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公开(公告)号：CN109583655A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811473989.2
申请日：2018-12-04
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 山东大学
Inventor： 曹相阳 , 李文博 , 丛淼 , 王敏 , 刘晓明 , 刘玉田 , 杨斌 , 杨思 , 孙东磊 , 牟颖 , 刘冬 , 高效海 , 田鑫 , 魏佳 , 王男 , 张丽娜 , 魏鑫 , 张家宁 , 王轶群 , 薄其滨 , 张玉跃 , 付一木 , 孙毅 , 张栋梁 , 袁振华
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种发输电多阶段联合扩展规划方法及系统，包括：利用模糊聚类的方法对具有时空特性的运行数据进行削减作为研究期内的规划运行场景，以全寿命周期成本和连锁故障风险分别作为经济性和可靠性目标，以研究年限内每一水平年作为规划分阶段，建立多目标、多阶段发输电联合扩展规划模型进行寻优。本发明在整个研究年限内协调系统的经济性与运行可靠性，形成网源结构与负荷需求相匹配的渐进式扩展规划模式，可通过寻优获得帕累托最优解集及推荐的阶段式扩展规划序列。
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公开(公告)号：CN113472018A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110903117.0
申请日：2021-08-06
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 山东大学
Abstract: 本公开提供了一种考虑不确定性的电网接纳能力评估方法及系统，获取有可再生能源接入的电网参量数据；根据获取的参量数据，以最大化电网可再生能源的接纳范围为目标，得到电网接纳能力评估评估结果；至少包括约束：任一的AGC机组的有功出力与AGC机组在此节点有功出力的最小值的差值大于或等于此节点有功出力的下限，任一节点的AGC机组的有功出力与AGC机组在此节点有功出力的最大值的加和小于或等于此节点有功出力的上限；本公开考虑了不确定因素对于电网可再生能源接纳能力的影响，提高了评估结果的精度。
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公开(公告)号：CN109583655B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201811473989.2
申请日：2018-12-04
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 山东大学
Inventor： 曹相阳 , 李文博 , 丛淼 , 王敏 , 刘晓明 , 刘玉田 , 杨斌 , 杨思 , 孙东磊 , 牟颖 , 刘冬 , 高效海 , 田鑫 , 魏佳 , 王男 , 张丽娜 , 魏鑫 , 张家宁 , 王轶群 , 薄其滨 , 张玉跃 , 付一木 , 孙毅 , 张栋梁 , 袁振华
Abstract: 本发明公开了一种发输电多阶段联合扩展规划方法及系统，包括：利用模糊聚类的方法对具有时空特性的运行数据进行削减作为研究期内的规划运行场景，以全寿命周期成本和连锁故障风险分别作为经济性和可靠性目标，以研究年限内每一水平年作为规划分阶段，建立多目标、多阶段发输电联合扩展规划模型进行寻优。本发明在整个研究年限内协调系统的经济性与运行可靠性，形成网源结构与负荷需求相匹配的渐进式扩展规划模式，可通过寻优获得帕累托最优解集及推荐的阶段式扩展规划序列。
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公开(公告)号：CN119335587A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411694419.1
申请日：2024-11-25
Applicant: 山东大学 , 国网山东省电力公司经济技术研究院
IPC: G01V1/16
Abstract: 本发明涉及地下管线探测领域，提供了一种地表移动式阵列声波探测装置及方法。该装置包括，主控车、声波采集阵列和采集阵列伸缩组件，所述主控车分别连接声波采集阵列和采集阵列伸缩组件，所述声波采集阵列包括若干个声波换能器；所述采集阵列伸缩组件，用于控制声波采集阵列的上升或下降；所述声波换能器，用于在接触地面时，进行信号激发和接收；所述主控车，用于接收声波换能器传输的地下管线相关数据，基于预处理后地下管线相关数据采用层析成像方法计算前方介质速度，根据前方介质速度和预处理后地下管线相关数据，采用全聚焦成像方法，进行地下管线三维成像。
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公开(公告)号：CN117784264B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410216836.9
申请日：2024-02-28
Applicant: 山东大学 , 国网山东省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于探地雷达数据的输电塔间地下病害定位方法及系统，属于地球物理探地雷达勘探技术领域。在使用探地雷达在高压输电线周围进行地下隐蔽病害的探测及定位时，利用两座高压输电塔产生的响应异常和地下隐蔽病害产生的响应异常之间距离的双重约束来找到地下隐蔽病害可能的位置，若两座高压输电塔之间距离过远，探测数据中仅有一座高压输电塔的相应特征，则可利用高压输电塔及高压输电线与地下隐蔽病害之间的距离的双重约束来找到地下隐蔽病害可能位置。最后综合测线的总体布置来确定地下隐蔽病害的实际位置；本发明的方案不仅方便数据整合，而且很大程度上提高了探测的准确程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113472018B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202110903117.0
