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公开(公告)号：CN112039069B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202010920950.1
申请日：2020-09-04
申请人： 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 国家电网有限公司
发明人： 王春义 , 丁子甲 , 王飞 , 何召慧 , 周颖 , 耿子涵 , 王瑞梅 , 宋强 , 李光肖 , 王琳 , 倪馨馨 , 李忻贤 , 刘庆 , 薛寒 , 杨依路 , 王晓晔 , 胡雪峰 , 孙文胜 , 孟莉 , 侯亚坤 , 户龙辉 , 陆超 , 赵相虎 , 杨铭哲 , 司少卿
摘要： 本公开提供了一种配电网储能与柔性开关的双层协同规划方法，包括：获取配电网参数，包括柔性开关的年综合费用，储能设备的年投资费用，配电网系统的年损耗用费用、网损数据和电压偏移数据；构建协同规划数学模型，所述协同规划数据模型以最小化的总年综合用费用为上层目标函数，以配电网系统的网损数据与电压偏移数据之和的最小值为下层目标函数；采用粒子群算法对上层目标函数进行求解，通过非线性模型转换为二阶锥规划模型对下层目标函数进行求解，得到最优双层协同规划方案；有效地克服各自的局限性，实现潮流调节的互补，能更有效地降低系统网损、改善电压质量，可以实现最优的消耗决策以获得更好的用电效率与电压指标。
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公开(公告)号：CN115714397A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211242962.9
申请日：2022-10-11
申请人： 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提出了一种配电台区无功功率优化降损方法及系统，涉及配电系统无功调节技术领域，包括获取光伏接入配电台区的配电网节点以及光伏并网点数据；确定配电台区无功优化目标以及目标函数约束条件，构建多目标无功优化模型目标函数；根据确定的配电台区无功优化目标以及构建的目标函数建立多目标无功优化模型，利用布谷鸟改进灰狼算法对所述多目标无功优化模型进行求解，对所述多目标无功优化模型进行优化，获取配电台区各个节点最优的运行策略和无功补偿容量；本发明解决了灰狼算法全局搜索能力不足，容易陷入局部最优的问题。
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公开(公告)号：CN112039069A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010920950.1
申请日：2020-09-04
申请人： 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 国家电网有限公司
发明人： 王春义 , 丁子甲 , 王飞 , 何召慧 , 周颖 , 耿子涵 , 王瑞梅 , 宋强 , 李光肖 , 王琳 , 倪馨馨 , 李忻贤 , 刘庆 , 薛寒 , 杨依路 , 王晓晔 , 胡雪峰 , 孙文胜 , 孟莉 , 侯亚坤 , 户龙辉 , 陆超 , 赵相虎 , 杨铭哲 , 司少卿
摘要： 本公开提供了一种配电网储能与柔性开关的双层协同规划方法，包括：获取配电网参数，包括柔性开关的年综合费用，储能设备的年投资费用，配电网系统的年损耗用费用、网损数据和电压偏移数据；构建协同规划数学模型，所述协同规划数据模型以最小化的总年综合用费用为上层目标函数，以配电网系统的网损数据与电压偏移数据之和的最小值为下层目标函数；采用粒子群算法对上层目标函数进行求解，通过非线性模型转换为二阶锥规划模型对下层目标函数进行求解，得到最优双层协同规划方案；有效地克服各自的局限性，实现潮流调节的互补，能更有效地降低系统网损、改善电压质量，可以实现最优的消耗决策以获得更好的用电效率与电压指标。
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公开(公告)号：CN113612239B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202110839135.7
申请日：2021-07-23
申请人： 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/26
摘要： 本公开提供了一种配电台区多目标三相负荷不平衡相序调整方法及系统，包括以下步骤：获取配电台区负荷的数据信息，搭建换相优化数学模型；构造所述换相优化数学模型的目标函数；以电流不平衡度最小和换相开关动作个数最小为目标，基于多目标粒子群优化算法求解换相优化数学模型的非支配解集，得到各个非支配解集对应的负荷相序调整方案；利用分层序列法，按照重要程度排序，在所述得到各个非支配解集对应的负荷相序调整方案中选取每个负荷不平衡相序调整的最优方案。
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公开(公告)号：CN113612239A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110839135.7
申请日：2021-07-23
申请人： 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/26
摘要： 本公开提供了一种配电台区多目标三相负荷不平衡相序调整方法及系统，包括以下步骤：获取配电台区负荷的数据信息，搭建换相优化数学模型；构造所述换相优化数学模型的目标函数；以电流不平衡度最小和换相开关动作个数最小为目标，基于多目标粒子群优化算法求解换相优化数学模型的非支配解集，得到各个非支配解集对应的负荷相序调整方案；利用分层序列法，按照重要程度排序，在所述得到各个非支配解集对应的负荷相序调整方案中选取每个负荷不平衡相序调整的最优方案。
