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公开(公告)号:CN114707784A
公开(公告)日:2022-07-05
申请号:CN202111374373.1
申请日:2021-11-19
申请人: 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 , 华北电力大学 , 国网青海省电力公司经济技术研究院 , 国网青海省电力公司
摘要: 本发明涉及一种基于组合赋权法的权重确定方法及系统,所述方法利用组合赋权法,即先利用属性层次分析法对于各因素进行主观赋权,然后利用改进主成分分析法计算各个因素的客观赋权,最后利用线性功效计数法来计算组合权重。本发明既可以保证结果与实际情况吻合又可以使其具有数学严谨性,利用组合赋权法评判多因素影响下的权重确定,能够更加客观地确定各因素的重要性。
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公开(公告)号:CN117709592A
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202311733609.5
申请日:2023-12-15
申请人: 华北电力大学 , 国网青海省电力公司经济技术研究院 , 国网青海省电力公司
IPC分类号: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/15 , G06F18/27 , G06V10/764 , G06F18/2415
摘要: 本发明公开了一种基于重心法的新能源消纳能力影响分析方法,属于新能源领域,包括以下步骤:S1、统计采用新能源消纳模型计算得到的多个单一新能源消纳影响因素变化数据;S2、得到由多个单一新能源消纳影响因素构成的数据矩阵及新能源利用率的数据矩阵;S3、构建基于响应面法的多因素影响下的新能源消纳影响分析模型;S4、验证新能源消纳影响分析模型;S5、计算出变量在设定区间内变化下的消纳曲面;S6、利用重心法计算消纳曲面的曲面重心,得到新能源消纳能力值。本发明采用上述基于重心法的新能源消纳能力影响分析方法,可在新能源消纳能力区间上计算新能源消纳能力确定值,对新能源消纳能力的量化评估具有重要意义。
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公开(公告)号:CN117874567A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202311704340.8
申请日:2023-12-12
申请人: 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学
发明人: 李春来 , 肖峰 , 丁玉杰 , 俞海国 , 宋锐 , 岳兴 , 李生龙 , 王学斌 , 钟宪成 , 何品坤 , 傅国斌 , 闵昊凌 , 王生富 , 徐元祥 , 蒋玲 , 王正伟 , 韩迎强 , 马俊雄
IPC分类号: G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要: 本申请提供了一种新型电力系统的信息分类方法、装置和分类系统。该方法包括:获取目标文本,其中,目标文本包括新型电力系统中相关的信息;构建分类模型,其中,分类模型是使用多组训练数据来通过BERT算法、BiLSTM算法和CNN算法训练得到的,多组训练数据中的每一组训练数据均包括历史时间段内获取的历史目标文本、历史目标文本对应的历史分类结果;将目标文本输入至分类模型,得到目标文本对应的分类结果。本方案解决了现有技术中对新型电力系统进行信息分类时候的准确率较低的问题。
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公开(公告)号:CN116861695A
公开(公告)日:2023-10-10
申请号:CN202310910331.8
申请日:2023-07-24
申请人: 华北电力大学
摘要: 本发明提供了一种极端海况下风力发电仿真方法、系统及电子设备,属于风电仿真领域,方法包括:获取风力发电机处的环境信息;将环境信息分解为空间直角坐标系xyz轴上两两正交的风浪工况的加权叠加,得到分解后的工况数据;空间直角坐标系的原点为风力发电机的机舱中心,x轴平行于风力发电机传动链轴线,y轴平行于地平线,z轴垂直于xoy平面;将分解后的工况数据分别作用于预先建立的风机模型,并计算风力发电机的姿态信息及修正风速;根据修正风速,基于预先建立的风机传动链模型及永磁同步发电机模型,确定风力发电机的运行状态,以模拟风浪对于风力发电机发电功率的影响。本发明提高了风力发电机实际运行仿真的精确性。
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公开(公告)号:CN105971150A
公开(公告)日:2016-09-28
申请号:CN201610232672.4
申请日:2016-04-14
申请人: 国家电网公司 , 国家电网公司交流建设分公司 , 华北电力大学 , 湖南省送变电工程公司 , 秦皇岛泽亨科技有限公司
摘要: 本发明公开一种用于高寒地区特(超)高压变压器安装的保温棚温度控制方法,涉及高寒地区电力设备安装技术领域,以控制保证低温条件下特(超)高压变压器安装的顺利进行。该保温棚温度控制方法包括获取保温棚的棚体单位时间散热量q1和保温棚的棚内地面单位时间散热量q2;根据所述棚体单位时间散热量q1和所述棚内地面单位时间散热量q2确定保温棚的总散热量qs,将赋值内容发给所述加热器的控制单元控制加热器加热。本发明提供的保温棚温度控制方法用于高寒地区电力设备安装技术领域中。
