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公开(公告)号:CN111695754A
公开(公告)日:2020-09-22
申请号:CN202010315636.0
申请日:2020-04-21
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 南京邮电大学 , 国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司
摘要: 本发明提供一种电力物联网信息安全风险评估方法和装置,采用基因表达式编程算法对预先构建的风险评估指标体系中各评估指标的权重进行计算;基于各评估指标对各风险等级的隶属度确定综合评估矩阵;基于所述权重和综合评估矩阵对电力物联网信息安全风险进行评估,简化了评估过程,采用基因表达式编程算法计算权重,使得权重的确定具有客观性且准确,基于权重和综合评估矩阵评估电力物联网信息安全风险,考虑了风险评估指标体系中各个评估指标的关系,大大提高了评价结果的准确性;考虑到影响电力物联网安全稳定运行的因素数量多且相互之间具有较强的联系性以及各影响因子之间的非可加性,提高了电力物联网安全运行的可靠性和稳定性。
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公开(公告)号:CN111463773A
公开(公告)日:2020-07-28
申请号:CN202010155683.3
申请日:2020-03-09
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 南京邮电大学
摘要: 本发明提供一种区域型综合能源系统能量管理优化方法和装置,获取区域型综合能源系统的拓扑结构、负荷和分布式发电功率预测信息;基于能量管理优化模型,采用蒙特卡罗法进行抽样,并结合遗传算法进行求解,得到区域型综合能源系统中冷热电源各自的计划出力和区域型综合能源系统的能量管理成本期望值。本发明大大提高了区域型综合能源系统中冷热电源各自的计划出力和区域型综合能源系统的能量管理成本期望值的置信度,通过功率预测误差样本量化了不确定因素,为提高能量管理优化结果置信度提供可靠基础;可以实现不确定性条件下的区域内外冷、热、电等多种能源供给来源的耦合互补和协同运行。
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公开(公告)号:CN117828965A
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202211195789.1
申请日:2022-09-29
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 东南大学
IPC分类号: G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F119/02
摘要: 本发明提供的一种基于多特征混合数据输入的充电负荷预测方法及系统,包括:获取待测的充电负荷时序数据和网格属性数据;将待测的充电负荷时序数据和网格属性数据输入到预先训练的充电负荷预测模型中预测电动汽车充电负荷;其中,充电负荷预测模型是基于充电负荷历史时序数据和历史网格属性数对组合神经网络进行训练得到的;其中,组合神经网络包括加入门控循环神经单元的循环神经网络和多层感知器深度神经网络。本发明采用获取城市网格电动汽车充电负荷历史时序数据和属性数据,改进组合神经网络的方法,解决了仅采用历史时序数据作为输入,充电负荷预测精度不高的问题,提升了预测效率和精确度。
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公开(公告)号:CN115549204A
公开(公告)日:2022-12-30
申请号:CN202211204489.5
申请日:2022-09-29
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明涉及微电网群调控技术领域,具体提供了一种微电网群双层分布式集群调峰方法及装置,包括:利用预先构建的第一马尔可夫模型生成调节各微电网的输出功率任务时间向量;将所述各微电网的输出功率任务时间向量代入预先构建的第二马尔可夫模型,得到所述预先构建的第二马尔可夫模型生成的用于调节各微电网的决策行为向量;其中,所述决策行为向量包括下述中的至少一种:储能装置放电行为、储能装置待机行为、储能装置充电行为、负荷削减动作、负荷转移动作及负荷恢复动作。本发明提供的技术方案,能够实现多微电网协同调峰,并形成多微电网协同调峰系统。
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公开(公告)号:CN112001490A
公开(公告)日:2020-11-27
申请号:CN202010654225.4
申请日:2020-07-08
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
发明人: 孙檬檬 , 王正风 , 吴旭 , 叶荣波 , 周昶 , 栗峰 , 丛从 , 何洁琼 , 梁志峰 , 陈原子 , 雷震 , 陆晓 , 许晓慧 , 赫卫国 , 江星星 , 夏俊荣 , 张祥文 , 刘海璇 , 汪春 , 孔爱良 , 华光辉 , 胡汝伟 , 姚虹春 , 曹潇 , 黄秀丽
摘要: 本发明公布了一种并网光伏系统置信容量的确定方法及系统,包括:获取光伏渗透率、时间步长和光伏负荷相关相似指数;将所述光伏渗透率、时间步长和光伏负荷相关相似指数带入预先训练的经验模型确定光伏系统的置信容量;其中,所述经验模型为利用人工神经网络对置信容量与光伏渗透率、时间步长和光伏负荷相关相似指数之间的映射关系进行训练得到。本发明可以在不需要使用复杂、耗时的逆向蒙特卡罗SMC计算的情况下,估计出任何给定光伏渗透率、时间步长和光伏负荷相关相似指数的置信容量。
