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公开(公告)号：CN119134352A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411262595.8
申请日：2024-09-10
Applicant: 国网河北省电力有限公司 , 国网河北省电力有限公司邢台供电分公司 , 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种面向源网荷储一体化的分布式控制方法及装置，首先获取电力系统的导纳信息和预设的断开函数，并以此计算任一分支断开时各个节点的节点电压，作为第一计算结果；然后根据第一计算结果，等效计算出断开一条线路时的潮流分布，作为第二计算结果；接着根据第二计算结果，计算在电源发生中断时的潮流分布，作为第三计算结果；最终根据第一计算结果、第二计算结果、第三计算结果，确定电力系统的N‑k的静态安全校验结果，并根据N‑k静态安全校验结果对电力系统进行预防控制。通过设置对应断开函数，深入分析分支、线路、电源三种中断情况，再扩展至N‑k静态安全校验，从而准确的对电力系统的断线问题进行分析，有效进行预防控制。
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公开(公告)号：CN119026736A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411064104.9
申请日：2024-08-05
Applicant: 国网河北省电力有限公司 , 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网河北省电力有限公司邢台供电分公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及能源技术领域，且公开了一种基于有效信息抽取通告者模型的综合能源系统多能预测方法，步骤1：收集、整理综合能源系统中电、热、气负荷时序数据，作为后续模型训练和调试用；步骤2：搭建Efficient Information Extracting Informer网络架构；步骤3：基于规整的训练数据集与搭建的神经网络架构，选择Adam求解算法进行网络的训练，并保存最优参数及模型；步骤4：进行神经网络的性能评估与超参数调试，直至模型性能满足应用需求。该基于有效信息抽取通告者模型的综合能源系统多能预测方法，基于改进的Informer神经网络架构进行综合能源多能负荷序列预测，解决了以往方法负荷序列预测精度不足的难题。
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公开(公告)号：CN119209548A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411264981.0
申请日：2024-09-10
Applicant: 国网河北省电力有限公司 , 国网河北省电力有限公司邢台供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/06 , H02J3/38 , H02J3/32 , H02J3/14 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q10/067
Abstract: 本发明提供一种风光水储充运行调度方法及装置，涉及新能源发电技术领域。该方法首先获取新能源发电站发电模型以及抽水蓄能站运行模型；然后根据电动汽车额定容量概率分布函数、电动汽车出行前荷电状态概率分布函数、电动汽车行驶距离分布函数以及电动汽车到达充电站时间分布函数构建电动汽车信息矩阵；接着根据电网系统的电力来源构建碳排放目标函数；最后根据所述新能源发电站发电模型、所述抽水蓄能站运行模型以及所述第一电动汽车信息矩阵，以碳排放最小为目标，对所述碳排放目标函数进行求解，并根据获得的解对电网系统进行调度。本发明实施方式电网电能综合利用率低，利于节能减排。
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公开(公告)号：CN118257696A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410375941.7
申请日：2024-03-29
Applicant: 国网河北省电力有限公司 , 国网河北省电力有限公司邢台供电分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及抽水蓄能技术领域，尤其涉及一种变速抽水蓄能机组寻优控制方法、装置、终端及存储介质，本发明方法首先获取目标出力；然后根据工作水头、水轮机组出力模型以及所述目标出力，确定对应所述目标出力的最佳转速以及最佳导叶开度；接着以第一导叶开度为开度约束以所述目标出力以及所述最佳转速为控制目标，调整水轮机组的励磁以及导叶开度；最后以所述目标出力为控制目标，通过调整导叶开度的方式优化工作流量。本发明实施方式，根据水轮机组出力模型，获取最佳导叶开度以及最佳转速，控制系统加入微分环节，减少系统惯性带来的滞后作用。通过在导叶开度上加扰动量，使得水轮机组在最优工作点附近波动，避免水轮机组偏离最优工作点。
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公开(公告)号：CN118364708A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410375922.4
申请日：2024-03-29
