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公开(公告)号：CN117895542A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410035001.3
申请日：2024-01-08
Applicant: 山东大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开一种光伏与多类型储能的规划运行联合优化方法及系统，包括：基于光伏和负荷的历史数据，生成配电网运行的典型场景；在所述典型场景下，以最小化配电网综合年度成本为目标函数，以光伏‑固定式储能‑移动式储能的配置约束和配电网的运行约束为约束条件，构建光伏‑固定式储能‑移动式储能的联合规划模型；通过基于共识的交替方向乘子法分布式算法，将联合规划模型解耦为最恶劣场景下的光伏配置子模型和多场景下的固定式储能‑移动式储能配置子模型，并进行迭代求解，从而得到光伏‑固定式储能‑移动式储能的最优规划配置方案。引入移动式储能来调节场景间的不平衡，实现新能源接入量提升，增加光伏在配电网中的渗透率目标。
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公开(公告)号：CN118117623A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410255625.6
申请日：2024-03-06
Applicant: 山东大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开一种混合储能系统规划运行联合优化方法、系统、设备及介质，涉及储能系统技术领域，包括：基于配电网历史运行数据，确定正常运行典型场景，以最小化配电网经济性成本为第一目标函数；模拟不同风速下的线路状态，以生成典型故障场景，以故障持续时间内负荷削减功率加权值最小为第二目标函数；以两个目标函数作为纳什均衡中的博弈参与方，以混合储能系统的配置策略和运行策略为决策变量，得到固定式储能系统和移动式储能系统安装节点和配置容量以及在正常场景和故障场景下的运行策略。通过正常场景与故障场景的联合来实现固定式储能系统与移动式储能系统的规划配置策略。
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公开(公告)号：CN118117623B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202410255625.6
申请日：2024-03-06
Applicant: 山东大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开一种混合储能系统规划运行联合优化方法、系统、设备及介质，涉及储能系统技术领域，包括：基于配电网历史运行数据，确定正常运行典型场景，以最小化配电网经济性成本为第一目标函数；模拟不同风速下的线路状态，以生成典型故障场景，以故障持续时间内负荷削减功率加权值最小为第二目标函数；以两个目标函数作为纳什均衡中的博弈参与方，以混合储能系统的配置策略和运行策略为决策变量，得到固定式储能系统和移动式储能系统安装节点和配置容量以及在正常场景和故障场景下的运行策略。通过正常场景与故障场景的联合来实现固定式储能系统与移动式储能系统的规划配置策略。
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公开(公告)号：CN117895542B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410035001.3
申请日：2024-01-08
Applicant: 山东大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开一种光伏与多类型储能的规划运行联合优化方法及系统，包括：基于光伏和负荷的历史数据，生成配电网运行的典型场景；在所述典型场景下，以最小化配电网综合年度成本为目标函数，以光伏‑固定式储能‑移动式储能的配置约束和配电网的运行约束为约束条件，构建光伏‑固定式储能‑移动式储能的联合规划模型；通过基于共识的交替方向乘子法分布式算法，将联合规划模型解耦为最恶劣场景下的光伏配置子模型和多场景下的固定式储能‑移动式储能配置子模型，并进行迭代求解，从而得到光伏‑固定式储能‑移动式储能的最优规划配置方案。引入移动式储能来调节场景间的不平衡，实现新能源接入量提升，增加光伏在配电网中的渗透率目标。
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公开(公告)号：CN119742817A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411918637.9
申请日：2024-12-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学
Abstract: 本说明提供一种配微协同下风储联合调频控制方法及装置，应用于微电网的调频控制器，包括：获取配电网频率，并在配电网频率的波动值达到极限值的情况下，计算微电网的微电网储能单元的荷电状态；切换微电网储能单元的充放电状态，并根据重新计算的荷电状态确定微电网储能单元的储能均衡度，并根据储能均衡度计算微电网储能单元和微电网风机的下垂控制系数；计算微电网储能单元参与调频的功率以及微电网风机参与调频的功率，并根据计算得到的参与调频的功率进行调频控制。本发明不仅可弥补储能均衡度偏高或偏低时导致的微电网中储能单元出力不足的缺陷，还可改善风机调频时的出力不稳定性，提升配微协同系统中的一次调频效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115459347B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202211241114.6
