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公开(公告)号：CN117526447A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311493100.8
申请日：2023-11-09
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽佑赛科技股份有限公司
IPC分类号： H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , F28D20/00 , H02J3/28 , H02J15/00 , F01K13/00 , F01K21/00 , F01K17/02 , F01K7/00 , G06F119/14 , G06F119/08
摘要： 本发明涉及热‑电综合能源系统调度技术领域，具体涉及基于分布式压缩空气储能能源枢纽的热电系统调度方法及系统，步骤如下：分别以最小化运行成本为目标，搭建基于Dist Flow的电力系统调度模型，以及搭建计及恒流变温的热力系统调度模型；基于电力系统调度模型和热力系统调度模型，以总运行成本最低为目标，建立计及电力系统运行约束、热力系统运行约束以及分布式压缩空气能源枢纽内部约束的热电系统协同调度模型；采用交替方向乘子法进行热电系统协同调度模型的求解，根据求解结果对热电系统进行调度。本发明所提供的方案与现有技术相比，模型的复杂度更低，可实现电网和热网的自治决策和协同调度，提升热电系统运行的灵活性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117019401A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311184932.1
申请日：2023-09-13
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽佑赛科技股份有限公司
摘要： 本发明属于储能系统技术领域，具体涉及一种压缩机入口空气净化系统及方法，系统包括处理器以及与处理器连接的第三扬尘监测仪和可调式空气净化装置，可调式空气净化装置的出气端与压缩机的进气端连接；可调式空气净化装置包括第一空气通道以及第二空气通道；第一空气通道的气路中依次设置有静电除尘器、第一扬尘监测仪以及第一截止阀；第二空气通道的气路中依次设置有第二扬尘监测仪以及第二截止阀。通过该系统及方法能够保障压缩机进气的颗粒物浓度小于标准值，避免对压缩空气储能系统中的压缩机、膨胀透平机的内壁造成磨损，同时也避免设备以及气路内壁出现结垢现象，进而使压缩空气储能系统能够稳定安全的运行。
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公开(公告)号：CN118939051A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411420419.2
申请日：2024-10-12
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽佑赛科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种分布式压缩空气储能系统多能综合利用的运行控制方法，包括：基于压储系统所在地的辐照量及槽式集热器的边界条件，计算集热器的集热信息；根据所述集热信息、天气因素以及用户侧的空气温度需求，确定透平侧各级透平机的空气进口温度调整趋势；基于透平侧各级透平机的空气进口温度调整趋势，计算不同环境温度下用于实现用户侧的空气温度需求所对应的节流压力和透平侧各级透平机的空气进口温度；本发明实现了压储系统的多能利用，有利于提高压储系统的运行稳定性和综合效率。
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公开(公告)号：CN117494999A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311459590.X
申请日：2023-11-01
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽佑赛科技股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及分布式压缩空气储能系统技术领域，具体而言，涉及一种分布式压缩空气储能系统设计方法，该方法的步骤包括：基于设定区域及设定区域的环境条件，在设定时间段内，计算获取分布式压缩空气储能系统的每日集热量及集热温度；根据分布式压缩空气储能系统的每日集热量及集热温度，在最高集热温度条件下，求解透平最小空气流量及储气库最小体积，以表征为最小储气库体积条件；基于最小储气库体积条件计算集热器的最低集热量，并在不同集热温度条件下计算储气库体积裕度；根据不同的储气库体积裕度计算发电收益，以max(发电收益‑预设的储气库成本)的储气库体积裕度作为输出，完成分布式压缩空气储能系统的设计。
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公开(公告)号：CN118899896A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410863062.9
申请日：2024-06-29
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J3/38 , H02J3/46 , H02J3/32 , H02J3/00 , H02J7/34 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F17/10
摘要： 本发明公开了并网型新能源制氢的协调控制方法及系统，包括：采集电网中风光发电的功率数据；对风光发电的功率进行预测，获得风光在一段时间内的最大输出功率曲线；将风光发电功率作为环境变量，建立制氢功率的数学模型及约束函数；通过数学模型和约束函数对新能源制氢进行协调控制。通过有效利用风光发电的功率数据来指导制氢过程，减少了因能源波动导致的能源损耗。本发明通过预测风光发电的功率，并根据预测结果调整制氢过程，有助于平衡电网负载，减轻电网压力。减少弃风弃光现象、实现了灵活的能源管理和储能。
