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公开(公告)号：CN114156873A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111406464.9
申请日：2021-11-24
申请人： 国网吉林省电力有限公司 , 北京清大高科系统控制有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请属于电力系统的运行调度技术领域，具体而言涉及一种电力系统备用容量计算方法。本公开通过考虑电力系统的事故备用，负荷备用，和可再生能源波动备用三方面的备用需求，计算保证电力系统安全运行的备用容量。本公开对可再生能源的不确定性进行概率建模，保证了备用容量计算的精确性。本公开的电力系统备用容量计算方法，通过混合高斯分布精确刻画了风电/光伏等可再生能源的出力特性，以该分布为基础，本方法准确计算了可再生能源波动带来的备用需求，进而计算电力系统的总备用容量。本公开方法可应用于包含大规模可再生能源并网的电力系统备用容量计算中。
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公开(公告)号：CN109599879A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811503104.9
申请日：2018-12-10
发明人： 吕项羽 , 李德鑫 , 高长征 , 姚强 , 王佳蕊 , 王鹏 , 陈俊涛 , 玄京岩 , 张艳 , 常学飞 , 丁浩 , 蔡丽霞 , 刘畅 , 高松 , 张海锋 , 张俊刚 , 金成日 , 延东洙 , 孟涛
摘要： 本发明涉及一种考虑储能设备充放电次数优化的配电网有功功率调度方法，属于配电网调度自动化技术领域。根据配电网日前负荷预测以及光伏发电预测，得到第二天的96预测点关口负荷曲线；从第1点开始，记录一天96预测点的储能动作需求。当关口负荷高于上限时，储能设备进行放电，低于下限，则储能设备进行充电。当第i点，充电需求超出储能容量上限或放电需求低于储能设备容量下限时，对前i-1点指令进行优化，优先满足储能动作需求较大时刻；最后，将96预测点储能调节量以功率形式分配给储能设备。本发明方法有效减少了配电网中储能设备充放电次数，延长了储能设备的使用寿命；同时，削减了关口负荷的峰谷差，有效延长了关口设备容量的升级时间。
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公开(公告)号：CN109599879B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201811503104.9
申请日：2018-12-10
发明人： 吕项羽 , 李德鑫 , 高长征 , 姚强 , 王佳蕊 , 王鹏 , 陈俊涛 , 玄京岩 , 张艳 , 常学飞 , 丁浩 , 蔡丽霞 , 刘畅 , 高松 , 张海锋 , 张俊刚 , 金成日 , 延东洙 , 孟涛
摘要： 本发明涉及一种考虑储能设备充放电次数优化的配电网有功功率调度方法，属于配电网调度自动化技术领域。根据配电网日前负荷预测以及光伏发电预测，得到第二天的96预测点关口负荷曲线；从第1点开始，记录一天96预测点的储能动作需求。当关口负荷高于上限时，储能设备进行放电，低于下限，则储能设备进行充电。当第i点，充电需求超出储能容量上限或放电需求低于储能设备容量下限时，对前i‑1点指令进行优化，优先满足储能动作需求较大时刻；最后，将96预测点储能调节量以功率形式分配给储能设备。本发明方法有效减少了配电网中储能设备充放电次数，延长了储能设备的使用寿命；同时，削减了关口负荷的峰谷差，有效延长了关口设备容量的升级时间。
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公开(公告)号：CN113346480B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110538629.1
申请日：2021-05-18
申请人： 国网吉林省电力有限公司 , 清华大学 , 国家电网有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种基于机会约束的电力系统机组组合方法，属于电力系统运行控制技术领域。该方法首先建立由目标函数和约束条件构成的基于机会约束的电力系统机组组合模型，然后对该模型进行转化，将模型中的机会约束写成分位数的形式并引入松弛变量，建立松弛后的基于机会约束的电力系统机组组合模型，求解得到各松弛变量的值；利用各松弛变量的值，获得基于机会约束的电力系统机组组合模型有可行解的约束条件，然后依次建立可再生能源弃电量调度模型和发电机出力优化模型并分别求解，从而获得最终的机组组合结果。本发明考虑了电力系统中可再生能源的波动，保证了电力系统安全，适合应用于具有高可再生能源渗透率的电力系统机组组合场景之中。
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公开(公告)号：CN113346487A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110640742.0
申请日：2021-06-09
申请人： 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于多源互补的源荷匹配系统，包括数据输入模块，用于对需要输入的数据，进行预处理，并转化为相应的模型需求向量格式，与模型构建模块相连接；模型构建模块，用于构建源荷自适应匹配模型，输出端连接模型求解模块。模型求解模块，模型参数设置，使用线性规划求解器对优化模型进行求解，获得新能源和负荷的匹配结果，本发明提出一种自适应的源荷匹配规划方法，极大降低了求解空间，从进化算法的指数复杂度降低到n的多项式复杂度。获得和负荷互补性较强的不同区域和能源的新能源场站组合。并且能够降低源荷匹配新能源削减量，提高新能源利用率。
