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公开(公告)号：CN108616114B
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201810469573.7
申请日：2018-05-16
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 山东大学 , 国家电网公司
Inventor： 王士柏 , 孙树敏 , 程艳 , 于芃 , 王瑞琪 , 滕玮 , 王玥娇 , 张兴友 , 李广磊 , 魏大钧 , 王楠 , 张用 , 赵鹏 , 任敬国 , 袁帅 , 瞿寒冰 , 王昭鑫 , 马杰 , 王小波 , 李俊恩 , 韩德顺 , 施啸寒
Abstract: 本申请是关于一种含微网群的配电网分布式分层保护系统及方法，该系统包括设备保护层、微电网保护层和配电网保护层。该方法包括根据保护范围及保护对象的不同，对含微网群的配电网采用三层保护：设备级保护、微网级保护和配网级保护；分布式电源发生故障时，设备级保护为主保护,微网级保护和配网级保护为后备保护；微电网发生故障时，微网级保护为主保护，微网级保护和配网级保护为后备保护；配电网发生故障时，配网级保护为主保护，为当前配电网供电的上一级配电网保护为后备保护。通过本申请中的保护系统和方法，能够有效简化保护过程，提高保护系统和方法的适应性，而且有利于提高保护系统的快速性和可靠性。
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公开(公告)号：CN108616114A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810469573.7
申请日：2018-05-16
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 山东大学 , 国家电网公司
Inventor： 王士柏 , 孙树敏 , 程艳 , 于芃 , 王瑞琪 , 滕玮 , 王玥娇 , 张兴友 , 李广磊 , 魏大钧 , 王楠 , 张用 , 赵鹏 , 任敬国 , 袁帅 , 瞿寒冰 , 王昭鑫 , 马杰 , 王小波 , 李俊恩 , 韩德顺 , 施啸寒
Abstract: 本申请是关于一种含微网群的配电网分布式分层保护系统及方法，该系统包括设备保护层、微电网保护层和配电网保护层。该方法包括根据保护范围及保护对象的不同，对含微网群的配电网采用三层保护：设备级保护、微网级保护和配网级保护；分布式电源发生故障时，设备级保护为主保护,微网级保护和配网级保护为后备保护；微电网发生故障时，微网级保护为主保护，微网级保护和配网级保护为后备保护；配电网发生故障时，配网级保护为主保护，为当前配电网供电的上一级配电网保护为后备保护。通过本申请中的保护系统和方法，能够有效简化保护过程，提高保护系统和方法的适应性，而且有利于提高保护系统的快速性和可靠性。
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公开(公告)号：CN109886452B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201910009512.7
申请日：2019-01-04
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 山东大学 , 山东鲁能软件技术有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 程艳 , 王士柏 , 杨明 , 孙树敏 , 苏建军 , 孟瑜 , 王楠 , 张兴友 , 王玥娇 , 滕玮 , 于芃 , 李广磊 , 魏大钧 , 王尚斌 , 刘守刚 , 王勃 , 赵元春 , 马嘉翼
Abstract: 本发明公开了一种基于经验动态建模的风电功率超短期概率预测方法及系统，其中该方法包括：对待预测量时间序列进行标准正态化处理，并对标准正态化处理后的数据进行非线性聚合度计算，以考察给定的动态系统的非线性程度；采用粒子群优化算法，计算最优嵌入维数E和延迟时间τ；进一步地，对待预测量时间序列进行相空间重构；构建经验动态模型，在重构相空间内采用单纯形投影法对给定的动态系统进行预测，得到待预测量的预测结果。预测结果显示，采用基于经验动态建模的风电功率超短期概率预测方法可实现对风力发电动态过程完全依据数据的客观描述，显著提升了概率预测的有效性。
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公开(公告)号：CN113922416B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202111148770.7
申请日：2021-09-29
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 山东大学
Abstract: 一种基于数值气象预报的恶劣天气的风电切机预警方法，为准确预测恶劣天气风电功率突变事件，构建了短期（次日0时‑24时）预警功能、超短期（未来4小时）预警功能，具备强对流等恶劣天气下风电突发切机预警功能，对于计划安排、调控运行具有重要的参考价值。
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公开(公告)号：CN116436101A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310698924.2
申请日：2023-06-14
IPC: H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06F18/22 , G06F18/23 , H02J3/38 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明属于电力系统运行和控制技术领域，提供了一种基于场景缩减的输配协同随机调度方法及系统，本发明中在缩减场景时，提出度量不同随机场景之间相似度的目标最优性距离的概念，并根据原始场景和缩减场景之间的目标最优性距离将每个原始场景划分到缩减场景的类别中进行迭代聚类，得到缩减后的多个经典场景；基于目标最优性距离的场景缩减方法，不仅能有效缩减场景、显著降低运算负担，并且与传统的基于Wasserstein距离的场景缩减方法相比，获得的缩减场景可以更好地近似原始随机调度问题，增强了输配协同随机调度的调度可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109978222B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201910009520.1