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公开(公告)号：CN118052548A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202311506866.5
申请日：2023-11-13
申请人： 北京航空航天大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于区块链跨链的的分布式交易模型及系统，包括构建智能合约框架和设计基于原子交换(Atomic Swaps)的跨链协议两个部分，由于每一个区块链平台都相当于一个独立的账本，不同平台互不兼容，相互独立，无法实现跨平台的数据互通和资源共享，导致不同平台用户的数字资产无法流通，本发明充分考虑不同的区块链平台下的平台特性和不兼容性，解决在电力交易的过程中由于缺少标准化协议和跨链交易机制的技术问题，实现不同区块链平台之间可互通互操作。
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公开(公告)号：CN113034174B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202110243044.7
申请日：2021-03-05
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 清华四川能源互联网研究院 , 国网安徽省电力有限公司
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q50/06 , H02J3/28
摘要： 本发明提供一种用户侧的共享储能电站优化配置方法和系统，涉及智能电网技术领域。方法包括：获取用户侧i在t时刻对共享储能的供给量Pch,i(t)和需求量Pdis,i(t)；根据Pch,i(t)和Pdis,i(t)，计算出各个用户侧在t时刻的总供给量ΩS(t)和总需求量ΩD(t)；根据ΩS(t)和ΩD(t)，计算出共享储能电站在t时刻的的实际总供给量Ω′S(t)和实际总需求量Ω′D(t)；根据Ω′S(t)和Ω′D(t)，控制共享储能电站向各个用户侧提供共享储能服务。该方法和系统通过对储能统一调度、统一维护，使用户侧可随时、随地、按需使用电网级的共享储能资源，为用户侧提供更好的储能服务，可以显著地降低提供储能服务的成本，提高收益且实现社会福利最大化。
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公开(公告)号：CN116454927A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202210009902.6
申请日：2022-01-06
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 清华大学 , 国网安徽省电力有限公司 , 清华四川能源互联网研究院
摘要： 本发明提供一种基于共享储能的电网两阶段在线调度方法、系统及设备，方法通过基于日前调度模型和日前约束条件，确定共享储能的允许充电范围和允许放电范围；实时获取所述共享储能的实际出力数据；根据所述实际出力数据、所述允许充电范围和所述允许放电范围、在线调度模型和在线约束条件，确定所述共享储能的在线调度策略，通过日前调度阶段，能够鲁棒动态规划确定共享储能允许荷电状态范围和允许充放电范围，在线调度阶段，根据可再生能源的实际出力情况，共享储能确定实时充放电功率，帮助电网实现新能源消纳以及削峰填谷，实现日前、日内两阶段的调度优化，有效地提高了在线调度优化效果。
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公开(公告)号：CN112787330B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110109126.2
申请日：2021-01-27
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 清华四川能源互联网研究院 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明提供了一种含共享储能的配电网协同运行控制方法和系统，涉及智能电网技术领域。控制方法包括：获取用电用户的用电数据、发电用户的发电数据和共享储能电站的运行数据；根据用电用户的用电数据、发电用户的发电数据和共享储能电站的运行数据，向用电用户推送供电的发电用户，向发电用户提供共享储能服务，向用电用户提供共享供能服务。该方法和系统结合共享经济思维，将用电用户和发电用户相连，按照不同用电用户的用电需求，向用电用户推送至少一家供电的发电用户和提供共享供能服务，使用电用户能够随时按需选用发电用户，降低用电成本，同时，向发电用户提供共享储能服务，尽量避免了发电用户的弃电量，提高了发电用户的收益。
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公开(公告)号：CN112488397B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202011389811.7
申请日：2020-12-01
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽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模态分解和迁移学习的极端场景下电力负荷预测方法，包括：1)统计各种极端场景下电力负荷历史数据，并将其按负荷曲线的大致趋势分类；2)使用改进的聚合经验模态分解法将数据分频，得到负荷趋势项和若干高频分量；3)使用所述历史数据的趋势项进行基于注意力机制模型权重转移的迁移学习，得到趋势项的预测模型；4)使用所述预测模型和LSTM网络分别对所述趋势项和本征模态函数进行负荷预测，并将预测结果叠加起来，得到负荷预测结果。本发明能充分利用各种极端事件发生时的电力负荷历史数据，对同类场景下电力负荷趋势进行预测，解决了极端场景下电力负荷预测时传统方法不适用的问题。
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