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公开(公告)号：CN118428518A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410376409.7
申请日：2024-03-29
申请人： 国网浙江省电力有限公司台州供电公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于组合赋权的海上风电制氢运行方案优选方法，属于海上风电技术领域，包括：根据海上风电制氢系统的多个目标需求信息构建海上风电制氢运行方案的多维度运行评估指标体系；确定多维度运行评估指标体系中每个运行评估指标对应的主观权重值和客观权重值；基于组合赋权方法对主观权重值和客观权重值进行处理，得到每个运行评估指标的组合权重值，获取每个运行评估指标的数据并对其进行标准化处理，得到对应的量化值，构建海上风电制氢运行方案优选模型，得到最优海上风电制氢运行方案。本发明能够根据最优海上风电制氢运行方案减少了因海上风电制氢系统的波动对电网造成的影响，显著提高了海上风电制氢系统并网运行的稳定性。
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公开(公告)号：CN112560898B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202011338730.4
申请日：2020-11-25
申请人： 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 , 浙江大学
发明人： 朱轶伦 , 张东波 , 万灿 , 陈新建 , 于杰 , 罗烨锋 , 应姿 , 高慧英 , 夏敏燕 , 洪骋怀 , 王彬任 , 丁春燕 , 洪道鉴 , 王周虹 , 郑子淮 , 屠雨夕 , 苏崇 , 项明俊 , 曹照静
IPC分类号： G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的负荷时空预测方法，属于电力负荷预测领域。该方法进行了负荷时空特征筛选，根据负荷的空间坐标构建了网格化元胞，作为预测模型的输入特征；在此基础上，建立了适用于负荷时空预测的基于深度学习的负荷时空预测预测模型，通过训练空间负荷分布的元胞，并以最小化预测误差为训练目标，得到优化后的基于深度学习的负荷时空预测预测模型，从而实现了负荷时空预测，具有很强的灵活性和适应性。
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公开(公告)号：CN114583974A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210171399.4
申请日：2022-02-24
申请人： 国网浙江省电力有限公司台州供电公司
摘要： 本申请提出了基于扩张状态观测器的多电平矩阵变流器控制方法，包括：建立M3C的数学模型；进行双αβ0变换，得到M3C的解耦数学模型；将αβ0坐标系下M3C数学模型写成超局部模型的形式；设计对超局部模型中的不确定项进行估计的扩张状态观测器，基于得到的扩张状态观测器，利用无差拍算法计算M3C参考桥臂电压，根据调制算法产生桥臂内子模块的开关状态组合。通过设计扩展状态观测器对M3C系统中的未建模动态和外部扰动进行实时估计，利用M3C的超局部模型进行控制，具有无模型的控制特性。因此能够提高系统面对外部扰动以及参数失配等工况的鲁棒性，改善传统无差拍控制策略依赖变流器精确数学模型的缺点，能够取得快速的动态响应和较好的稳态性能。
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公开(公告)号：CN118713172A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410757571.3
申请日：2024-06-13
申请人： 国网浙江省电力有限公司台州供电公司
摘要： 本发明公开了一种构网型控制系统及其实现的黑启动方法，属于电网控制技术领域，风电机组的与第二电力转换器电连接；第二电力转换器分别与第一电力转换器以及第三电力转换器电连接；储能装置与第一电力转换器电连接；风电机组与风机控制器电连接，所述风机控制器的第一控制端与第二电力转换器的受控端电连接，风机控制器的第二控制端与GFM控制器的第一端电连接；第三电力转换器的输出端分别与交流母线以及GFM控制器的第二端电连接；所述GFM控制器的控制端与第三电力转换器的受控端电连接；所述同步发电机组通过第一切换开关与交流母线电连接；交流母线与外接负载电连接；本发明克服了风电机组黑启动易失败导致电力系统稳定性差的问题。
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公开(公告)号：CN112257778B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202011136144.1
申请日：2020-10-22
申请人： 国网浙江省电力有限公司台州供电公司
发明人： 杨坚 , 项中明 , 叶琳 , 吴浩 , 周正阳 , 潘志超 , 蒋正邦 , 杨滢 , 陈新建 , 石博隆 , 张静 , 孙维真 , 张东波 , 于杰 , 洪道鉴 , 朱轶伦 , 王彬任 , 夏敏燕 , 高慧英 , 洪骋怀 , 丁春燕 , 苏崇 , 周洪青 , 廖培
摘要： 本发明提出了一种基于用户用电行为的两阶段精细化聚类方法，该方法考虑到单凭一次聚类处理只能得到较为模糊的聚类结果，不满足需求。因此，在本方法首先对用户采用K‑means方法进行聚类，之后首先采用PCA方法对初次聚类结果进行降维，分析初次聚类结果的可再分程度，形成第二次聚类类数。以此为基础对初次聚类结果进行二次聚类，形成精细化聚类结果。该两阶段精细化聚类方法能有效克服现有方法的不足，提高用户负荷聚类的准确性。同时通过分析基于实际用户负荷曲线构成的算例，可以验证所提方法的可靠性。
