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公开(公告)号：CN117540767A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311502884.6
申请日：2023-11-13
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明提出一种水风光蓄短期多目标调度模型求解的PSO‑DP耦合嵌套算法，结合水风光蓄短期多目标调度模型的高维非线性求解难题，通过提出双层嵌套耦合求解算法，外层模型以梯级水电站蓄能增量最大为目标函数，采用粒子群算法对系统的调度方案进行求解，在内层嵌套梯级水电负荷任务分配的计算单元，实现源荷差异最小的目标函数，用以生成满足互补系统出力过程要求和约束条件的初始种群，并利用动态规划算法进行优化计算，实现对多目标复杂高维问题的降维处理，大幅度减少了模型计算的时间和难度，实现水风光蓄短期多目标调度模型的高效求解。
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公开(公告)号：CN116599395A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202210434643.1
申请日：2022-04-24
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
发明人： 黄霆 , 苏清梅 , 张慧瑜 , 曾志杰 , 汪寅乔 , 吴璐阳 , 张健 , 弋子渊 , 李凌斐 , 鲍国俊 , 李可文 , 陆颖铨 , 许双婷 , 陈宁 , 孙黎霞 , 方锦源 , 高丙团
摘要： 本发明提出一种模块化双馈风机控制模型结构识别方法，包括以下步骤；步骤S1、将双馈风机的控制模型分为电流限幅模块、有功功率控制模块、无功出力限幅模块、无功功率控制模块和桨距角控制模块；步骤S2、施加扰动使得电流和无功达到限幅的最大数值，对电流限幅模块和无功限幅模块进行辨识；步骤S3、基于有功功率控制模块、无功功率控制模块和桨距角控制模块，分别建立离散形式的状态空间模型，利用NIC准则分别估计各状态空间模型阶数，并采用CVA算法分别对有功功率控制模块、无功功率控制模块和桨距角控制模块模型进行参数辨识，得到相对应的辨识模型、和；步骤S4、对步骤S3的辨识模型依次进行验证；本发明能准确可靠辨识出双馈风机各控制模块阶数。
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公开(公告)号：CN116595852A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202210766822.5
申请日：2022-07-01
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
发明人： 吴璐阳 , 张慧瑜 , 陆颖铨 , 汪寅乔 , 苏清梅 , 曾志杰 , 许双婷 , 弋子渊 , 黄霆 , 张健 , 杜培 , 郭威 , 李凌斐 , 鲍国俊 , 李可文 , 孙黎霞 , 韩烨婷 , 高丙团
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/23 , G06F18/24 , H02J3/38 , G06F113/06
摘要： 本发明涉及一种基于多特征影响因子的双馈风电场等值建模方法，包括以下步骤：S1、建立双馈风机电压电流控制模型；S2、确定影响双馈风机电压电流输出的关键因素，即特征影响因子，形成数据集；S3、基于获得的数据集，利用最大最小距离法对双馈风电场群进行初次聚类；S4、利用初次聚类中心和各台风机的曲线相似度进行二次聚类，二次聚类后进行双馈风电场等值运算。该方法有利于快速有效地将风电场内大量风电机组分类，提高模型准确性。
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公开(公告)号：CN109783936B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN201910035262.4
申请日：2019-01-15
发明人： 丁振宇 , 苏毅 , 于大海 , 徐振华 , 陶向宇 , 何凤军 , 陈巍 , 宋少群 , 徐文 , 余秀月 , 黄兴 , 夏潮 , 马晓光 , 田永兴 , 李学智 , 刘建华 , 黄道姗 , 杜磊 , 王鹏 , 丁海丽 , 李文娜 , 陈清 , 乔炜 , 哈志坚 , 蒯长文 , 陈建科 , 王超 , 黄霆 , 张健 , 江伟 , 林因
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种压水堆核电站核岛变工况蓄热增量的计算方法。其特点是，包括如下步骤：(1)利用能量守恒原理，建立压水堆核电机组一次冷却剂回路、蒸汽发生器二次侧回路及核反应堆的整体能量平衡方程，分析能量平衡方程得到影响压水堆核电机组核岛变工况蓄热增量的关键变量；(2)对得到的关键变量进行数学建模，利用得到的数学模型计算变工况下所述关键变量对蓄热量的影响量；(3)将全部所述关键变量数学模型的计算值进行求和得到核电机组核岛变工况下蓄热量的增量，至此计算完成。通过本发明的计算方法，有效的解决了核电机组不具备真机试验的条件下，提供一种可以获得核电机组核岛变工况蓄热增量的计算方法。
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公开(公告)号：CN114172431B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111518403.1
申请日：2021-12-13