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公开(公告)号：CN106094987A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610405449.5
申请日：2016-06-08
申请人： 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G06F1/16
CPC分类号： G06F1/1615
摘要： 本发明涉及一种便携式保护屏调试笔记本电脑支架装置及使用方法，属于电力设备相关技术领域。装置部分主要包括托架，所述托架的两侧活动安装有滑道；滑道包括滑动配合的滑块及滑轨，所述滑块的端部安装有卡扣；其中，所述卡扣通过自身上的插头插接于变电站保护屏的外框孔上。本装置通过设计全新的结构，能够较好的辅助工作人员对变电内部保护屏和/或通信屏进行调试，十分方便。
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公开(公告)号：CN118521084A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410597095.3
申请日：2024-05-14
申请人： 国网山东省电力公司济宁供电公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , H02J3/00
摘要： 本发明公开一种基于碳排放全生命周期的低碳电源规划方法及系统，包括：计算电源设备在全生命周期各阶段的碳排放量，得到包含各类电源的电力系统的总碳排放量；以最小化电力系统的总成本和总碳排放量为总优化目标，构建综合电源规划模型；通过求解得到满足总优化目标的电源组合配置和运行策略的优化解集，根据每个优化解下每个单独优化目标的函数值，确定最优优化解和最劣优化解，通过判断优化解集与最优优化解和最劣优化解的接近程度，确定最优折中策略。利用全生命周期碳排放核算，结合多目标优化算法，以最小化总成本和总碳排放量为总优化目标，有效平衡电力需求与碳排放量的关系，确保电力供应的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118825974A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410802716.7
申请日：2024-06-20
申请人： 国网山东省电力公司济宁供电公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06F17/10 , G06Q30/0201 , H02J3/38
摘要： 本发明属于电力系统规划技术领域，具体涉及一种计及火电机组退役与风光不确定性的电网规划方法及系统，包括：获取待规划电网的基础数据；根据所获取的待规划电网的基础数据，考虑火电机组退役，将火电机组退出后的最大调节负荷限制减少量作为电网调频能力的降低量，以电网总成本和总碳排放量最小为目标，考虑风电不确定性，通过机会约束规划将风电不确定性参数转化为确定性约束，构建电网多阶段规划模型；求解所构建的电网多阶段规划模型，得到电网规划方案。本发明通过优化火电机组的退役顺序，将火电机组退役后所带来的调频能力下降的风险转换为经济损失，并归纳到退役火电机组的退役成本之中，从而降低了降低火电机组退役对电网造成的影响。
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公开(公告)号：CN118504792B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410962169.9
申请日：2024-07-18
申请人： 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 山东大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06F18/25
摘要： 本发明提出了外生变量深度融合的充电站集群负荷预测方法及系统，涉及负荷预测技术领域。包括获取节点群的外生变量数据和内生变量数据；采用时序图神经网络提取外生变量数据特征，得到充电站时空特征向量；提取内生变量数据集的负荷特征向量，得到趋势性和季节性特征向量、以及负荷局部特征向量；将充电站时空特征向量、以及趋势性和季节性特征向量相互融合，生成多元综合特征向量，利用多元综合特征向量和负荷局部特征向量训练基于交叉注意力机制的Transformer预测模型；获取外生变量实时数据，将外生变量实时数据输入至训练好的基于交叉注意力机制的Transformer预测模型中，得到充电站集群负荷预测结果。本发明能够实现准确的充电站集群负荷预测。
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公开(公告)号：CN118504792A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410962169.9
申请日：2024-07-18
申请人： 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 山东大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06F18/25
摘要： 本发明提出了外生变量深度融合的充电站集群负荷预测方法及系统，涉及负荷预测技术领域。包括获取节点群的外生变量数据和内生变量数据；采用时序图神经网络提取外生变量数据特征，得到充电站时空特征向量；提取内生变量数据集的负荷特征向量，得到趋势性和季节性特征向量、以及负荷局部特征向量；将充电站时空特征向量、以及趋势性和季节性特征向量相互融合，生成多元综合特征向量，利用多元综合特征向量和负荷局部特征向量训练基于交叉注意力机制的Transformer预测模型；获取外生变量实时数据，将外生变量实时数据输入至训练好的基于交叉注意力机制的Transformer预测模型中，得到充电站集群负荷预测结果。本发明能够实现准确的充电站集群负荷预测。
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