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公开(公告)号：CN113095547B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110288897.2
申请日：2021-03-18
申请人： 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 清华大学 , 沈阳工程学院
摘要： 本发明公开了一种基于GRA‑LSTM‑ICE的短期风功率预测方法，为了提高短期风功率的预测精度，本方法包括以下步骤：首先，针对在风电场采集到的气象数据进行灰色关联分析(GRA)，得到与风功率相关性较高的气象变量；其次，针对目前风功率短期预测精度较低的问题，基于长短期记忆(LSTM)神经网络建立风功率预测模型，提升风功率短期预测精度；最后，针对所得到的风功率预测结果，基于信息可信评估(ICE)技术建立风功率预测修正模型，进一步提升风功率短期预测精度。通过本发明的实施，能够大幅度提高短期风功率的预测精度，实现含高比例风电电网的经济和稳定运行。
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公开(公告)号：CN113408777A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110294125.X
申请日：2021-03-19
申请人： 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 沈阳工程学院 , 清华大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06N3/00 , G06F30/27 , G06F111/04 , G06F111/06
摘要： 本发明公开了一种基于CLS‑PSO算法的多目标电、气、热供暖协调方法，本方法包括以下步骤：步骤1：针对家庭多目标电、气、热供暖方法建立多能源供热模型；步骤2：优化供热模型，将协调方法归纳为基于价格最低以及排放最小的优化问题，并建立相关约束条件；步骤3：针对归纳的相关模型，基于CLS‑PSO算法进行最小解优化，得到最低价格方案以及排放最小方案。本发明基于家庭多目标供暖方法，以用户为中心，提供了最佳供暖方案，使单家庭在取暖过程中可以达到花费最低或排放最小。通过本发明的实施，能够提高用户的供暖选择性，更加灵活、减排以及节省支出。
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公开(公告)号：CN113095547A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110288897.2
申请日：2021-03-18
申请人： 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 清华大学 , 沈阳工程学院
摘要： 本发明公开了一种基于GRA‑LSTM‑ICE的短期风功率预测方法，为了提高短期风功率的预测精度，本方法包括以下步骤：首先，针对在风电场采集到的气象数据进行灰色关联分析(GRA)，得到与风功率相关性较高的气象变量；其次，针对目前风功率短期预测精度较低的问题，基于长短期记忆(LSTM)神经网络建立风功率预测模型，提升风功率短期预测精度；最后，针对所得到的风功率预测结果，基于信息可信评估(ICE)技术建立风功率预测修正模型，进一步提升风功率短期预测精度。通过本发明的实施，能够大幅度提高短期风功率的预测精度，实现含高比例风电电网的经济和稳定运行。
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公开(公告)号：CN113097996A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110288728.9
申请日：2021-03-18
申请人： 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 沈阳工程学院 , 清华大学
摘要： 本发明公布了一种电制热储热装置负荷省地联动调度方法，所述方法主要利用电制热储热装置的特性与光伏、风电出力特点来进行制定，包括以下步骤：①对地区未来时段热负荷需求进行预测；②将热负荷转化为电负荷并建立电制热储热功率模型；③对电制热装置储热负荷进行加权；④建立电制热储热负荷省地联动调度模型。本发明针对地区冬季供暖期弃风限电问题，省调预测未来时段供热负荷需求，对各地市电制热储热系统下达指令，充分利用各地区电制热储热方式并结合风电、光电处理特点，调节制热功率。可为电网调度工作人员提供更合理的调峰决策选择。
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公开(公告)号：CN115115076A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110293842.0
申请日：2021-03-19
申请人： 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 清华大学 , 沈阳工程学院
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F119/06
摘要： 本发明公开了一种基于信息可信评估的光功率预测技术，包括以下步骤：首先，根据历史数据计算每个时刻的光照预测可信值及光伏板发电预测可信值；其次，针对光伏电站附近采集的气象数据、光照强度及光伏发电数据进行灰色关联分析(Grey Relational Analysis,GRA)，得到与光功率相关性较高的变量并计算得出光伏板预测发电量修正系数；最后，根据修正系数修订光伏发电预测曲线并计算每个时刻预测光伏发电量。本发明方法可以提高短期光功率的预测精度。
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公开(公告)号：CN115378023A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210104676.X
申请日：2022-01-27
