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公开(公告)号：CN107591840B
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201710876405.5
申请日：2017-09-25
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑随机相关性的区域多微网系统可靠性评估方法，它包括以下步骤：步骤1，对微网群运行变量间的随机相关性进行分析；步骤2，对微网群内风速及负荷进行建立微网群可靠性模型；步骤3，对微网群运行变量进行抽样；步骤4，判断微网群可靠性指标的收敛情况；步骤5，制定微网群可靠性评估中的供电策略；步骤6，计算微网群系统的可靠性。本发明考虑了微网群内各微网之间运行变量之间的随机相关性；并将该微网群可靠性评估模型应用于微网群可靠性评估算法，以期为微网群高可靠性供电提供指导,不仅为微网群协调运行调度提供了指导，而且保证了微网群高可靠性供电。
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公开(公告)号：CN106208138B
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201610653100.3
申请日：2016-08-10
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 山东鲁能智能技术有限公司 , 山东中实易通集团有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟阻抗的分布式电源无交流传感器控制方法，适应于微电网的并网和孤岛双模式运行，在微电网并网运行时，在下垂控制的基础上加入了虚拟阻抗控制，在无需电压传感器的情况下控制系统精度和稳定性不受电网谐波的影响；在微电网孤岛运行时，通过进一步改进虚拟阻抗和加入主动阻尼法，从而抑制了非线性负载及LCL滤波环节造成的谐波干扰，同时避免了滤波器共振的问题。通过本发明提出的控制方法，降低了系统成本和控制系统的计算负担，提高了谐波干扰情况下控制系统的精确性和稳定性，对于分布式发电及微电网的进一步推广有着重要的意义。
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公开(公告)号：CN105162147B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201510394186.8
申请日：2015-07-07
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 山东鲁能软件技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种平抑风电功率波动的混合储能控制系统及控制方法，包括功率平滑采集单元和混合储能协调控制单元，所述功率平滑采集单元实时获取风电机组功率，与风电机组功率输出期望值比较后，经过限幅处理后，发送至混合储能协调控制单元；混合储能协调控制单元根据功率偏差值进行卡尔曼自适应低通滤波获取风电机组功率输出值，第一模糊控制器输出为卡尔曼低通滤波器时间常数；第二模糊控制器获得卡尔曼低通滤波器输出功率和储能电池荷电状态SOC后，对混合储能系统功率输出值进行修正，经过限幅环节后储能电池和超级电容获取最优功率输出，避免电池过度充电或过度放电，以保证储能系统安全运行和风电功率波动最佳平抑效果。
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公开(公告)号：CN103530531B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201310547194.2
申请日：2013-11-06
Applicant: 国家电网公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于极大似然估计的风电功率持续特性描述方法，利用该方法分析，发现风电功率的不同状态的持续时间特性与逆高斯分布相似，同时，风电场有可能长时间保持相同的出力状态，且在出力较低或较高的状态保持不变的平均时间要长于保持中等出力状态的平均时间；风电功率持续时间分布特性与逆高斯函数分布曲线大致吻合的这一发现，将有助于对风电功率在某一出力水平下的持续时间做出估计，对于风电功率的短期预测提供重要参考；本发明有助于对风电功率在某一出力水平下的持续时间做出估计，对于风电功率的短期预测提供重要参考；对含风电电力系统的规划、运行方式的安排等，都有一定的指导意义。
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公开(公告)号：CN104933478A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510305876.1
申请日：2015-06-04
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种继电保护多目标优化整定方法，包括步骤(1)：建立继电保护多目标优化整定的目标函数；根据继电保护的性能要求，选择继电保护的优化指标，建立继电保护整定的多目标优化模型；步骤(2)：选择继电保护多目标优化整定变量；步骤(3)：设定继电保护多目标优化整定模型中的整定变量的约束条件；步骤(4)：采用混沌遗传算法求解继电保护多目标优化整定的目标函数，得到继电保护多目标优化整定的目标函数的一组Pareto最优解；步骤(5)：采用模糊隶属度法从步骤(4)得到的一组Pareto最优解中选择一个满足继电保护预期目标的最优解。该方法能够反映继电保护的可靠性、选择性和速动性的综合最优。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104502795A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410699320.0