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公开(公告)号：CN114188991B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202111295051.8
申请日：2021-11-03
申请人： 国网吉林省电力有限公司 , 清华大学 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本公开提出一种风电场一次调频模型辨识方法、装置、电子设备和存储介质，属于电力系统运行控制技术领域。其中，所述方法包括：获取风电场一次调频后的离散时间序列数据，包括：风电场的出力增量序列、电力系统的频率偏差序列和频率变化率序列；将出力增量作为状态向量，频率偏差和频率偏差变化率作为输入向量，构建风电场一次调频离散时间域的状态方程；建立状态向量与输入向量的非线性函数集合，通过拟合离散时间序列数据，将状态方程转化为函数集合内函数的线性组合，以得到所述风电场一次调频的模型辨识结果。本公开采用非线性动态系统的稀疏辨识技术对风电场站的一次调频过程进行模型辨识，辨识结果兼顾简洁性与准确性。
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公开(公告)号：CN115632393A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211161694.8
申请日：2022-09-23
申请人： 国网吉林省电力有限公司 , 清华大学 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本公开涉及一种考虑灵活性资源的多级电网协调鲁棒调度方法及装置，属于电力系统概率优化调度领域。其中所述方法包括：构建输配微电网鲁棒优化调度模型的目标函数，所述目标函数为最小化发电成本和最大化新能源消纳；构建所述输配微电网鲁棒优化调度模型的约束条件，包括：输电网约束、配电网约束、微电网约束和输配微电网的边界耦合约束；将所述输配微电网鲁棒优化调度模型转化为确定性模型，对所述确定性模型求解，以得到所述输配微电网的调度优化结果。本公开可充分挖掘配微网侧灵活性资源的调控能力，促进全网新能源的消纳。
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公开(公告)号：CN113346487B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110640742.0
申请日：2021-06-09
申请人： 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于多源互补的源荷匹配系统，包括数据输入模块，用于对需要输入的数据，进行预处理，并转化为相应的模型需求向量格式，与模型构建模块相连接；模型构建模块，用于构建源荷自适应匹配模型，输出端连接模型求解模块。模型求解模块，模型参数设置，使用线性规划求解器对优化模型进行求解，获得新能源和负荷的匹配结果，本发明提出一种自适应的源荷匹配规划方法，极大降低了求解空间，从进化算法的指数复杂度降低到n的多项式复杂度。获得和负荷互补性较强的不同区域和能源的新能源场站组合。并且能够降低源荷匹配新能源削减量，提高新能源利用率。
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公开(公告)号：CN114188991A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111295051.8
申请日：2021-11-03
申请人： 国网吉林省电力有限公司 , 清华大学 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本公开提出一种风电场一次调频模型辨识方法、装置、电子设备和存储介质，属于电力系统运行控制技术领域。其中，所述方法包括：获取风电场一次调频后的离散时间序列数据，包括：风电场的出力增量序列、电力系统的频率偏差序列和频率变化率序列；将出力增量作为状态向量，频率偏差和频率偏差变化率作为输入向量，构建风电场一次调频离散时间域的状态方程；建立状态向量与输入向量的非线性函数集合，通过拟合离散时间序列数据，将状态方程转化为函数集合内函数的线性组合，以得到所述风电场一次调频的模型辨识结果。本公开采用非线性动态系统的稀疏辨识技术对风电场站的一次调频过程进行模型辨识，辨识结果兼顾简洁性与准确性。
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公开(公告)号：CN111724278A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010531623.7
申请日：2020-06-11
申请人： 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种面向电力多元负荷用户的精细分类方法及系统，该方法包括以下步骤：获取电力多元负荷用户的历史用电数据，进行预处理；对预处理后的数据进行聚类分析，得到划分不同类型的负荷特征曲线；根据所述不同类型的负荷特征曲线，利用SVM分类器进行训练，生成分类预测模型；将待分类的用户历史用电数据，输入所述分类预测模型，得到输出的分类结果。本发明通过数据预处理，可提高数据的可靠性及准确性；聚类分析得到的聚类效果更准确；所生成分类预测模型，能够为电力决策提供更科学的数据参考；最终对待分类的用户，可实现准确、快速、精细的划分用户类别。
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