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公开(公告)号：CN116760124B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202310633756.9
申请日：2023-05-31
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: H02J3/48 , H02J3/28 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种适应电力市场的新能源场站有功控制方法及系统，方法包括，确定接收到的有功控制指令在当前并网点的指令类型；根据接收到的有功控制指令在当前并网点的指令类型，确定在执行接收到的有功控制指令后新能源场站的运行模式；根据接收到的有功控制指令在当前并网点的指令类型、在执行接收到的有功控制指令后新能源场站的运行模式，确定新能源场站的有功控制策略。本发明实现了根据新能源场站的现场情况，结合电力市场电价走势选择有功控制策略，从而调高风光储电站的电力收益的目的。
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公开(公告)号：CN116995655A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310791101.4
申请日：2023-06-30
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F16/215 , G06F16/248 , G06Q50/06 , H02J3/38 , H02J3/46
Abstract: 本发明公开了一种光伏短期预测曲线调整方法，包括获取光伏电站的历史实测功率数据和短期预测功率数据；对获取的数据进行预处理，剔除无效数据；根据光伏电站的特性和实际需求，计算调整系数；通过曲线调整算法确定最佳的调整系数，对短期预测功率进行调整。本发明能通过近期数据自适应的对预测模型进行调整，以适应天气和日照情况或地区考核方式的变化，对预测模型进行调整和修正，以提高功率预测的准确率，优化调整电网实时调度计划，为电力调度部门提供有效支撑；不需要大量历史数据进行训练，在数据量较为有限或不完整的情况下，仍能有效提升预测精度；算法实现相对简单，不需要复杂的模型结构或大量的计算资源，易于实施和应用。
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公开(公告)号：CN116760124A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310633756.9
申请日：2023-05-31
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: H02J3/48 , H02J3/28 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种适应电力市场的新能源场站有功控制方法及系统，方法包括，确定接收到的有功控制指令在当前并网点的指令类型；根据接收到的有功控制指令在当前并网点的指令类型，确定在执行接收到的有功控制指令后新能源场站的运行模式；根据接收到的有功控制指令在当前并网点的指令类型、在执行接收到的有功控制指令后新能源场站的运行模式，确定新能源场站的有功控制策略。本发明实现了根据新能源场站的现场情况，结合电力市场电价走势选择有功控制策略，从而调高风光储电站的电力收益的目的。
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公开(公告)号：CN105956139A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610312656.6
申请日：2016-05-12
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网新疆电力公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
CPC classification number: G06F11/1448 , G06F16/2365 , G06F16/27
Abstract: 本发明公开了一种数据库双机同步的方法，包括以下步骤：提供应用线程进行数据库操作请求的对外接口；创建主、从数据库服务执行线程；创建数据库双机同步服务。本发明可自适应于不同的主流数据库，便捷执行数据库数据迁移等操作，通过同时向主从数据库服务执行线程分发SQL数据块和在数据库故障恢复时实现数据恢复，保证主从数据库数据的一致性和完整性。
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公开(公告)号：CN112417028B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202011357189.1
申请日：2020-11-26
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明一种风速时序特征挖掘方法及短期风电功率预测方法，风速时序特征挖掘方法包括：获取原始风速序列数据；对原始风速序列数据进行分解，得到多模态分量；计算分解得到的各模态分量的多尺度排列熵；对各模态分量的多尺度排列熵进行聚类，根据聚类结果将多模态分量进行重组得到新的模态分量；对原始风速序列数据和重组后的各模态分量分别进行时序特征提取，得到风速时序特征集合；基于所述风速时序特征集合进行特征选择，得到最优风速时序特征集合，即为原始风速序列数据的风速时序特征挖掘结果。利用本发明方法能够提取引起风电功率波动的主导因素，为风电功率预测提供可靠的数据基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106331057A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610662495.3
