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公开(公告)号:CN116316523A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310116780.5
申请日:2023-02-15
申请人: 国网吉林省电力有限公司长春供电公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 哈尔滨工业大学 , 吉林省电力科学研究院有限公司
发明人: 王泽一 , 李德鑫 , 吕项羽 , 王佳蕊 , 张家郡 , 王国友 , 王盼宝 , 徐伟进 , 张炜华 , 李成钢 , 王伟 , 姜栋潇 , 孟祥东 , 张海锋 , 庄冠群 , 陈璟毅 , 刘畅 , 蔡丽霞 , 高松 , 冷俊 , 刘宸 , 付宇泽 , 于非桐
IPC分类号: H02J1/08
摘要: 本发明提出双极性直流微电网分布式级联二次控制方法。本发明针对并行式方案结构复杂、鲁棒性较差的缺陷,为进一步减少控制器使用数量,降低系统运行成本,提出了简化级联式二次控制方法,该方法通过使用单一电流调节器和本地电压补偿便能够同时实现电压恢复和电流均流,且在信息交换存在可变延时的情况下仍能确保稳态电压电流调节精度。尤其是在变换器数目庞大的双极性直流微电网中,本发明所提出的方法具有更加显著的实用性,能够在固定时间范围内补偿双极性直流微电网中下垂控制带来的电压跌落和电流分配不均。
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公开(公告)号:CN116566645A
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310313639.4
申请日:2023-03-28
发明人: 刘宸 , 李成钢 , 付宇泽 , 潘锴锴 , 刘怀宇 , 刘亚东 , 李生珠 , 刘絮飞 , 周宏伟 , 许鑫 , 李德鑫 , 王伟 , 王东林 , 杨红柳 , 赵裴钰 , 冷俊 , 刘乃毓 , 侍哲
IPC分类号: H04L9/40 , H04L41/142 , H04L41/147
摘要: 本发明公开了一种高比例新能源电网网络攻击致损度评估方法,属于电力系统安全领域。方法包括:根据高比例新能源电网系统中潜在的不同攻击方式以及系统节点间连接关系,构建评估指标库;从评估指标库中选取系统的待测指标;采集正常和不同攻击状态下的高比例新能源电网系统的待测指标数据并归一化处理;根据归一化处理后的待测指标数据,采用灰色关联分析法和层次分析法获取各个待测指标的关联系数和权重,计算不同攻击状态下待测指标关联系数的加权值得到攻击致损度。本发明可以评估不同攻击状态对高比例新能源电网系统造成的损失程度,对分析攻击威胁和防护策略的效果,优化防护策略,提高高比例新能源电网的安全性和稳定性具有重要意义。
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公开(公告)号:CN117217484A
公开(公告)日:2023-12-12
申请号:CN202311239398.X
申请日:2023-09-25
发明人: 李德鑫 , 王佳蕊 , 张家郡 , 张海锋 , 王伟 , 李成钢 , 孟祥东 , 庄冠群 , 刘畅 , 陈璟毅 , 高松 , 孙立明 , 彭先宽 , 蔡丽霞 , 侍哲 , 张懿夫 , 付宇泽 , 于非桐 , 杨冬梅 , 刘杨 , 杨肖 , 葛益娴
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q30/018 , G06Q50/02 , G06Q50/26
摘要: 一种计及全链条低碳的畜牧园区能源节能系统及方法,属于能源优化技术领域,方法包括以下步骤,一、确定畜牧园区的能源输入结构及能源消耗结构,并建立畜牧园区能源输入模型和畜牧园区能源消耗模型;二、采用粒子群算法优化畜牧园区能源消耗模型,得到最优的能源消耗结构和能源消耗强度;三、根据所述步骤二获得的最优的能源消耗结构和能源消耗强度,制定畜牧园区能源节能方案,包括节能设备的应用、能源管理系统的建立;四、实施畜牧园区能源节能方案,并对节能效果进行监测和评估。本发明以协调控制畜牧业的养殖加工及生产的能量使用,控制用电总成本以提高用能经济性。
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公开(公告)号:CN117077731A
公开(公告)日:2023-11-17
申请号:CN202310977543.8
申请日:2023-08-04
申请人: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司 , 浙江大学
IPC分类号: G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G16Y40/10 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种多设备协同的配电物联网异常检测方法和系统,属于电力系统安全领域。方法包括:采集正常状态下的配电物联网的多终端设备的状态数据并做归一化处理;构建基于编码器和解码器的神经网络模型并用归一化处理后的正常状态下配电物联网的多终端设备状态数据进行训练;选取正常状态下配电物联网的多终端设备状态数据通过神经网络模型重建后的误差最大值为阈值;将待测状态下的配电物联网的多终端设备的状态数据归一化处理后输入训练好的基于编码器和解码器的神经网络模型,将输出结果与阈值进行比较,判断待测状态为正常或异常状态。本发明可以实时检测配电物联网的安全状态,对优化电网防护策略,提高配电安全性和稳定性具有重要意义。
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公开(公告)号:CN118657251A
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202410805860.6
申请日:2024-06-21
申请人: 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
摘要: 本发明公开了一种基于组合神经网络的电动汽车充换电负荷预测方法,涉及电动汽车负荷预测技术领域。包括以下步骤:S1,采集历史充换电负荷数据,并进行数据预处理;S2,以日期类型、节假日、气温三种因素和充换电负荷数据,构建特征矩阵,作为充电设施负荷预测模型的输入;S3,基于LLE算法,对充换电负荷数据进行降维;S4,搭建基于LLE‑CNN‑GRU混合神经网络的充电设施负荷预测模型;S5,使用基于混合策略的ISSA算法对所述充电设施负荷预测模型进行超参数调优;S6,在优化后的充电设施负荷预测模型中输入所述特征矩阵,进行充换电设施负荷预测。本发明可以提升电动汽车充电设施负荷的预期精度。