Applicant: 国网河北省电力有限公司 , 国网河北省电力有限公司邢台供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/23 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及抽水蓄能技术领域，尤其涉及一种抽水蓄能机组运行特性建模方法、装置、终端及存储介质，本发明方法首先获取多个数据集；然后将所述多个数据集分为训练组和验证组；接着根据所述训练组以及所述验证组，确定基本模型；最后通过在根据所述训练组训练所述基本模型以及根据所述验证组验证所述基本模型的准确性之间反复迭代，将所述基本模型构建为输出与所述多个数据集偏差小于特性阈值的水轮机组运行特性模型。本发明实施方式，通过在验证组和训练组使得基本模型在训练和验证过程之间反复迭代，构建水轮机组运行特性模型，因此，能够有效防止过拟合，使得对于已有数据外的工作点也能够输出准确的运行特性结果，拟合效果相比插值法更好。
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公开(公告)号：CN111126854A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911361002.2
申请日：2019-12-25
Applicant: 国网河北省电力有限公司 , 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种蓄热式电采暖设备考虑使用分布式能源供电的方式，通过使用具有分权化、交易透明、可追溯和不可篡改等特性的区块链技术解决当前分布式能源交易中的大部分信任问题，进行基于区块链的分布式能源交易方案设计；在蓄热式电采暖用户求得电采暖设备单天所消耗电能的最大估计量后，通过分布式能源交易系统平台中合理购买分布式能源；在进行蓄热式电采暖用户和分布式能源出售者双方交易时，使用连续双边拍卖机制，通过买卖双方报价来匹配达成交易；通过本方法可促进分布式能源消纳、减少蓄热式电采暖用户的供暖花费和为分布式能源出售者带来利益最大化。
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公开(公告)号：CN111009903B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201911361525.7
申请日：2019-12-25
Applicant: 国网河北省电力有限公司 , 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于博弈模型的电采暖分布式协作方法，所述协作方法包括：电网公司与电采暖用户互动的信息；电网公司为电采暖用户匹配连接的过程；电采暖用户所辖的分散式电采暖负荷与分散式电采暖负荷之间互动的信息；以及分散式电采暖负荷与分散式电采暖负荷之间博弈的过程。本发明协商后最终所削减的任务量达到电网公司的要求。
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公开(公告)号：CN111178621A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911361001.8
申请日：2019-12-25
Applicant: 国网河北省电力有限公司 , 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种电采暖负荷预测支持向量回归机模型的参数优化方法，该方法包括：首先将影响电采暖负荷的相关因素进行分析和预处理，将预处理后的数据分为训练数据和测试数据；其次利用支持向量回归机的良好非线性映射特性，提出建立一种用于短期电采暖负荷预测的支持向量回归机模型的方法；最后进行SVR模型参数分析与选择，设计了一种基于PSO优化的电采暖负荷SVR预测模型。该优化方法可以显著提升SVR模型预测精度，大幅度缩短建模时间。同时该方法建立的模型相比常见电采暖负荷线性预测模型具备更快效率和更高的准确性，可用于有效指导电采暖设备精细化管理。
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公开(公告)号：CN111126498A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911361606.7
申请日：2019-12-25
Applicant: 国网河北省电力有限公司 , 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于分类分析的客户用电行为特征分析方法，包括以下步骤：步骤一建立电力用户在各种用电模式下的各项用户负荷特性指标；步骤二分析用电行为模式的影响因素，然后利用主成分分析法提取出p个用户用电行为模式的主要影响因素；步骤三基于决策树分类方法的客户用电行为分析。本发明方法分析结果精细，准确度高，能深入到用户层面，有利于需求响应策略制定的精细化。
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公开(公告)号：CN111126499A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911361607.1
申请日：2019-12-25
Applicant: 国网河北省电力有限公司 , 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于二次聚类的用电行为模式分类方法，主要包括三部分。首先，采用横向处理、纵向处理和温度处理三个方法将大量负荷数据中非正常数进行识别与处理；通过移动平均数法对数据进行处理，减少噪音；采用极差归一化处理和加权处理解决量纲差别大等问题。其次，将最优聚类法的聚类树和聚类中心提供给模糊C聚类法进行聚类并进行有效性分析并确定类别数；最后，聚类分析主要包括：由所得到的聚类数，重复进行聚类并还原数据输出聚类结果。该方法用于解决样本数量较大，特征向量维数较多用电行为模式分类问题，既可避免模糊C均值聚类法对初始参数的敏感性，又能取得分类准确客观的聚类效果。