申请日：2016-08-12
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 云南电网有限责任公司大理供电局 , 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 东南大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于数据终端进行风电场文本交互的系统，包括设置在调度主站内的数据终端服务端、设置在风电场场站内的数据终端客户端，所述数据终端服务端分别与调度主站内的调度计划模块和主站功率预测模块相连，所述数据终端客户端分别与风电场场站内的场站功率预测模块和场站功率控制模块相连，数据终端服务端和数据终端客户端之间设置有数据交互的通道且基于TCP协议进行数据交互；本发明采用基于TCP通讯的内部文件传输协议进行数据交互，保证了系统运行的安全性，同时可以方便地查看文本交互状态，解决了风电场端无法确定文件上送状态的问题。
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公开(公告)号：CN103729685A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201310636530.0
申请日：2013-12-02
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545
Abstract: 本发明公开一种基于改进RBF神经网络的光伏电站群区域功率预测方法，包括以下步骤：划分整个区域为若干子区域，进行数据质量控制，剔除明显不合实际的数据点；计算各子区域内光伏电站实测功率与子区域总实测功率间的相关性系数，为每一个子区域选择若干基准光伏电站；利用物理和统计相结合的方法实现基准光伏电站的短期功率预测；建立基于遗传操作算子的粒子群算法优化的RBF神经网络模型，预测各子区域的短期功率；将各子区域功率预测结果累加得到区域光伏电站群的预测总功率。本发明旨在为电力调度部门依据区域功率预测结果制定次日发电计划，优化实时调度调整，减少电力系统旋转备用容量，降低系统运行成本，进一步提高系统光伏接纳能力。
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公开(公告)号：CN117974177A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311792619.6
申请日：2023-12-25
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Inventor： 赵福林 , 徐伟佳 , 张滔 , 王宝震 , 郭凯涵 , 徐正祥 , 廖辉 , 贾向博 , 蒋亦凡 , 余平 , 韦伟 , 郭彦飞 , 戴维 , 丁昕 , 林泽 , 刘俊 , 张智杰 , 简佳龙
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06F17/18 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种适应电力市场的独立储能充放电决策方法及系统，包括：获取独立储能电站所属电力现货市场的短期运行数据，并对短期运行数据进行预处理；基于预处理结果结合独立储能电站的运行参数，制订日前短期充放电出力策略；根据日前短期充放电出力策略优化独立储能电站的运行参数，并通过电力现货市场电价数据实时修正日前短期充放电出力策略，用于独立储能电站的充放电决策。本发明通过制订合理、有效的储能日前计划，并结合电力市场日内超短期运行数据修正计划，提高了独立储能电站的设备利用效率和优化调度，提高了电力系统灵活性、经济性。
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公开(公告)号：CN111211578B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN201911313800.8
申请日：2019-12-19
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种计算光伏电站提升电量的方法，包括：将整个光伏电站划分区域；对区域的逆变器选取样本组串；基于样本组串，计算样板逆变器的清洗提升率和提升电量，然后计算出区域的提升电量；累加所有区域的提升电量之和，得到整个光伏电站的提升电量；在计算提升电量时，选取样本组串比较少，工程实施比较容易，计算不受灰尘遮挡影响后光伏电站可以提升的发电量，从而为光伏电站何时开展光伏电池板的清洗提供有效数据支撑；计算区域的提升电量的方法包括：计算样板逆变器每小时的清洗提升率；计算样板逆变器每小时的提升电量；计算区域每小时的提升电量；将计算时间分辨率精确到小时，提高了提升电量的准确性。
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公开(公告)号：CN112417028A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011357189.1
申请日：2020-11-26
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明一种风速时序特征挖掘方法及短期风电功率预测方法，风速时序特征挖掘方法包括：获取原始风速序列数据；对原始风速序列数据进行分解，得到多模态分量；计算分解得到的各模态分量的多尺度排列熵；对各模态分量的多尺度排列熵进行聚类，根据聚类结果将多模态分量进行重组得到新的模态分量；对原始风速序列数据和重组后的各模态分量分别进行时序特征提取，得到风速时序特征集合；基于所述风速时序特征集合进行特征选择，得到最优风速时序特征集合，即为原始风速序列数据的风速时序特征挖掘结果。利用本发明方法能够提取引起风电功率波动的主导因素，为风电功率预测提供可靠的数据基础。
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