申请日：2022-10-11
Applicant: 东南大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明属于微电网群运行控制技术领域，公开一种微电网群供电恢复路径选择及协同控制的方法，通过各微电网群内部分布式电源采集本地电压电流信息，经下垂控制得到电压参考值；计算各微电网内部无功按容量均分和电压恢复所需的补偿量；然后计及拓扑切换过程中的冲击电流，明确各微电网群功率可调范围，对转供路径两端电压相角差、联络线稳态传输功率的比较选择引起波动最小转供路径；通过联络线两端微电网区域电压相角预同步实现原转供区域平滑并网。该方法能够实现微网群间拓扑动态变化过程中的控制，保证微网群供电电压幅值、频率和功率均分的实现，能够有效的选择合适的转供路径，降低拓扑切换过程中的暂态波动，提高了微电网群供电的可靠性。
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公开(公告)号：CN113487093B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202110778120.4
申请日：2021-07-09
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q10/067
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域前向时序最优组合的超短期光伏功率预测方法。本发明采用的技术方案为：首先，根据待预测站点经纬度计算地图直线距离，建立邻域站点集合；其次，根据邻域集合，建立基于已选择邻域站点前向时序最优组合特征集的超短期光伏功率预测模型，依次校验预测效果、扩展最优组合集，直至前向校验结束完成待预测站点超短期光伏功率预测模型的构建。本发明可实现在缺乏站点地面气象观测数据时，天气波动下站点超短期预测模型精度的提升。
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公开(公告)号：CN117526400A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310814331.8
申请日：2023-07-04
Applicant: 东南大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种配电网故障后考虑源荷不确定性的多微网区域划分方法，首先对配电系统中涉及的随机波动性分布式电源及负载24h信息进行不确定样本集生成，并进行典型样本删减，接着基于降低不同子区域间的电力交换的目的，建立分区模型的目标函数，然后列写考虑不确定性的多微网区域划分模型中约束条件；最后将得到的典型样本集带入多微网分区模型进行求解。该设计方法基于拉丁超立方采样方法，以区域结构强度指标最大化、子区域内供给功率与负荷所需功率偏差最小和子区域间线路传输功率尽可能小为控制目标，为多微网合理分区提供依据，考虑了源荷不确定性，实现削减区域间耦合程度，实现区域多微网协调运行。
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公开(公告)号：CN117439199A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311310745.3
申请日：2023-10-10
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高比例分布式光伏频率电压组合支撑的方法和系统，所述方法通过分布式光伏并网变流器的有功无功输出特性，构建变流器的功率输出模型；通过系统功频特性分析有功‑频率之间的关系，对分布式光伏频率支撑进行分析以及建模；通过DistFlow法分析系统有功、无功与电压之间的关系，构建电压支撑模型；根据实际拓扑情况以及变流器实际容量来确定相应的约束条件；通过二阶锥的方法对最小网损目标函数进行优化求解。本发明在光伏减载运行的基础上，充分利用分布式光伏备用容量来进行功率补偿，在频率电压都合格的基础上，还能够进行系统优化，使得系统网损最小，提高了系统的稳定性和经济性，对保障新能源并网系统安全稳定运行具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116599026A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202211410415.7
申请日：2022-11-11
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司
Inventor： 唐雅洁 , 吴晓刚 , 吴新华 , 陶毓锋 , 季青锋 , 陈楠 , 阎洁 , 刘永前 , 张有鑫 , 周逸之 , 杜倩昀 , 叶碧琦 , 徐文 , 胡建鹏 , 龚迪阳 , 林达 , 赵汉鹰 , 叶吉超 , 胡鑫威 , 张雪松 , 陈文进 , 张俊 , 陈菁伟 , 张若伊 , 祝巍蔚 , 韩爽 , 李志浩 , 周晓庆 , 葛畅 , 李玉浩
Abstract: 本发明公开了一种基于云模型和RBF神经网络的风电场短期风速订正方法，属于风电场的电数字数据处理技术领域。该方法包括：构建训练集，训练集中每个样本包括：待预测风电场在选定历史时间段任一时刻数值天气预报中的预报风速数据和该风电场在对应时刻测风塔的实测风速值；对训练集所有样本进行划分，建立每个风速段对应的单点预测误差云模型并计算该云模型对应的特征值；根据训练集中各样本及对应特征值训练RBF神经网络，训练完毕后得到短期风速订正模型以用于对待预测时段进行风速订正。本发明将RBF神经网络快速易行以及全局最优的特点与云模型处理不确定性问题的优势进行融合，是一种更为全面、准确性更高的短期风速订正方法。
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