申请日：2021-08-06
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 山东大学
Abstract: 本公开提供了一种考虑不确定性的电网接纳能力评估方法及系统，获取有可再生能源接入的电网参量数据；根据获取的参量数据，以最大化电网可再生能源的接纳范围为目标，得到电网接纳能力评估评估结果；至少包括约束：任一的AGC机组的有功出力与AGC机组在此节点有功出力的最小值的差值大于或等于此节点有功出力的下限，任一节点的AGC机组的有功出力与AGC机组在此节点有功出力的最大值的加和小于或等于此节点有功出力的上限；本公开考虑了不确定因素对于电网可再生能源接纳能力的影响，提高了评估结果的精度。
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公开(公告)号：CN117784264A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410216836.9
申请日：2024-02-28
Applicant: 山东大学 , 国网山东省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于探地雷达数据的输电塔间地下病害定位方法及系统，属于地球物理探地雷达勘探技术领域。在使用探地雷达在高压输电线周围进行地下隐蔽病害的探测及定位时，利用两座高压输电塔产生的响应异常和地下隐蔽病害产生的响应异常之间距离的双重约束来找到地下隐蔽病害可能的位置，若两座高压输电塔之间距离过远，探测数据中仅有一座高压输电塔的相应特征，则可利用高压输电塔及高压输电线与地下隐蔽病害之间的距离的双重约束来找到地下隐蔽病害可能位置。最后综合测线的总体布置来确定地下隐蔽病害的实际位置；本发明的方案不仅方便数据整合，而且很大程度上提高了探测的准确程度。
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公开(公告)号：CN119401472A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411460845.9
申请日：2024-10-18
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 山东智源电力设计咨询有限公司
Abstract: 本发明属于无功装置选址定容技术领域，具体涉及一种高电缆率城市电网无功装置选址定容分析方法及系统，方法包括建立计算电网的电压灵敏度和损耗灵敏度的数学模型，并通过归一化将电压灵敏度和损耗灵敏度转化为标准形式；采用熵权自适应决策方法对数学模型中涉及的多目标权重进行评估，形成基于电压和损耗灵敏度的多目标选址模型，作为上层模型；建立基于考虑电能质量的最小化经济成本的无功补偿装置的容量规划模型，作为下层模型；将上层模型和下层模型组合形成基于电压和损耗灵敏度的用于高电缆率城市电网无功补偿装置选址定容的双层迭代模型；基于双层迭代模型，获取无功装置选址定容方案。本发明能够有效提升电网的电能质量和经济性。
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公开(公告)号：CN114123341B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202111473311.6
申请日：2021-12-02
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于光伏电站控制领域，提供了一种光伏电站并网运行的时变追踪控制方法、控制器及系统。其中，该方法包括获取当前决策时段初始时刻的潮流状态，计算得到当前决策时段的各个并网逆变器的有功和无功设定点，并作为当前决策时段的PQ控制的参考值；在满足电压水平要求的前提下，以追求光伏电站整体输出的有功功率最大为目标，在约束条件下对各个决策时段的各个并网逆变器输出的有功和无功功率进行修正，通过各个决策时段的滚动优化，最终实现光伏电站并网运行的时变追踪控制。
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公开(公告)号：CN117910717A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311174739.X
申请日：2023-09-12
Applicant: 华北电力大学 , 国网山东省电力公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的社区微电网能源管理方法及装置，方法应用于能源管理系统，能源管理系统与电能设备和家庭负载连接，方法包括：获取待使用状态，其中，待使用状态包括社区电能状态和家庭负载状态，将社区电能状态和家庭负载状态输入至预先训练完毕的动作预测神经网络，得到目标动作，其中，动作预测神经网络为基于训练样本、评估网络和目标网络采用深度强化学习的方式训练得到的神经网络，训练样本包括观测状态、预测动作和奖励因子，基于目标动作对社区电能设备和家庭负载进行能源管理。考虑了用户对用电设备的使用需求，能够更加精确地进行能源管理。
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