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公开(公告)号：CN114741956B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210319858.9
申请日：2022-03-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的碳排放流追踪方法。所述追踪方法根据目标输配电网络的拓扑信息、输配电线路及设备参数、电网内用户位置、各发电设施位置及该设施的碳电效率对电网运行状态进行随机仿真，生成满足实际情况的碳流追踪结果样本，对母线‑线路神经网络进行训练，该神经网络可在不同规模的网络样本间进行迁移，因此本发明方法具有较强的泛用性和可拓展性；就可以根据电网内用户用电数据和发电厂实时发电量，实时计算电网内各用户所间接产生的碳排放以及输配电线路及设备能量损失所产生的碳排放。本发明方法可以有效减少碳流追踪所需的计算速度和计算过程中所用到的数据，可为碳电市场的有效运行提供更高效节能的运行依据。
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公开(公告)号：CN115441505B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202211191881.0
申请日：2022-09-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于序导纳重塑的并网逆变器低频谐振抑制方法，属于新能源并网逆变器稳定控制技术领域。根据谐波线性化建模过程，建立并网逆变器的序导纳模型，基于所建立的序导纳模型，通过引入交轴电压前馈控制来抵消锁相环控制参数对并网逆变器低频谐振的影响，以及通过引入采样电压前馈控制来补偿相位，进而通过交轴和采样电压前馈联合控制达到序导纳重塑的目的，抑制并网逆变器输出阻抗和电网线路阻抗交互引起的谐振问题；且本发明所设计的前馈控制系数不依赖于电网阻抗、锁相环控制器、电流控制器等系统参数，便于实际应用，进而保障新能源并网的稳定运行。
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公开(公告)号：CN115764912A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211440555.9
申请日：2022-11-17
Applicant: 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种兼顾稳定性和主动支撑的构网型SVG控制方法，属于风电并网无功补偿控制技术领域。类比直流母线电容的充放电特性和同步电机转子的加减速特性设计有功控制环，得到有功环角频率与直流母线电压之间的关系，进而得到构网型SVG虚拟内电势的相位角；依据无功控制环计算SVG虚拟内电势的幅值；依据虚拟阻抗控制环计算虚拟内电势的d轴和q轴电压分量；基于虚拟内电势的相位角和虚拟内电势的d轴和q轴电压分量，通过反Park变换，生成构网型SVG的虚拟内电势，经PWM调制器得到构网型SVG开关管的控制信号，对构网型SVG主电路进行控制。在满足系统公共并网点电压波动不越限的同时，保障风电并网系统的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN115441505A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211191881.0
申请日：2022-09-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于序导纳重塑的并网逆变器低频谐振抑制方法，属于新能源并网逆变器稳定控制技术领域。根据谐波线性化建模过程，建立并网逆变器的序导纳模型，基于所建立的序导纳模型，通过引入交轴电压前馈控制来抵消锁相环控制参数对并网逆变器低频谐振的影响，以及通过引入采样电压前馈控制来补偿相位，进而通过交轴和采样电压前馈联合控制达到序导纳重塑的目的，抑制并网逆变器输出阻抗和电网线路阻抗交互引起的谐振问题；且本发明所设计的前馈控制系数不依赖于电网阻抗、锁相环控制器、电流控制器等系统参数，便于实际应用，进而保障新能源并网的稳定运行。
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公开(公告)号：CN113609686B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202110907150.0
申请日：2021-08-09
Applicant: 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 浙江大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/10 , H02J3/38 , G06F113/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种新能源置信容量分析方法及系统，所述方法包括：S1、构建新能源发电功率模型，基于所述的新能源发电功率模型，计算某一时期内同等间隔时间的新能源发电功率曲线；S2、构建常规机组发电功率模型，基于所述的常规机组发电功率模型，计算某一时期内同等间隔时间的常规机组发电功率曲线；S3、采用时序蒙特卡洛法仿真计算含有新能源的电力系统的可靠性水平；S4、通过弦截法对含有新能源的电力系统的可靠性水平进行多次迭代计算，获得光伏发电和风力发电的置信容量及容量置信度。本发明在新能源置信容量分析时，将常规机组模型加入进去，提高新能源置信容量分析的可信度，提高对实际电力系统的相似程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114741956A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210319858.9
