-
公开(公告)号:CN117353276A
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311096585.7
申请日:2023-08-29
申请人: 国网河南省电力公司 , 东北电力大学 , 华润电力技术研究院有限公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院
摘要: 本发明公开一种分布式能源协同控制方法及系统,涉及能源分配控制技术领域,该方法包括:对设定范围内高压并网分布式光伏场站的运行数据进行实时采集,得到第一监测数据;对设定范围内用户站负荷进行实时采集,得到第二监测数据;对设定范围内储能电站的储能资源进行实时采集,得到第三监测数据;对设定范围内虚拟电厂资源进行实时采集,得到第四监测数据;对设定范围内低压并网分布式光伏场站的运行数据进行实时采集,得到第五监测数据;根据各监测数据,以运行成本最小化为目标对设定范围内高压并网分布式光伏场站、用户站、储能电站、虚拟电厂和低压并网分布式光伏场站进行资源调配。本发明实现了多电网系统的协同优化。
-
公开(公告)号:CN107818424B
公开(公告)日:2021-08-24
申请号:CN201711140351.2
申请日:2017-11-16
申请人: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 河南九域恩湃电力技术有限公司 , 东北电力大学 , 国家电网公司
摘要: 本发明公开了一种在火电机组一次调频性能测试中机组运行安全适应性评估方法,属于电力系统自动控制领域。包括机组稳态特性评估、机组动态特性评估和机组低频振荡风险评估三个子评估方法。根据电厂通过PMU所上传的WAMS数据,通过状态比较、模型仿真、参数辨识、扰动测试仿真等方法,保证火电机组一次调频性能测试所施加的扰动幅度限制在机组安全边界之内,从而防止机组在测试过程中发生功率振荡、燃烧失稳、大机振动等后果,有效保障发电安全。
-
公开(公告)号:CN107024914B
公开(公告)日:2019-05-21
申请号:CN201710454370.6
申请日:2017-06-16
申请人: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 河南恩湃高科集团有限公司 , 东北电力大学 , 国家电网公司
IPC分类号: G05B19/418
CPC分类号: Y02P90/02
摘要: 本发明公开了火电机组凝结水节流参与一次调频控制系统及运行方法,用于火电机组响应一次调频大扰动控制;该系统包括凝结水流量偏差计算系统、凝结水节流调节时间计算系统以及凝结水节流安全触发信号系统的三个子系统。该系统根据机组工况、除氧器水位等实时调节凝结水节流流量与调节时间,保证凝结水节流参与一次调频大扰动控制可以安全、高效地利用。从而使火电机组可在日常小扰动和紧急大扰动情况下表现出不同的一次调频能力,也可以在必要的时候与机组常规一次调频回路共同作用,使机组展现出更大的一次调频能力,从而更好地适应大规模互联电网的一次调频要求。
-
公开(公告)号:CN107818424A
公开(公告)日:2018-03-20
申请号:CN201711140351.2
申请日:2017-11-16
申请人: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 河南恩湃高科集团有限公司 , 东北电力大学 , 国家电网公司
CPC分类号: G06Q10/0635 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种在火电机组一次调频性能测试中机组运行安全适应性评估方法,属于电力系统自动控制领域。包括机组稳态特性评估、机组动态特性评估和机组低频振荡风险评估三个子评估方法。根据电厂通过PMU所上传的WAMS数据,通过状态比较、模型仿真、参数辨识、扰动测试仿真等方法,保证火电机组一次调频性能测试所施加的扰动幅度限制在机组安全边界之内,从而防止机组在测试过程中发生功率振荡、燃烧失稳、大机振动等后果,有效保障发电安全。
-
公开(公告)号:CN107024914A
公开(公告)日:2017-08-08
申请号:CN201710454370.6
申请日:2017-06-16
申请人: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 河南恩湃高科集团有限公司 , 东北电力大学 , 国家电网公司
IPC分类号: G05B19/418
CPC分类号: Y02P90/02 , G05B19/418
摘要: 本发明公开了火电机组凝结水节流参与一次调频控制系统及运行方法,用于火电机组响应一次调频大扰动控制;该系统包括凝结水流量偏差计算系统、凝结水节流调节时间计算系统以及凝结水节流安全触发信号系统的三个子系统。该系统根据机组工况、除氧器水位等实时调节凝结水节流流量与调节时间,保证凝结水节流参与一次调频大扰动控制可以安全、高效地利用。从而使火电机组可在日常小扰动和紧急大扰动情况下表现出不同的一次调频能力,也可以在必要的时候与机组常规一次调频回路共同作用,使机组展现出更大的一次调频能力,从而更好地适应大规模互联电网的一次调频要求。
