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公开(公告)号：CN111598304A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010318320.7
申请日：2020-04-21
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 河海大学 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于风光储多主体系统容量优化配置的方法，属于电力系统领域，解决了对含分布式风/光/储系统，在不同主体下，在不同博弈模式下的容量优化配置的计算问题，其技术方案要点如下，它包括以下步骤：第一，设定风光储容量初值；第二，基于“自发自用，余量上网”的分布式风电、光伏情况，建立风/光收益模型、储能收益模型；第三，根据风光储系统主体进行合作或非合作博弈迭代计算；第四，输出结果为风光储能配置容量。本发明适用于分布式风光储系统的容量优化配置。
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公开(公告)号：CN111478375A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010387629.1
申请日：2020-05-09
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 河海大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种计及相关性的风电场、光伏电站群出力非机理模型建模方法，采用延时环节来表示相邻风电场之间或者光伏电站相邻季度之间的延时相关性，并采用蚁群优化算法求解该延时时间，最终基于延时时间预测相邻风电场出力或者光伏电站相邻季度出力，预测过程中，传递函数选取一阶泰勒级数展开。本发明能够针对相近风电场出力之间、光伏电站相邻季度出力之间的延时相关性，由某一风电场的出力预测其他风电场的出力，或者由某一光伏电站某一季节的出力预测下一季节的出力，为新能源功率预测提供了一种新的思路。
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公开(公告)号：CN111478375B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010387629.1
申请日：2020-05-09
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 河海大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供计及相关性的风电场、光伏电站群出力非机理建模方法，采用延时环节来表示相邻风电场之间或者光伏电站相邻季度之间的延时相关性，并采用蚁群优化算法求解该延时时间，最终基于延时时间预测相邻风电场出力或者光伏电站相邻季度出力，预测过程中，传递函数选取一阶泰勒级数展开。本发明能够针对相近风电场出力之间、光伏电站相邻季度出力之间的延时相关性，由某一风电场的出力预测其他风电场的出力，或者由某一光伏电站某一季节的出力预测下一季节的出力，为新能源功率预测提供了一种新的思路。
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公开(公告)号：CN109814001B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN201910185182.7
申请日：2019-03-12
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种获取同塔多回输电系统故障严重程度的方法及系统，属于电力系统技术领域。获取不相同电压等级同塔多回输电系统各线路的参数标幺值X及各线路的初始功率标幺值P；计算各线路功率与阻抗标幺值的比值P/X，挑选比值最大的不同电压等级的两回线路为发生故障线路；计算不相同电压等级同塔多回输电系统的不同类型故障的严重程度指标；对故障严重程度指标进行比较，按指标值的大小排序，指标值最大值对应的故障为最严重故障。本发明利用线路的参数，可直接计算出不同类型故障的严重程度指标，并直接对故障严重程度指标进行排序，可直接判断最严重的故障类型。对指导电力系统安全稳定校核具有重要意义。
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公开(公告)号：CN109814001A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910185182.7
申请日：2019-03-12
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种获取同塔多回输电系统故障严重程度的方法及系统，属于电力系统技术领域。获取不相同电压等级同塔多回输电系统各线路的参数标幺值X及各线路的初始功率标幺值P；计算各线路功率与阻抗标幺值的比值P/X，挑选比值最大的不同电压等级的两回线路为发生故障线路；计算不相同电压等级同塔多回输电系统的不同类型故障的严重程度指标；对故障严重程度指标进行比较，按指标值的大小排序，指标值最大值对应的故障为最严重故障。本发明利用线路的参数，可直接计算出不同类型故障的严重程度指标，并直接对故障严重程度指标进行排序，可直接判断最严重的故障类型。对指导电力系统安全稳定校核具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119298200A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411407594.8
