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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
申请人： 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分类号： H02J3/38
摘要： 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：CN111211578A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201911313800.8
申请日：2019-12-19
申请人： 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分类号： H02J3/38
摘要： 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：CN111131378A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911050849.9
申请日：2019-10-31
申请人： 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
摘要： 本发明公开了一种实时数据通讯恢复后补采方法及系统，属于通信技术领域。所述方法包括以下步骤：在数据传输过程发生通讯故障时，将要发送的实时数据以原始通讯报文保存在本地系统；在通讯故障恢复时，将保存的实时数据记录传输到服务器上；在服务器端处理接收到的实时数据记录数据并进行计算服务。本发明适用于使用实时数据进行采样并进行关键指标计算的系统，可以通过本方法保证计算的完整性与准确性。
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公开(公告)号：CN115758288A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211526976.3
申请日：2022-12-01
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/26 , G06F18/23213 , G06F18/15 , G06F16/215 , G06F16/2458 , G06N5/025
摘要： 本发明公开了一种电力系统冗余数据筛除方法、系统及介质，获取第一数据与第二数据，所述第一数据为SCADA系统中产生的潮流数据集，所述第二数据为数据项集支持度的选择阈值；对所述第一数据进行多源异构能源数据融合处理，获得第三数据；采用Apriori算法对所述第三数据与所述第二数据进行逐层扫描与迭代计算，获得潮流数据频繁项集；通过K‑Means算法对所述潮流频繁项集进行离散处理，获得离散结果；将所述离散结果作为Apriori算法中新的事务，构建强关联规则，并基于所述强关联规则筛除电力系统中的冗余数据；本发明的有益效果为能够准确筛选出相对应的冗余数据，减小了识别冗余数据的误差。
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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
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司
摘要： 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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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
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司
摘要： 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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公开(公告)号：CN103490381A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201310399490.2
申请日：2013-09-05
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司
IPC分类号： H02H7/00
摘要： 本发明公开了一种微网保护的配置方法，包括以下步骤：1）将微网的并网点设置并网点保护；2）根据微网的重要性，选择微网保护的方式；3）根据选择的微网保护的方式，对微网的内部进行保护。本发明的微网保护的配置方法，在微网的并网点设置并网点保护，并根据微网内部的情况选择设置保护装置和熔断器等保护设备，两者配合，快速实现微网保护，满足微网接入后的配电系统要求，保护条理清晰，快速方便，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN114077924A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111255557.6
申请日：2021-10-27
申请人： 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 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开一种考虑极端大风天气的大风数据增强方法，包括：获取历史实测风速和功率数据，生成原始风速‑功率数据样本；根据风速数据对原始风速‑功率数据样本进行局部异常点识别，剔除离群点样本，得到大风数据初始样本；利用F‑DBSCAN聚类算法对大风数据初始样本进行聚类，得到各聚类簇的核心点样本；根据各聚类簇的核心点计算簇密度，基于各核心点及其所在簇的簇密度，利用过采样算法合成新的大风数据样本；利用合成的新的大风数据样本对原始风速‑功率数据样本进行扩充，作为风电功率预测模型的训练样本。本发明可用于对模型训练的不平衡样本进行有效补充，从而提升风电功率预测模型的可靠性，提高风电功率预测精度。
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公开(公告)号：CN103490381B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310399490.2
申请日：2013-09-05
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司
IPC分类号： H02H7/00
摘要： 本发明公开了一种微网保护的配置方法，包括以下步骤：1）将微网的并网点设置并网点保护；2）根据微网的重要性，选择微网保护的方式；3）根据选择的微网保护的方式，对微网的内部进行保护。本发明的微网保护的配置方法，在微网的并网点设置并网点保护，并根据微网内部的情况选择设置保护装置和熔断器等保护设备，两者配合，快速实现微网保护，满足微网接入后的配电系统要求，保护条理清晰，快速方便，具有良好的应用前景。
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