-
公开(公告)号:CN106682376A
公开(公告)日:2017-05-17
申请号:CN201710211268.3
申请日:2017-04-01
申请人: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 河南恩湃高科集团有限公司 , 中国电力科学研究院 , 东北电力大学 , 国家电网公司
IPC分类号: G06F17/50
摘要: 本发明公开了一种参数随工况变化特性的全过程汽轮机模型建立及辨识方法,其核心包括:1)运用机理分析方法建立了考虑参数随机组运行工况变化特性的全过程汽轮机数学模型;2)提出了基于现场试验方法的关键参数随工况变化特性的获取方法;3)提出了基于粒子群算法‑汽轮机系统模型的汽轮机系统模型参数辨识方法。本发明为电力系统动态仿真大扰动条件下汽轮机模型难以反映实际机组有功响应特性的问题提供了一种解决方案,可准确模拟电力系统全过程动态仿真中大扰动条件下汽轮机的功率输出特性,提高电力系统分析的准确性,确保电网安全稳定运行。
-
公开(公告)号:CN106682376B
公开(公告)日:2020-03-10
申请号:CN201710211268.3
申请日:2017-04-01
申请人: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 河南恩湃高科集团有限公司 , 中国电力科学研究院 , 东北电力大学 , 国家电网公司
摘要: 本发明公开了一种参数随工况变化特性的全过程汽轮机模型建立及辨识方法,其核心包括:1)运用机理分析方法建立了考虑参数随机组运行工况变化特性的全过程汽轮机数学模型;2)提出了基于现场试验方法的关键参数随工况变化特性的获取方法;3)提出了基于粒子群算法‑汽轮机系统模型的汽轮机系统模型参数辨识方法。本发明为电力系统动态仿真大扰动条件下汽轮机模型难以反映实际机组有功响应特性的问题提供了一种解决方案,可准确模拟电力系统全过程动态仿真中大扰动条件下汽轮机的功率输出特性,提高电力系统分析的准确性,确保电网安全稳定运行。
-
公开(公告)号:CN107941361A
公开(公告)日:2018-04-20
申请号:CN201710187920.2
申请日:2017-03-27
申请人: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 湖北省气象服务中心 , 华中科技大学 , 国家电网公司
摘要: 本发明公开了一种气象相关的光伏组件工作温度预测的方法,从环境温度、太阳辐射强度、风速等因素出发,通过大量历史数据拟合的线性模型以及通过能量守恒定律推倒出的非线性模型。并且设计了两种实验平台用于采集数据。本发明可深度揭示光伏组件工作温度的影响因素,充分反映气象因子对光伏组件工作温度的影响,有助于提高光伏电站发电预报的精确度。
-
公开(公告)号:CN206725792U
公开(公告)日:2017-12-08
申请号:CN201720304261.1
申请日:2017-03-27
申请人: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 湖北省气象服务中心 , 华中科技大学 , 国家电网公司
IPC分类号: G01W1/04 , G01D21/02 , G05B19/042
摘要: 本实用新型公开了一种实时气象信息与电信息采集装置,包括传感器单元、信号调理变送单元、辅助电源单元和数据采集处理单元;首先,本实用新型根据有人值守和无人值守分为固定式系统和非固定式系统;其次,本实用新型采用全数字化无纸化数据记录;最后,工作人员还可以随时查看数据,为后期的复检和数据统计带来了极大的方便。
-
公开(公告)号:CN118213974A
公开(公告)日:2024-06-18
申请号:CN202410263432.5
申请日:2024-03-08
申请人: 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司洛阳供电公司 , 东北电力大学
发明人: 马晓久 , 王景钢 , 崔杨 , 牛继涛 , 朱晗 , 裴培 , 徐扬 , 袁良 , 程丁然 , 陈祺 , 方涛 , 李斌 , 任幼逢 , 陈晓东 , 佘彦杰 , 杨钊 , 平静洋 , 刘群 , 张怡迪 , 姚亮
IPC分类号: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
摘要: 一种风电场超短期功率预测方法,属于风电功率预测技术领域,包括以下步骤:获得风电场测风塔历史风速序列数据和历史功率序列数据;使用变分模态分解算法分别将各风速序列数据和功率序列数据分解为多个子信号;将各子信号组合在一起,组成由序列长度、序列个数和子信号个数三个维度构成的多维特征向量;将多维特征向量送入到二维卷积神经网络中提取高维特征;再将高维特征送入到自注意力编码解码模块中构造数据之间的时空相关性;最后通过前馈神经网络回归获得风电功率预测结果。本发明采用模态分解算法降低了神经网络的学习难度;利用卷积神经网络和自注意力编码解码的组合模型获取数据之间的时空相关性,显著提高超短期风电功率预测精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-