申请日：2014-11-26
Applicant: 国家电网公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种适用于微电网的智能故障诊断方法，包括：通过采集微电网母线上的电压电流信号对微电网的运行状态进行监控，判断微电网是否发生内部故障，从而确定微电网故障诊断的启动模式；根据故障诊断模式的设定条件采样微电网母线上的电压电流信号并进行预处理；利用多小波包分解技术提取不同频率的故障信号暂态分量；计算小波奇异熵作为微电网RBF神经网络故障诊断模型的特征向量；将特征向量输入诊断模型，输出微电网的故障状态信息。本发明同时具备微电网外部故障诊断功能和内部短路故障诊断功能，为微电网的运行控制与相关保护提供了依据。
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公开(公告)号：CN103530531A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310547194.2
申请日：2013-11-06
Applicant: 国家电网公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于极大似然估计的风电功率持续特性描述方法，利用该方法分析，发现风电功率的不同状态的持续时间特性与逆高斯分布相似，同时，风电场有可能长时间保持相同的出力状态，且在出力较低或较高的状态保持不变的平均时间要长于保持中等出力状态的平均时间；风电功率持续时间分布特性与逆高斯函数分布曲线大致吻合的这一发现，将有助于对风电功率在某一出力水平下的持续时间做出估计，对于风电功率的短期预测提供重要参考；本发明有助于对风电功率在某一出力水平下的持续时间做出估计，对于风电功率的短期预测提供重要参考；对含风电电力系统的规划、运行方式的安排等，都有一定的指导意义。
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公开(公告)号：CN108490284B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201810147049.8
申请日：2018-02-12
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC: G01R31/00 , G05B19/042
Abstract: 本发明公开了面向多应用场景的新能源数据采集装置、系统及方法，采集现场数据并利用电能质量分析模块、故障行为特性分析模块、有功功率控制能力测试模块及防孤岛分析模块对数据进行分析处理。采集现场数据并利用电能质量分析模块、故障行为特性分析模块、有功功率控制能力测试模块及防孤岛分析模块对数据进行分析处理。本发明考虑测试设备数据种类多、数据量大、可靠性要求高的特点，具有数据分类处理能力强、试验检测功能全面、测验结果可靠性高的显著优势。
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公开(公告)号：CN107679723B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201710874583.4
申请日：2017-09-25
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/2458 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种新能源发电并网系统的网络化远程测试方法，它包括以下步骤：构建新能源发电并网系统的网络化远程综合测试平台主体框架，研究分布式电源系统运行数据远程监测功能的实现方法、在线试验和分布式测试现场、移动车载、集控中心的数据及音视频实时传输的方案；研究网络化远程综合测试平台数据分析计算过程，采用数据挖掘技术提取关键数据信息，建立现场设备运行数据及在线检测评价数据库，并构建现场设备状态评价模型；研发基于虚拟测控技术的网络化远程综合测试平台，进行新能源发电并网系统运行数据的远程监测和新能源发电并网系统的远程在线测试及检测。本发明能够协调控制众多地域分散的分布式电源，保证电力系统的稳定。
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公开(公告)号：CN107609667B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201710597892.1
申请日：2017-07-20
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Box_cox变换和UFCNN的供热负荷预测方法及系统，其中，该方法包括确定供热负荷预测区域，采集该预测区域内的气温气候以及供热量数据，构建样本数据集；对样本数据集中每个样本的输入和输出数据均进行Box‑Cox变换，进而将变换后的数据划分成训练数据集和验证数据集；构建UFCNN，将训练数据集内的数据输入该网络进行多轮训练，得到训练完成后的网络，并利用该网络对验证数据集进行验证测试学习效果；将待预测数据输入UFCNN，计算出与Box‑Cox变换同量纲的供热负荷预测结果；对与Box‑Cox变换同量纲的供热负荷预测结果进行逆Box‑Cox变换，得出最终的供热负荷预测值。本发明能够纠正供热负荷数据的偏态分布，使其更符合正态分布形式，从而提高数据预测的准确性。
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