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公开(公告)号:CN118825981A
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410813293.9
申请日:2024-06-24
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 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镇江供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H02J3/00 , H02J3/14 , H02J1/10 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
摘要: 本发明提供了一种台区动态增容工程化控制方法和系统,包括:根据分布式电源短期预测出力结果和台区协同控制方案,判断是否台区有动态增容场景产生,并在产生时识别出动态增容场景的类型;在各台区对应的动态增容场景的类型下,基于台区的运行数据和用户心理计算台区各可调资源动态调控潜力;以各台区的各可调资源动态调控潜力和用户心理为输入,以线损最小和控制偏差最低为目标对各台区的各可调资源的出力进行优化求解,得到所有台区一起的台区柔直互联功率交互方案;基于所述台区柔直互联功率交互方案调控各台区的各可调资源的出力;本发明计算台区各可调资源动态调控潜力和台区柔直互联功率交互方案,降低台区变压器负载率,保障电网安全运行。
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公开(公告)号:CN112865131A
公开(公告)日:2021-05-28
申请号:CN202011622282.0
申请日:2020-12-31
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 国网宁夏电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明涉及一种参与电网频率调节的光伏逆变器运行控制方法和系统,包括:根据光伏发电机组的减载率确定光伏发电机组的功率‑电压特性曲线中的斜率变化量;基于光伏发电机组的功率‑电压特性曲线中的斜率变化量,利用改进的MPPT算法确定光伏逆变器的直流侧电压参考值;基于光伏逆变器的直流侧电压参考值控制光伏逆变器中IGBT的通断。本发明考虑了光伏发电机组的减载率对光伏逆变器控制的影响,提高了光伏逆变器控制的准确性。
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公开(公告)号:CN111859780A
公开(公告)日:2020-10-30
申请号:CN202010514182.X
申请日:2020-06-08
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F111/06 , G06F113/04
摘要: 本发明提供了一种微电网运行优化方法和系统,包括:采集微电网参数并输入微电网运行优化模型;采用改进粒子群算法,求解微电网运行优化模型,得到微电网运行优化方案;根据微电网运行优化方案,进行微电网运行优化;改进粒子群算法包括:自适应惯性权重调整、混沌算法初始化粒子群和模拟退火接受粒子位置更新;微电网运行优化模型是基于最小化环境代价为目标函数建立的。本发明提供的技术方案克服了传统PSO算法的缺点,如迭代收敛速度较慢,易陷入局部极值等,收敛速度快,不易陷入局部极值,能够更好的对微电网运行进行优化。
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公开(公告)号:CN111859242A
公开(公告)日:2020-10-30
申请号:CN202010487945.6
申请日:2020-06-02
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司 , 河海大学 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明提供了一种家庭电力能效优化方法及系统,所述方法包括:基于获取的各家庭用户的用电信息利用预先构建的能效评估模型对各家庭电力能效指标体系进行综合评估;基于各家庭用户的评估结果、家庭用户的用电设备中各可控负荷的运行参数和预先构建的可控负荷模型,获得家庭用电设备中所有可控负荷在设定周期内的用电量;基于家庭用电设备中所有可控负荷在设定周期内的用电量,以负荷峰谷差最小为目标对家庭用电行为进行优化。本发明能够准确的对家庭能效进行评估,同时针对用电能效较低的用户提供了用电优化方案。
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公开(公告)号:CN111797564A
公开(公告)日:2020-10-20
申请号:CN202010439616.4
申请日:2020-05-21
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
摘要: 本发明公开了一种高维分布式光伏出力的相关性样本获取方法及系统,所述方法包括:基于同步采集的各分布式光伏电站的出力数据得到多组光伏出力时序数据;基于多组光伏出力时序数据,采用结构学习算法和最大似然估计法进行网络结构和参数学习,构建基于贝叶斯网络的拓扑结构;对所述贝叶斯网络的拓扑结构中各网络结点进行遍历采样,获得具有相关性的高维分布式光伏出力样本。本发明以数据为驱动,通过确定贝叶斯网络的拓扑结构并进行参数学习,获得服从联合概率分布的分布式光伏相关性样本,能够较为全面、准确地描述多个分布式光伏电站出力的线性和非相关性特征。
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