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公开(公告)号：CN117060493A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311035925.5
申请日：2023-08-17
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
摘要： 本发明公开了一种基于虚拟同步发电机的风储协同控制方法及装置，通过计算交流电网的有功功率和无功功率；基于虚拟同步发电机控制策略，得到虚拟同步发电机，对虚拟同步发电机的实际电角速度和有功功率进行P I控制，得到虚拟同步发电机的功角；对计算的虚拟同步发电机的实际电压进行P I控制，得到虚拟同步发电机的励磁电压；基于功角和励磁电压，计算虚拟同步发电机的机端电压，并基于dq变换得到dq变换电压，将dq变换电压输入到电压环中，得到dp电流值，将dp电流值输入到电流环中，得到调制信号，对调制信号进行变换，得到虚拟同步发电机的输出电压；与现有技术相比，本发明的技术方案能实现对风储系统的输出控制，提高系统稳定性。
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公开(公告)号：CN117728489A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311666571.4
申请日：2023-12-06
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
摘要： 本发明提供了一种虚拟同步机并网系统的稳定性判定方法及装置，包括：构造单虚拟同步机连接无穷大电网系统的系统模型，并划分为恒压控制子系统和限流控制子系统；进行连续时间非线性建模，并分别构造李雅普诺夫函数；分别计算两种子系统的稳定性边界；根据电网系统扰动后的状态变量确定所属的子系统；通过比较电网系统的运行状态所属的子系统的稳定性边界以及当前李雅普诺夫函数，确定所述电网系统的稳定性。实施本发明，通过对两种子系统分别进行连续时间非线性建模，并构造对应的李雅普诺夫函数，从而计算得到稳定性边界，相比现有技术对非线性切换动态系统具有更高的适用性，在针对非线性切换动态系统进行稳定性的判定时准确性更高。
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公开(公告)号：CN117060438A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311022082.5
申请日：2023-08-14
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC分类号： H02J3/24 , H02J3/14 , H02J3/28 , H02J3/32 , H02J3/38 , H02J3/46 , H02J3/00 , G06F17/10 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种协调发电功率和碳排放的调频方案生成方法及装置，所述方法包括：根据电网的能量框架分别构建关于能量流动的能流模型以及关于碳排放的碳交易模型；基于预设的约束条件、所述能流模型和所述碳交易模型生成优化运行模型，所述预设的约束条件包括：冷热电平衡约束、设备出力约束、社区购售电限制约束、储能设备运行约束；调用求解工具对所述优化运行模型进行求解得到调频方案。本发明根据电网的能量框架分别构建关于能量流动的能流模型以及关于碳排放的碳交易模型，协同两个模型形成优化运行模型并进行求解生成准确的调频方案，既可以协调电力系统的发电量与电动汽车的用电量，也可以避免碳排放超标。
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公开(公告)号：CN116960979A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310954799.7
申请日：2023-08-01
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
摘要： 本发明提供一种风火储功率预测控制方法和系统，方法包括：采集风机的历史功率信息和天气情况，建立卷积神经网络模型，进行风电站功率预测；采集火电机组运行数据，结合爬坡度和深度调峰，进行功率预测；确定储能电池功率出力进行功率预测；综合风机、火电机组和储能电池的功率预测，得到风火储电站总的功率预测结果；根据预测结果，得到对风机、火电机组和储能电池的控制策略；基于控制策略对风机、火电机组和储能电池功率进行预测控制。使用卷积神经网络模型来预测风力发电，考虑火电深度调峰来预测火力发电，结合储能电池发电，预测风火储电场的总功率；将场站层的预测结果传递给控制中心，使其结合当前状态和电网调度，指导下一步的动作。
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公开(公告)号：CN115189370A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210842716.0
申请日：2022-07-18
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
摘要： 本申请公开了一种混合储能参与调频的容量分配方法及系统，该方法包括：利用变分模态分解方法分解ACE调频信号；以混合储能调频收益、电池储能调频成本和超级电容储能调频成本形成的调频效益最大为目标函数，构建混合储能参与调频的容量分配模型；利用混合储能参与调频的容量分配模型，将分解后的ACE调频信号在电池储能和超级电容储能之间进行容量分配。本申请采用变分模态分解方法对调频信号序列进行有效分解，引入混合储能参与调频，利用电池储能和超级电容储能各自的优势提升调频性能指标，增强了调频效果，提升了调频的经济性。