申请日：2022-03-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的碳排放流追踪方法。所述追踪方法根据目标输配电网络的拓扑信息、输配电线路及设备参数、电网内用户位置、各发电设施位置及该设施的碳电效率对电网运行状态进行随机仿真，生成满足实际情况的碳流追踪结果样本，对母线‑线路神经网络进行训练，该神经网络可在不同规模的网络样本间进行迁移，因此本发明方法具有较强的泛用性和可拓展性；就可以根据电网内用户用电数据和发电厂实时发电量，实时计算电网内各用户所间接产生的碳排放以及输配电线路及设备能量损失所产生的碳排放。本发明方法可以有效减少碳流追踪所需的计算速度和计算过程中所用到的数据，可为碳电市场的有效运行提供更高效节能的运行依据。
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公开(公告)号：CN113609686A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110907150.0
申请日：2021-08-09
Applicant: 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 浙江大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/10 , H02J3/38 , G06F113/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种新能源置信容量分析方法及系统，所述方法包括：S1、构建新能源发电功率模型，基于所述的新能源发电功率模型，计算某一时期内同等间隔时间的新能源发电功率曲线；S2、构建常规机组发电功率模型，基于所述的常规机组发电功率模型，计算某一时期内同等间隔时间的常规机组发电功率曲线；S3、采用时序蒙特卡洛法仿真计算含有新能源的电力系统的可靠性水平；S4、通过弦截法对含有新能源的电力系统的可靠性水平进行多次迭代计算，获得光伏发电和风力发电的置信容量及容量置信度。本发明在新能源置信容量分析时，将常规机组模型加入进去，提高新能源置信容量分析的可信度，提高对实际电力系统的相似程度。
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公开(公告)号：CN112241816B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202011175139.1
申请日：2020-10-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 浙江大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/18 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/04
Abstract: 本申请公开了一种输电线路规划方法、装置及电子设备，基于输电网的规划数据通过为缓解阻塞所实现的输电线路利用率来筛选输电网的阻塞严重的运行场景，并不再单靠最高负荷运行场景和典型运行场景实现输电线路规划，而是根据筛选出的这些运行场景规划出能够使得规划费用最小的输电线路，由此提高输电线路规划的准确性。
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公开(公告)号：CN112241816A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202011175139.1
申请日：2020-10-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 浙江华云电力工程设计咨询有限公司 , 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 浙江大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/18 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/04
Abstract: 本申请公开了一种输电线路规划方法、装置及电子设备，基于输电网的规划数据通过为缓解阻塞所实现的输电线路利用率来筛选输电网的阻塞严重的运行场景，并不再单靠最高负荷运行场景和典型运行场景实现输电线路规划，而是根据筛选出的这些运行场景规划出能够使得规划费用最小的输电线路，由此提高输电线路规划的准确性。
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公开(公告)号：CN113869054B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111193129.5
申请日：2021-10-13
Applicant: 天津大学 , 国网经济技术研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06F40/151 , G06F18/2415 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/09 , G06N3/084 , G06Q50/06 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电力领域项目特征识别方法，包括如下步骤：根据电力项目文档提炼电力领域的项目特征，基于项目特征建立项目业务标签体系；对电力项目文档进行文本预处理；借助文本标注工具对预处理后的电力项目文档进行实体标注，生成电力项目文档所对应的BIO格式数据集；利用ERNIE模型、Bi‑GRU神经网络和CRF模型建立网络学习模型，将BIO格式数据集输入网络学习模型进行训练得到实体识别模型；利用实体识别模型对新的电力项目文档进行特征识别。本发明可以电力项目文档进行精简，有效节省项目文档管理成本，帮助公司合理安排项目计划管理。
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