申请日：2024-10-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司
Abstract: 本发明公开了一种高比例电力电子化系统构网变流器需求评估方法，通过同步机转子运动方程表达系统遭受扰动后的有功与频率之间的动态关系，获得有功‑频率动态模型，根据所述模型获取系统等效惯量；建立了系统频率动态响应模型，计算得到考虑频移率和最大频率偏差约束的系统最小惯性要求；采用各个惯量源的加权平均表达系统的等效惯量，通过增加构网型变流器的数量增加系统的综合惯量以满足或超过系统最小惯性要求。有益效果：能够准确评估构网型变流器在不同电力系统条件下的需求，确保系统在遭受频率扰动时仍能保持稳定。
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公开(公告)号：CN118821391A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410653371.3
申请日：2024-05-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 清华四川能源互联网研究院
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F17/18 , G06F113/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于气象因素的多风电场出力联合概率建模方法，该方法先根据风电场历史实际出力与风电场历史预测出力得到风电场历史出力误差；然后对历史风速值划分风速区间；将历史出力误差值按照对应风速区间归入相应的误差样本集合；再对每个误差样本集合内的误差样本使用核密度估计法得到误差概率密度函数；通过风电场未来预测出力与对应风速区间下的误差概率密度函数得到风电场未来实际出力概率密度与分布函数；最后，采用Copula方法将所有风电场的未来实际出力概率分布联合起来，形成整体联合概率分布。该方法兼顾了气象因素和出力误差对联合概率建模的影响，反映了真实的多个风电场的联合出力特性。
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公开(公告)号：CN108280544A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810052489.5
申请日：2018-01-19
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开了种基于双层粒子群算法求解电力市场均衡的方法，该方法包括：(1)依据单时段电力市场竞价的规则，构建发电商主能量报价策略和ISO市场出清模型；(2)构建发电商报价策略组合的纳什适应度计算函数；(3)采用外层粒子群算法搜索发电商可能的策略组合，再结合内层粒子群算法和内点法，根据纳什适应度计算函数求解每一策略组合对应的纳什适应度，再以每一策略组合对应的纳什适应度求解得到纳什均衡策略组合，作为电力市场最优策略。本发明采用粒子群算法搜索均衡解，规避了求解发电商双层优化构成的半光滑非线性方程组，在保证结果准确的前提下，以时间代价换取了算法的简化。
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公开(公告)号：CN112651544A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011327451.8
申请日：2020-11-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 一种增量配电多主体协调优化方法，该方法首先获取增量配电系统基础数据，确定增量配电网各个投资主体的相关投资运行风险指标值；其次，综合考虑配电网、终端综合能源和分布式发电之间的协调运行，在满足配电网、终端综合能源和分布式电源三种主体参与增量配电投资运行的约束条件下，以增量配电投资运行的经济效益最大化为目标，建立多主体协调优化模型；然后，结合各个投资主体的相关投资运行风险指标，基于模糊综合评价法评估各主体风险偏好值；最后基于风险评估改进Shapley分配方法，得到增量配电多主体利益分摊的优化配置；该方法在吸引不同主体投资运营增量配电网的同时，提高增量配电网运营的经济性和运行效率。
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公开(公告)号：CN119231480A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411118523.6
申请日：2024-08-15
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 清华四川能源互联网研究院 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于源荷共模的区域新能源出力与负荷预测方法，包括如下步骤：步骤1)采集源荷端历史序列与同时段气象数据，步骤2)通过变分模态分解的原始序列，得到用电负荷与新能源出力序列在不同频率的多模态的特征序列；步骤3)将多模态特征序列、气象特征序列、时间编码特征序列进行融合，得到多维特征融合序列组；步骤4)基于多叉树结构构建含有金字塔注意力模块的模型；步骤5)收集金字塔注意力模块中所有尺度的最后一个节点给出的特征，映射到批次中的所有未来时间步，通过跨通道维度的全连接层获得最终预测。有益效果：提升了在供给侧和需求侧等多因素影响下复杂耦合关系的共模效应。
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