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种双馈风机故障电流控制参数辨识方法，包括以下步骤：S1、建立双馈风机故障电流控制模型；S2、监测风电机组的并网点电压，在判断发生低电压故障时，获取辨识数据；S3、基于获取的辨识数据，采用辨识算法对故障电流控制模型的参数进行辨识。该方法有利于获取双馈风机故障电流控制参数，进而可以对不同风电机组采用不同参数进行低电压穿越控制，减小风电资源浪费，提高电网运行稳定性。
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公开(公告)号：CN114583761A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210426108.1
申请日：2022-04-22
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
发明人： 张慧瑜 , 苏清梅 , 曾志杰 , 弋子渊 , 吴璐阳 , 黄霆 , 汪寅乔 , 张健 , 李凌斐 , 鲍国俊 , 李可文 , 陆颖铨 , 许双婷 , 陈宁 , 孙黎霞 , 韩烨婷 , 高丙团
摘要： 本发明提出一种直驱风机高电压故障电流控制参数辨识方法，包括以下步骤：S1、建立直驱风机高电压故障电流控制模型；S2、在风电机组机端电压超过设定电压时，获取高电压故障下的辨识数据；S3、基于获取的辨识数据，采用梯度下降算法对直驱风机高电压故障下的故障电流控制模型参数进行辨识。该方法有利于获取直驱风机高电压故障电流控制参数，进而可以对直驱风电机组进行高电压穿越控制，减小风电资源浪费，提高电网运行的稳定性。
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公开(公告)号：CN110932300B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201911307559.8
申请日：2019-12-18
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种考虑梯次利用储能的配电网优化调度方法。包括如下步骤：（1）针对电动汽车退役的动力电池，通过电池分选与重组，形成能够应用于配网优化中的储能系统；（2）计算储能系统寿命衰减度，确定梯次利用储能的安全裕度，确定配电网优化模型中储能调节约束；（3）通过生成树原理形成拓扑约束，采用Distflow模型确定配电网的基本潮流约束；（4）结合拓扑约束以及Distflow模型，并采用含较大常数M和二进制变量的不等式约束，重写潮流约束；（5）建立以负荷裕度值最大以及其方差最小的多目标函数，形成配网优化调度模型，求解得出最优结果。与现有技术相比，本发明准确度更高。
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公开(公告)号：CN114172431A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111518403.1
申请日：2021-12-13
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种双馈风机故障电流控制参数辨识方法，包括以下步骤：S1、建立双馈风机故障电流控制模型；S2、监测风电机组的并网点电压，在判断发生低电压故障时，获取辨识数据；S3、基于获取的辨识数据，采用辨识算法对故障电流控制模型的参数进行辨识。该方法有利于获取双馈风机故障电流控制参数，进而可以对不同风电机组采用不同参数进行低电压穿越控制，减小风电资源浪费，提高电网运行稳定性。
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公开(公告)号：CN110365016B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201910714985.7
申请日：2019-08-05
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明涉及一种基于混合仿真的发电机组一次调频特性的评估方法，建立被评估机组的调速系统实测模型；根据机组实时运行工况，对调速系统实测模型进行初始化，使得所述调速系统实测模型仿真得到的机组出力与实际机组出力一致；如果实际机组频率超出死区，开始对调速系统实测模型仿真得到机组功率，通过对比实际机组一次调频结果与调速系统实测模型仿真得到的机组标准一次调频结果的各个对应指标差异，形成综合评价结果。本发明全面对比标准调频曲线和实际调频曲线的差异，经加权平均形成综合评估，比现有技术手段更加全面直观。
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公开(公告)号：CN110929964A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911307088.0
申请日：2019-12-18
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种基于近似动态规划算法的含储能配电网优化调度方法。包括如下步骤：（1）确定系统变量，建立目标函数，确定配网优化的约束条件，建立优化调度模型；（2）采用近似动态规划算法将目标函数分为决策前与决策后函数，更新优化调度模型；（3）生成未来一天的风力、光伏以及负荷预测数据，采用蒙特卡洛法生成该日前预测数据的误差场景；（4）在该误差场景下对改进的配网优化模型进行求解，依次得出未来一天每个时刻的决策变量；（5）重复步骤（3）生成另一误差场景再次对优化模型求解，直至参数收敛；（6）完成步骤（5）场景训练后，利用步骤（3）中的预测数据，得出最优解。与现有技术相比，本发明计算速度快、效率高。
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