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公开(公告)号：CN115296329B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202210689669.0
申请日：2022-06-17
Applicant: 北京四方继保工程技术有限公司 , 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宁波供电公司
Abstract: 一种用于微电网的氢能发电系统并网控制方法，氢能发电系统中的燃料电池输出端通过超级电容器与初级直流变换器相连，再分别通过次级直流变换器、逆变器构成直流并网单元和交流并网单元实现氢能发电的直流并网和交流并网运行。通过采集氢能发电系统的交流并网端口、直流并网端口、内部直流母线等关键点处的电气量以及断路器位置、氢气流量、阀门开度等非电气量，并结合上级调度指令，动态控制并网单元的运行模式和功率输出值，并进一步控制超级电容器的充放电状态和燃料电池的输入。本发明能够保障氢能源发电系统的实时、稳定、准确的功率或电压输出。
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公开(公告)号：CN115296329A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210689669.0
申请日：2022-06-17
Applicant: 北京四方继保工程技术有限公司 , 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宁波供电公司
Abstract: 一种用于微电网的氢能发电系统并网控制方法，氢能发电系统中的燃料电池输出端通过超级电容器与初级直流变换器相连，再分别通过次级直流变换器、逆变器构成直流并网单元和交流并网单元实现氢能发电的直流并网和交流并网运行。通过采集氢能发电系统的交流并网端口、直流并网端口、内部直流母线等关键点处的电气量以及断路器位置、氢气流量、阀门开度等非电气量，并结合上级调度指令，动态控制并网单元的运行模式和功率输出值，并进一步控制超级电容器的充放电状态和燃料电池的输入。本发明能够保障氢能源发电系统的实时、稳定、准确的功率或电压输出。
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公开(公告)号：CN114551944A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210016471.6
申请日：2022-01-07
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宁波供电公司 , 武汉理工大学
IPC: H01M8/04828 , H01M8/04537 , H01M8/04298 , H01M8/04992 , H01M8/04664
Abstract: 本发明公开了一种质子交换膜燃料电池内部含水量的快速控制方法及系统。本发明根据质子交换膜燃料电池内部产生的阴极压降值构建阴极单相流压降模型，通过遗传与粒子群优化混合算法完成所建立的压降模型的参数辨识，建立各式水故障类型与压降模型之间的耦合关系，判断质子交换膜燃料电池电堆内部水状态，最后利用自适应模糊PID控制其含水量保持在正常范围内，从而实时维持质子交换膜燃料电池在正常状态下稳定运行。本发明能够在线准确判断水故障类型，利用自适应模糊PID控制器实现复杂系统的简单控制并能取得良好的控制效果，有效保证质子交换膜燃料电池运行的稳定性。
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公开(公告)号：CN114551944B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202210016471.6
申请日：2022-01-07
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宁波供电公司 , 武汉理工大学
IPC: H01M8/04828 , H01M8/04537 , H01M8/04298 , H01M8/04992 , H01M8/04664
Abstract: 本发明公开了一种质子交换膜燃料电池内部含水量的快速控制方法及系统。本发明根据质子交换膜燃料电池内部产生的阴极压降值构建阴极单相流压降模型，通过遗传与粒子群优化混合算法完成所建立的压降模型的参数辨识，建立各式水故障类型与压降模型之间的耦合关系，判断质子交换膜燃料电池电堆内部水状态，最后利用自适应模糊PID控制其含水量保持在正常范围内，从而实时维持质子交换膜燃料电池在正常状态下稳定运行。本发明能够在线准确判断水故障类型，利用自适应模糊PID控制器实现复杂系统的简单控制并能取得良好的控制效果，有效保证质子交换膜燃料电池运行的稳定性。
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公开(公告)号：CN116316542A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211426171.1
申请日：2022-11-14
Applicant: 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 宁波市电力设计院有限公司 , 国网浙江省电力公司电力科学研究院
Inventor： 王波 , 朱耿 , 虞殷树 , 贺旭 , 陈东海 , 章杜锡 , 朱晓杰 , 黄亮 , 王晴 , 马旭 , 蒋元元 , 周勋甜 , 唐雅洁 , 龚迪阳 , 张志雄 , 陈玄俊 , 邵雪峰 , 王正勇 , 王丽鹏 , 林达 , 李志浩 , 张雪松
IPC: H02J3/00 , H02J3/46 , G06N3/006 , G06F18/23213 , G06N3/0464
Abstract: 本发明实施例公开了区域分布式光伏功率预测方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：构建分布式光伏电站间的关联模型，并进行不完备性区域分布式光伏功率相关性的聚类；获取与当前气象参数具有最大相似度的历史气象数据，构建相似日数据集；构建基准光伏电站功率预测模型，并预测基准光伏；对所述基准光伏与目标光伏电站间的相关性分析，以得到平均关联度值；将所述平均关联度值输入至所述关联模型内预测目标分布式光伏功率。通过实施本发明实施例的方法可实现对不完备性的区域分布式光伏功率的精准预测。
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Patent Agency Ranking
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：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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