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司盘锦供电公司 , 国家电网有限公司 , 沈阳工程学院 , 沈阳工业大学 , 中国电工技术学会
摘要： 本发明涉及考虑光电和光热和储能的光伏并网系统运行优化方法，包括如下步骤：步骤1：设计光伏并网系统；步骤2：对系统中的设备进行数学建模；步骤3：以总成本最小、弃光率最小为目标建立目标函数和约束条件；步骤4：用改进的粒子群算法对步骤3中的目标函数进行求解。本发明根据用户的实际负荷，设计一种满足用户冷热电需求的光伏并网系统，在系统中加入了储能设备，从而提高光伏发电系统的消纳能力，将光伏阵列与太阳能集热器相结合，实现太阳能的热电联产，可以满足用户的负荷需求，利用经济性并网模式，实现系统的削峰填谷，提高能源的利用率和系统运行的稳定性。
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公开(公告)号：CN114726195A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210104528.8
申请日：2022-01-27
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司盘锦供电公司 , 国家电网有限公司 , 沈阳工程学院 , 沈阳工业大学 , 中国电工技术学会
摘要： 本发明公开了一种光伏逆变器谐波或间谐波的全频段同步抑制方法，包括以下步骤：首先，基于北斗时钟信号的数据同步采集装置将光伏逆变器输出的信号进行同步采集，并且将采集到的数据进行频谱分析，提取光伏逆变器输出不同频率的基波、谐波以及间谐波同步信号；其次，基于模糊控制算法优化滤波装置，消除光伏逆变器输出的谐波或间谐波信号；最后，将输出的同步信号进行反馈，然后基于多重PR控制方法对前级电路进行同步修正，最终稳定光伏逆变器的输出。通过本发明的实施，不仅可以有效抑制范围内的谐波或间谐波，还可以抑制特定次数的谐波或间谐波，最终实现光伏逆变器谐波或间谐波的全频段同步抑制，实现电网的经济和稳定运行。
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公开(公告)号：CN112101642A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010891354.5
申请日：2020-08-30
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 沈阳工程学院 , 辽宁省先进装备制造业基地建设工程中心
发明人： 王顺江 , 葛维春 , 朱明洋 , 苏安龙 , 葛延峰 , 王洪哲 , 陈晓东 , 雷振江 , 王同 , 王文德 , 东方 , 王印 , 王继娜 , 刘凯 , 孙兴 , 句荣滨 , 郭昆亚 , 刘天泽 , 陈海天
摘要： 本发明涉及火力发电厂竞价上网的技术领域，具体而言，涉及一种改善火电厂边际成本算法的煤耗成本抵消方法。本发明包括：根据竞价前后机组负荷率带来的煤耗差异，进行煤耗成本抵减；建立的基础数据库，并根据基础数据库建立模型；根据建立的模型构建煤耗成本抵消算法；根据电厂生产经营统计数据，完善发电机组负荷率问题，得到最佳煤耗成本抵消值。本发明以边际成本作为竞价上网依据的方法，为火力发电企业能更科学的测算边际成本，快速决策报价提供依据。本发明还可以为发电企业参与竞价上网提供依据，并且可以更准确测算出发电企业的利润。
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公开(公告)号：CN112101641A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010890989.3
申请日：2020-08-29
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 沈阳工程学院 , 辽宁省先进装备制造业基地建设工程中心
发明人： 王顺江 , 陈晓东 , 句荣滨 , 王爱华 , 王荣茂 , 王洪哲 , 于鹏 , 东方 , 赵琰 , 曲艺 , 曹丽娜 , 葛维春 , 周桂平 , 丛培贤 , 魏莫杋 , 王同 , 李伟 , 王继娜
摘要： 本发明属于电力系统自动化技术领域，尤其涉及一种火电机组非常规调峰经济性提升方法。本发明方法首先记录机组在不同情况下的运行状况以及出力大小，确定机组的调峰深度。然后采用二次多项式建立机组供电煤耗模型，根据机组除尘、脱硫、脱硝改造后实际运行数据，通过有效数据筛选，获得不同机组负荷下的除尘模型、脱硫脱硝模型。最后确立机组功率约束条件并拟合机组投油稳燃调峰时超标排放政府罚款以及投油稳燃成本，计算出机组环境保护成本。本发明突破以往的忽略环境因素的火电机组负荷分配方法，充分考虑到环境保护因素对电厂经济效益的影响，对于不同机组建立最优负荷分配模型，使电厂深度调峰效益得到最大化。
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公开(公告)号：CN118644096A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410577573.4
申请日：2024-05-10
申请人： 国网辽宁省电力有限公司 , 沈阳工业大学 , 南京工业大学 , 清华大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0637 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 一种基于ARIMA和CNN‑LSTM组合模型的短期负荷预测方法及系统，包括以下步骤：采集园区历史负荷数据、气象数据，对原始信息进行数据预处理，将处理后的数据随机划分训练集和测试集，设置比例，得到训练数据序列；构建CNN‑LSTM预测模型，将所述训练数据序列输入到CNN卷积层中，通过多层卷积层和池化层捕捉数据中的局部和全局特征，传递给LSTM用于捕捉二维时序数据中的时间依赖关系；构建ARIMA预测模型，对所述训练数据序列提取残差，将残差输入到LSTM中进行修正；将CNN‑LSTM预测模型和ARIMA预测模型的预测值进行组合，反归一化得到预测结果。在单一模型基础上将二者进行组合，增强预测模型的性能和稳定性。
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