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公开(公告)号：CN118801354A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410844911.6
申请日：2024-06-27
申请人： 国家电网有限公司华中分部 , 武汉大学
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/06 , H02J3/46 , G06F18/2321 , G06F18/214 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种可再生能源系统的灵活性需求分析方法及装置，方法包括获取历史可再生能源的功率预测误差数据以及历史气象数据；对进行历史气象数据进行聚类，得到聚类结果；建立聚类结果中各气象模式对应的功率预测误差概率密度曲线；基于功率预测误差概率密度曲线建立各气象模式对应的预测误差条件概率模型；至少基于各气象模式对应的预测误差条件概率模型，确定可再生能源的功率出力概率分布模型；基于可再生能源的出力概率分布模型以及电网负荷概率分布，计算电网灵活性需求概率分布。本发明量化分析评价电力系统的灵活性需求。
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公开(公告)号：CN117811015A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311672180.3
申请日：2023-12-05
申请人： 国家电网有限公司华中分部 , 武汉大学
摘要： 本发明提出了一种提升电网调控潜力的空调调频分散控制方法及设备，该方法包括构建空调负荷等效模型，并基于下垂控制策略建立空调频率响应动作机制；基于环境温度信息设置空调频率响应区间，并制定空调响应优先级排列方案；提出基于响应优先级的空调触发频率自主决策方法；设计空调负荷本地控制机制。该方法能够充分挖掘电网资源调控潜力，通过优化设置频率响应区间避免了空调过调或者欠调，从而获得较好的调频效果，也避免了超调量过高给电网带来新的冲击；同时，定义保持时间并进行优先级排序从而实现了空调负荷相对有序控制，在为电网赢得更长调频时间的同时不至于损害空调的使用寿命。此外，该方法不依赖通信设施，成本低，易于实现，可靠性高。
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公开(公告)号：CN116978053A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311012917.9
申请日：2023-08-13
申请人： 国家电网有限公司华中分部 , 武汉跨克信息技术有限公司
IPC分类号： G06V30/422 , G06V30/168 , G06V30/162 , G06V30/18 , G06V30/148
摘要： 本发明公开了一种基于电网接线图自动进行检修设备图模分析方法，其方法步骤为：目标检测，输入数据经过目标检测技术，得到输入接线图中各电气元件的名称、坐标位置信息，存储至xml文件中；预处理，根据目标检测的xml文件，对输入接线图进行预处理；图拓扑关系获取，根据xml文件中保存的图元信息及预处理后的输入接线图，进行拓扑关系提取工作，并输出最后结果；本发明有益效果：本发明利用基于深度学习的目标检测方法对电气元件进行识别，可以有效检测出厂站接线图中电气元件的拓扑关系；适用于标量格式的数据集，减少人工干预，降低人工成本；目标检测效果可直接影响拓扑关系检测效果，分割技术提升目标检测效果，进而提升拓扑关系检测的效果。
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公开(公告)号：CN117216600A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311307603.1
申请日：2023-10-10
申请人： 国家电网有限公司华中分部 , 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明涉及一种考虑动态场景聚类的电力系统机组组合方法，包括以下步骤：生成海量场景来描述可再生能源的不确定性；利用Benders分解将考虑多场景的机组组合问题分解为主问题、可行性子问题和最优性子问题；求解机组组合主问题；求解可行性子问题，运用多参数规划计算并聚合出代表性场景，求解代表性场景下的可行性子问题，将对应的Benders cuts返回给主问题；在满足可行性后，求解最优性子问题，运用多参数规划计算并聚合出代表性场景，求解代表性场景下的最优性子问题，将对应的返回给主问题；根据Benders cuts的结果修正，进行下一次迭代，满足Benders收敛条件，迭代停止，得到最优解。本发明能够更精确聚合出代表性场景，效减少计算量，提高计算效率，缩短计算时间。
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公开(公告)号：CN116896077A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202311029567.7
申请日：2023-08-14
申请人： 国家电网有限公司华中分部
摘要： 本申请涉及一种基于深度学习技术的电网负荷预测方法及装置，涉及电网监测技术领域，该方法包括以下步骤：根据历史时间点的负荷预测数据对应的预测合格率，获得负荷预测合格率曲线图；基于所述负荷预测合格率曲线图，根据深度学习模型，获得目标时间点的预测合格率估计值；基于目标时间点的所述预测合格率估计值，对目标时间点的负荷预测数据进行修正，获得负荷修正预测数据。本申请以深度学习技术为基础，对电网负荷预测情况进行合理修正，以提高负荷预测准确率，降低人工预测与上报工作量，电网工作效率。
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公开(公告)号：CN117237149A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311245465.9
申请日：2023-09-25
申请人： 国家电网有限公司华中分部
IPC分类号： G06Q50/06 , G06Q10/063 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F119/06
摘要： 本发明涉及一种考虑备用市场的电能量市场与碳市场联合出清方法及装置，所述方法包括构建区域电能量市场与备用市场联合优化的出清模型及碳市场出清模型，确定区域电能量市场与碳市场的耦合约束，建立区域电能量市场与碳市场联合出清模型；确定区域电能量市场与碳市场联合出清模型的等价最优性条件，并利用等价最优性条件求解区域电能量市场与碳市场联合出清模型，得到出清结果。本发明综合考虑了碳市场、电能量市场和备用市场，以保证备用充足的前提下实现电能量市场和碳市场的联合出清，以最优经济解为目标，在区域市场范围内实现资源的最优分配及碳市场和电能量市场的出清，为未来碳市场和区域电能量市场的联合稳定运行提供技术支持。
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