申请日：2019-01-04
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 山东大学 , 山东鲁能软件技术有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 孙树敏 , 王士柏 , 赵岩 , 程艳 , 杨明 , 王楠 , 张兴友 , 王玥娇 , 滕玮 , 于芃 , 李广磊 , 魏大钧 , 王勃 , 赵元春 , 马嘉翼 , 王立峰 , 王尚斌 , 李洪海
Abstract: 一种基于贝叶斯网络的风电爬坡事件概率预测方法及系统，根据所掌握的观测样本数据，挖掘风电爬坡事件与风速、风向、温度、气压、湿度等相关气象影响因子间的相依关系，搭建与样本数据拟合程度最高的贝叶斯网络拓扑结构；定量描述爬坡事件与各气象因子间的条件相依关系，估计贝叶斯网络各节点处的条件概率表内各项条件概率的取值，与贝叶斯网络拓扑结构共同组成风电爬坡事件预测的贝叶斯网络模型；由所掌握的预测时刻的数值天气预报信息，推断爬坡事件各状态发生的条件概率；自适应地调整各节点处相应条件概率的取值，从而优化推断出的爬坡事件各状态发生的条件概率结果，实现预测结果可靠性与敏锐性的折中。
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公开(公告)号：CN109978222A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910009520.1
申请日：2019-01-04
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 山东大学 , 山东鲁能软件技术有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 孙树敏 , 王士柏 , 赵岩 , 程艳 , 杨明 , 王楠 , 张兴友 , 王玥娇 , 滕玮 , 于芃 , 李广磊 , 魏大钧 , 王勃 , 赵元春 , 马嘉翼 , 王立峰 , 王尚斌 , 李洪海
Abstract: 一种基于贝叶斯网络的风电爬坡事件概率预测方法及系统，根据所掌握的观测样本数据，挖掘风电爬坡事件与风速、风向、温度、气压、湿度等相关气象影响因子间的相依关系，搭建与样本数据拟合程度最高的贝叶斯网络拓扑结构；定量描述爬坡事件与各气象因子间的条件相依关系，估计贝叶斯网络各节点处的条件概率表内各项条件概率的取值，与贝叶斯网络拓扑结构共同组成风电爬坡事件预测的贝叶斯网络模型；由所掌握的预测时刻的数值天气预报信息，推断爬坡事件各状态发生的条件概率；自适应地调整各节点处相应条件概率的取值，从而优化推断出的爬坡事件各状态发生的条件概率结果，实现预测结果可靠性与敏锐性的折中。
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公开(公告)号：CN117595412A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311519145.8
申请日：2023-11-14
Abstract: 本发明提供了一种构网逆变器离并网模式平滑切换方法及系统，根据三相电流和三相电压值，计算逆变器输出功率，构建虚拟振荡器控制在极坐标下的动态数学模型；通过配置虚拟阻抗的电感值与电阻值，进行有功和无功功率的解耦，得到虚拟振荡器控制在感性阻抗下的控制模型，以所述控制模型进行虚拟振荡控制；根据并网点两端电压幅值差调节逆变器的输出电压幅值，根据不使用相位角计算得到的虚拟无功功率，调节逆变器输出电压频率，实现预同步控制。本发明通过虚拟无功调节逆变器交流侧电压频率与相位的预同步控制，拥有良好的全域相角差的动静态控制性能，保障逆变器离并网的平滑切换。
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公开(公告)号：CN117349998A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311615224.9
申请日：2023-11-29
Applicant: 山东大学 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
Inventor： 江艺宝 , 赵浩然 , 渠悦意 , 贺敬 , 苗伟威 , 王士柏 , 程艳 , 周光奇 , 刘奕元 , 王楠 , 于芃 , 关逸飞 , 刘军 , 李俊恩 , 袁帅 , 张健 , 孙其振 , 张文栋 , 王玥娇 , 邢家维 , 赵帅 , 王成龙 , 杨颂
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N5/048 , G06F113/06 , G06F119/06
Abstract: 本发明实施例提供一种基于风储联合系统扰动后的频率预测方法、系统及介质，属于风电联合领域。该方法包括：获取扰动瞬间风储联合电力系统的扰动功率，并将其输入风储联合系统频率响应模型输出第一动态频率预测值；获取扰动前后瞬间风储联合系统的节点状态信息，并其输入扰动后风储联合系统动态频率预测模型，输出第二动态频率预测值；将第一、第二动态频率预测值输入自适应神经模糊推理系统，获得风储联合系统扰动后的频率。通过自适应神经模糊推理系统融合第一、第二动态频率预测值，既改善了现有物理模型驱动中存在的运算量大和简化之后求解精度低的现状，也避免数据驱动中忽略风储联合系统中的物理关系以及避免样本的数量和质量影响预测精度。
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公开(公告)号：CN116436101B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310698924.2
申请日：2023-06-14
IPC: H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06F18/22 , G06F18/23 , H02J3/38 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明属于电力系统运行和控制技术领域，提供了一种基于场景缩减的输配协同随机调度方法及系统，本发明中在缩减场景时，提出度量不同随机场景之间相似度的目标最优性距离的概念，并根据原始场景和缩减场景之间的目标最优性距离将每个原始场景划分到缩减场景的类别中进行迭代聚类，得到缩减后的多个经典场景；基于目标最优性距离的场景缩减方法，不仅能有效缩减场景、显著降低运算负担，并且与传统的基于Wasserstein距离的场景缩减方法相比，获得的缩减场景可以更好地近似原始随机调度问题，增强了输配协同随机调度的调度可靠性。
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