 东北电力大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及风电电力调度方法及系统，方法包括：获取风电预测误差和负荷预测误差的功率等式平衡约束和旋转备用不等式平衡约束；获取所述功率等式平衡约束和所述旋转备用不等式平衡约束松弛为功率约束平衡时的置信水平；根据运行总成本、CHP机组发电成本、常规火电机组发电成本、风电运维成本和碳排放成本建立考虑模糊机会约束的调度模型，记为第一模型；根据所述置信水平和所述第一模型建立融入模糊变量的单目标机会规划模型，记为第二模型；计算所述第二模型的最优解；根据最优的第二模型进行风电电力调度。本发明中的考虑模糊机会约束的调度模型，充分考虑了碳排放成本、运行成本以及不确定因素，降低了碳排放量，提高了风电消纳量。
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