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公开(公告)号:CN115409342A
公开(公告)日:2022-11-29
申请号:CN202210996990.3
申请日:2022-08-19
摘要: 一种电动汽车充换电站与新能源价值匹配效果评估方法,属于电网能量管理评估技术领域,本发明包括能量匹配评估体系和功率匹配评估体系。根据电网中瞬时供需功率不平衡会导致电网频率变化的原理,以频率作为评估电动汽车充换电站与新能源价值匹配的重要指标,提出全时段频率平均标幺值和偏差两个指标,针对性指明能量和功率的平衡效果,有效实现电动汽车充换电站与新能源的价值匹配效果评估。
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公开(公告)号:CN118780424A
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202410805857.4
申请日:2024-06-21
申请人: 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , H02J3/00 , G06F111/04
摘要: 本发明公开了一种基于需求响应的电动汽车用户有序用电管理方法,涉及用电管理技术领域。包括以下步骤:S1,根据DSO和电动汽车用户的利益关系,搭建充电站电价模型;S2,利用二阶锥松弛和Karush‑Kuhn‑Tucker最优性条件将所述充电站电价模型转化为凸优化问题;S3,利用多面体近似法构建混合整数线性规划问题,通过使用标量化基本定理来对所述充电站电价模型进行多次求解,获得帕累托最优。本发明可以快速获得精确的电价最优解,引导电动汽车用户进行有序用电。
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公开(公告)号:CN118586586A
公开(公告)日:2024-09-03
申请号:CN202410637015.2
申请日:2024-05-22
申请人: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司
IPC分类号: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/088 , G06N3/09 , H02J3/00 , H02J3/06
摘要: 本发明一种基于多层前馈神经网络的新型电力系统韧性评估方法,属于电力系统韧性评估领域;包括步骤1:获取新型电力系统运行期间的历史数据,通过蒙特卡罗模拟生成大量系统状态数据,并将其添加到数据集中;步骤2:使用OPF模型计算电力系统在不同状态下的运行结果,将计算出的潮流分布和最优负荷削减作为标签数据;步骤3:训练多隐藏层前馈神经网络模型,实现韧性指标的高精度快速求解;步骤4:在验证集测试模型精度是否达标;步骤5:在线应用训练好的多隐藏层前馈神经网络模型当模型应用于新型电力系统韧性在线评估。本发明能够提取电力系统运行状态和最优负荷削减量之间的非线性映射关系,加快电力系统韧性评估过程,实现实时在线评估。
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公开(公告)号:CN118171722A
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202311667898.3
申请日:2023-12-06
申请人: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网吉林省电力有限公司 , 东北电力大学 , 吉林省电力科学研究院有限公司
发明人: 李德鑫 , 王长江 , 庄冠群 , 王澎 , 张海锋 , 王伟 , 高松 , 王佳蕊 , 刘亚东 , 张家郡 , 孟祥东 , 李成钢 , 刘畅 , 张懿夫 , 彭晓宇 , 刘鸣泰 , 陈超 , 付宇泽 , 张钰 , 董运昌 , 孟涛 , 陈璟毅 , 韩文琪 , 刘宸
IPC分类号: G06N3/0985 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06F17/16 , G06F17/11
摘要: 本发明公开了一种基于深度学习含高比例新能源电网N‑1故障及装置,所述方法包括:获取电力系统数据;根据N‑1问题特征确定全连接神经网络的结构;根据所获取电力系统数据确定全连接神经网络的输入输出特征向量;确定损失函数loss,根据输入输出特征向量对神经网络参数进行更新;评估更新后的训练模型的效果,以均方差以及平均绝对误差为指标;若训练模型的效果不理想,重新调整神经网络参数,否则,输入待N‑1分析电力系统数据并输出故障分析结果。所述装置包括:处理器和存储器。本发明解决了故障分析面临的计算挑战,提高了计算速度且遍历了更复杂全面的场景。
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公开(公告)号:CN117810967A
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202311671115.9
申请日:2023-12-07
申请人: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 东北电力大学
IPC分类号: H02J3/00 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , H02J3/46 , H02G7/16
摘要: 本发明公开了一种应对冰灾影响的电力系统多阶段韧性提升方法,包括:基于冰灾下系统韧性曲线,分别对冰灾下电力系统进行静态韧性评估和动态韧性评估,量化冰灾下电力系统的韧性;基于冰灾下系统韧性曲线、冰灾的时空特性和灾害演变过程的实际特征,从系统层面出发对冰灾影响系统的各阶段及重要时间节点进行定义;依据冰灾影响阶段的划分情况及重要时间节点定义,通过在灾中预防阶段调整机组出力、灾中紧急控制阶段筛选除冰线路并主动停运除冰、灾后规划维修顺序,提出应对冰灾影响的电力系统多阶段韧性提升策略,以减少故障线路数量、降低系统负荷削减量。
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