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公开(公告)号：CN118504451A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410622177.9
申请日：2024-05-20
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC分类号： G06F30/28 , G06F17/10 , G06F113/08 , G06F113/06 , G06F119/14 , G06F111/04
摘要： 本发明公开了一种风电场尾流解析模型的优化方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取风电场的风机参数，所述风机参数是关于风机尺寸和风机系数的数据；利用所述风机参数构建尾流半径计算模型，所述尾流半径计算模型是关于风电场尾流的半径的模型；利用所述尾流半径计算模型和所述风机参数对风电场尾流解析模型进行模型优化。本发明可以通过明确的参数构建模型并利用模型再对风电场尾流解析模型进行模型优化，可以减少参数出错的概率，降低后续生成协同偏航控制策略与实际风电场情况的偏差，以提升控制的精度与效果。
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公开(公告)号：CN115587470A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211094183.9
申请日：2022-09-07
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC分类号： G06F30/20 , G06F18/214 , H02J3/46 , G06F113/06
摘要： 本申请公开了一种单风机尾流代理模型的训练方法、装置、设备及存储介质，通过从预设风电场数据中提取标准算例，所述风电场数据包括单风机的来流风速和偏航角，对所述标准算例进行参数配置，生成仿真算例，对所述仿真算例进行算例整理，以分布式文件结构保存仿真结果，生成算例数据，所述仿真结果包括风电场的尾流分布参数，基于所述算例数据构建的数据集，对预设自编码器模型进行训练，得到单风机尾流代理模型，从而能够利用单风机尾流代理模型对风机参数进行快速优化，降低优化难度和提高优化效率。
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公开(公告)号：CN118249332A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410327556.5
申请日：2024-03-21
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
摘要： 本发明公开了一种中频构网型风电机组的阻抗模型构建方法、装置、终端设备、存储介质及谐振稳定分析方法，其中，阻抗模型构建方法包括：根据中频构网型风电机组的主电路拓扑结构图和控制系统框图，建立中频构网型风电机组的阻抗模型，将复杂的风电机组划分为主电路部分和控制系统部分，分别针对主电路部分和控制系统部分建立频域线性化模型，再将二者的频域线性化模型结合，得到阻抗模型。本发明解决了现有技术中对阻抗模型关注较少的问题，为相关工程谐振稳定特性和谐波传递特性的评估提供了支撑，为保障相关工程安全的稳定运行工作提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN117081170A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311044399.9
申请日：2023-08-17
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC分类号： H02J3/46 , H02J3/14 , H02J3/32 , H02J3/00 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/04 , G06F18/23
摘要： 本发明公开了一种台风下海上风电场的电力系统调度方法、装置及介质，其中调度方法包括：通过分析台风运行信息生成典型场景集；结合台风路径点经纬度坐标，预测得到风速和风电功率的预测值序列；建立海上风电机组运行的风险指标、运行约束和预期收益的目标函数，以此构建海上风电最优出力模型；建立电力系统总运行成本的目标函数和运行约束组，以此构建优化模型；求解两个模型，得到最优解，将最优解作为电力系统调度方法对海上风电场的电力系统进行调度。本发明提出一种台风下海上风电场的电力系统调度方法、装置及介质，通过考虑由台风预报误差带来的风电功率不确定性和对海上风电的出力过程进行优化，来提高台风期间电网的调度方法的可行性。
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公开(公告)号：CN115657467A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211093308.6
申请日：2022-09-07
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本申请公开了一种风电场尾流控制优化方法、装置、设备及存储介质，通过利用预设仿真引擎，对风电场数据进行仿真，得到仿真数据集，并基于所述仿真数据集，对预设卷积神经网络进行训练，直至所述预设卷积神经网络达到预设收敛条件，得到单风机的尾流分布模型，以建立数字孪生系统，降低仿真成本和提高仿真效率；再利用所述尾流分布模型，根据实时风电场数据，对风电场群进行控制决策，生成优化控制策略，以及基于所述优化控制策略，对所述风电场群进行尾流控制，以利用数字孪生系统根据尾流分布情况进行风机参数调整，使得发电效率得到提升。
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