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公开(公告)号：CN114498759A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210235143.5
申请日：2022-03-11
申请人： 国网浙江省电力有限公司台州供电公司
摘要： 本申请提出了针对构网型换流器虚拟转动惯量和阻尼调节的控制方法，目在于提高电力电子化的新能源电力系统稳定性和频率支撑能力，其技术方案是针对电力电子组网系统，对换流器采用虚拟同步机控制技术，根据系统频率变化率提出自适应调节关系，对VSM控制中阻尼系数Dp和虚拟转动惯量J进行灵活调节，当发生有功负荷波动时，保证系统稳定性以及提供频率支撑。
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公开(公告)号：CN110991786A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201910977349.3
申请日：2019-10-15
申请人： 国网浙江省电力有限公司台州供电公司
发明人： 杨坚 , 项中明 , 叶琳 , 周正阳 , 杨滢 , 石博隆 , 张静 , 孙维真 , 张东波 , 洪道鉴 , 陈新建 , 于杰 , 朱轶伦 , 王彬任 , 夏敏燕 , 高慧英 , 吴颖辉 , 丁春燕 , 苏崇 , 周洪青 , 廖培
摘要： 本发明涉及基于相似日负荷曲线的10kV静态负荷模型参数辨识方法。本发明基于大量日负荷响应特性曲线，根据静态负荷模型结构及约束条件，依据两个关于负荷理论上的基本假设，提出静态负荷模型参数全时段优化辨识模型，通过优化求解，给出10kV负荷全时段(96个时刻点)的静态电压模型参数，获得各时间点负荷有功、无功功率随着电压变化而变化的规律，同时得到负荷构成成分的变化规律。该方法具有较好的适用性，适用于大规模10kV负荷的静态模型分析，较好地满足了实际需求。
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公开(公告)号：CN110991786B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201910977349.3
申请日：2019-10-15
申请人： 国网浙江省电力有限公司台州供电公司
发明人： 杨坚 , 项中明 , 叶琳 , 周正阳 , 杨滢 , 石博隆 , 张静 , 孙维真 , 张东波 , 洪道鉴 , 陈新建 , 于杰 , 朱轶伦 , 王彬任 , 夏敏燕 , 高慧英 , 吴颖辉 , 丁春燕 , 苏崇 , 周洪青 , 廖培
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06K9/62 , G06V10/762
摘要： 本发明涉及基于相似日负荷曲线的10kV静态负荷模型参数辨识方法。本发明基于大量日负荷响应特性曲线，根据静态负荷模型结构及约束条件，依据两个关于负荷理论上的基本假设，提出静态负荷模型参数全时段优化辨识模型，通过优化求解，给出10kV负荷全时段(96个时刻点)的静态电压模型参数，获得各时间点负荷有功、无功功率随着电压变化而变化的规律，同时得到负荷构成成分的变化规律。该方法具有较好的适用性，适用于大规模10kV负荷的静态模型分析，较好地满足了实际需求。
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公开(公告)号：CN111740390A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010530490.1
申请日：2020-06-11
申请人： 国网浙江台州市椒江区供电有限公司 , 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种低压配网线路中分段配置的纵联电流差动保护系统，在低压配网线路其中一段两侧均安装有支线开关、具有5G通信模块的开关控制器以及电流互感器，电流互感器连接具有5G通信模块的数模转换器，开关控制器用于控制支线开关，电流互感器用于检测配网线路电流，数模转换器将电流信号转换成数字信号，纵联电流差动保护装置接收两侧数模转换器传输过来的电流信号，通过比较两侧电流信号来判断保护范围内有无电流突变，并通过开关控制器对支线开关进行控制。本发明一是通过5G网络代替光纤通道；二是将纵联差动保护装置运用到低压配网线路上，进行分段配置，解决配网主线与支线保护速断时间无法配合的问题。
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公开(公告)号：CN112560898A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011338730.4
申请日：2020-11-25
申请人： 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 , 浙江大学
发明人： 朱轶伦 , 张东波 , 万灿 , 陈新建 , 于杰 , 罗烨锋 , 应姿 , 高慧英 , 夏敏燕 , 洪骋怀 , 王彬任 , 丁春燕 , 洪道鉴 , 王周虹 , 郑子淮 , 屠雨夕 , 苏崇 , 项明俊 , 曹照静
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的负荷时空预测方法，属于电力负荷预测领域。该方法进行了负荷时空特征筛选，根据负荷的空间坐标构建了网格化元胞，作为预测模型的输入特征；在此基础上，建立了适用于负荷时空预测的基于深度学习的负荷时空预测预测模型，通过训练空间负荷分布的元胞，并以最小化预测误差为训练目标，得到优化后的基于深度学习的负荷时空预测预测模型，从而实现了负荷时空预测，具有很强的灵活性和适应性。
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