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公开(公告)号:CN114595575B
公开(公告)日:2024-07-19
申请号:CN202210223007.4
申请日:2022-03-09
申请人: 华北电力大学
IPC分类号: G06F30/27 , G06F17/18 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/2415 , G06F111/10
摘要: 本发明涉及一种基于概率密度函数的新能源消纳能力确定方法及系统,方法包括:构建新能源消纳生产模型并进行生产模拟;对基础数据进行Z分数标准化处理和数据重构,得到数据矩阵;通过多项式拟合方法确定单因素与消纳能力的函数关系式;利用核函数将单因素变化低维数据映射到高维空间中,得到高维空间模型;利用概率密度函数计算高维空间模型的联合分布函数,并考虑贝叶斯先验概率和后验概率分析构建多不确定性的新能源消纳模型;根据得到的模型确定新能源消纳能力确定值。本发明构建的新能源消纳模型可确定多不确定因素变化下的新能源消纳能力区间值,能够高效、可靠的对消纳能力进行量化评估,能够缓解新能源消纳问题及电网调度运行控制工作。
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公开(公告)号:CN116760084A
公开(公告)日:2023-09-15
申请号:CN202310664354.5
申请日:2023-06-07
申请人: 华北电力大学 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC分类号: H02J3/30
摘要: 本发明公开一种飞轮储能电池阵列转速控制方法、系统、设备及介质,涉及飞轮储能电池技术领域。该方法包括:当飞轮储能电池群组接收到电网功率需求指令时:确定总参考功率和各飞轮储能电池阵列的平均荷电状态;根据总参考功率和平均荷电状态确定参考转速;采用分布式扩张状态观测器确定扰动估计值;根据邻居转速、扰动估计值和参考转速确定控制电流,以使各飞轮储能电池的实际转速跟踪到参考转速;当飞轮储能电池群组未接收电网功率需求指令时:采用分布式扩张状态观测器确定扰动估计值;根据邻居转速和扰动估计值确定控制电流,以使各飞轮储能电池的实际转速达到平均一致。本发明能够提高对飞轮储能电池阵列转速控制的准确度。
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公开(公告)号:CN116231699A
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202310264697.2
申请日:2023-03-13
申请人: 华北电力大学 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
摘要: 本发明提供一种飞轮储能群组的功率分配方法、系统及电子设备,属于飞轮储能领域,方法包括:根据飞轮储能群组的实时参数计算各飞轮阵列的最大充电功率、最大放电功率及平均SOC值;根据调频功率总指令及各飞轮阵列的平均SOC值,依次对各飞轮阵列进行功率分配,以确定各飞轮阵列的充电参考功率及放电参考功率;根据飞轮阵列中各飞轮单体的最大充电功率及飞轮阵列的充电参考功率确定飞轮阵列中各飞轮单体的充电参考功率;根据飞轮阵列中各飞轮单体的最大放电功率及飞轮阵列的放电参考功率确定飞轮阵列中各飞轮单体的放电参考功率。本发明延长了飞轮储能群组的充放电时间,并使飞轮储能群组保持在最佳性能下运行。
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公开(公告)号:CN114597965A
公开(公告)日:2022-06-07
申请号:CN202210222995.0
申请日:2022-03-09
申请人: 华北电力大学
摘要: 本发明涉及一种基于LASSO回归确定新能源消纳模型的方法及系统,所述方法包括:构建新能源消纳模型;利用LASSO回归对所述新能源消纳模型进行降维计算,并判断各因素间是否存在数学关系:若是,则通过因素函数关系式表征多维模型;若否,则利用Peaks函数表征多维模型。本发明基于LASSO回归的多维新能源响应面模型可以形象地描绘出新能源利用率随着因素变化的情况,对于研究多不确定因素对新能源利用率的影响有重要意义。
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公开(公告)号:CN112380268A
公开(公告)日:2021-02-19
申请号:CN202011164152.7
申请日:2020-10-27
申请人: 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学 , 国网宁夏电力有限公司
IPC分类号: G06F16/2458 , G06F16/215 , H03M7/30
摘要: 本公开涉及一种等间隔时间序列压缩方法、装置、设备和存储介质,可以应用于电力系统中的时间序列数据压缩处理情况,例如对风电出力时间序列等新能源发电相关的时间序列数据进行压缩等,其中,该方法包括:将原始时间序列数据中交错分布的极大值点和极小值点作为原始时间序列数据的特征关键点;从多个特征关键点中确定原始时间序列数据的多个定点;从原始时间序列数据中处于任意相邻的两个定点之间的时间序列数据中,等间隔地确定与插入点数量对应的多个插入点,最终生成压缩时间序列数据。本公开可以在尽可能保留原始数据的时序特征的前提下达到较好的压缩比,压缩前后数据特征差别较小,提高了后续基于时间序列数据的计算准确性和运算效率。
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