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公开(公告)号：CN104050533A
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201410276490.8
申请日：2014-06-19
Applicant: 国家电网公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 清华大学
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545
Abstract: 本发明涉及一种基于最小弃风控制的电力系统风电场公平调度方法，属于新能源接入电力系统的运行和控制技术领域。本方法依据当前电网对风力发电的可接纳能力，当电网可继续接纳风力发电时，启动恢复控制，优先提高负载率低并且存在弃风的风电场有功功率；当电网需要弃风时，启动弃风控制，优先减少负载率高并且具备弃风条件的风电场有功功率；当电网风力发电调节需求为零时，启动调整控制，降低负载率过高的风电场有功有功功率，提高负载率较低的风电场有功功率，促使各受控风电场的出力负载率偏差接近于零。本方法可集成在调度中心运行的风力发电有功控制主站系统中，保证电网有足够下旋备安全空间，并兼顾各风电场间的公平调度。
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公开(公告)号：CN104124715A
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201410390674.7
申请日：2014-08-11
Applicant: 国家电网公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 北京清大高科系统控制有限公司 , 清华大学
IPC: H02J3/48
CPC classification number: Y02E10/763
Abstract: 本发明涉及根据风机出力按优先级别分配的风电场有功自动调度方法，属于电力系统能量管理系统技术领域，该方法包括：根据风机的发电能力将风机分为普通风机和标杆风机两种类型进行有功调度，优先保证标杆风机满发；将标杆风机从低到高的等级分为一级、二级、三级；级别高的优先满发；第三级的等级最高，不进行限电控制；接收调度有功控制目标，当有功控制目标≥装机容量，调度指令为：所有风机自由发电；有功控制目标
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公开(公告)号：CN104037817A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410276523.9
申请日：2014-06-19
Applicant: 国家电网公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 清华大学
IPC: H02J3/48
CPC classification number: Y02E10/763
Abstract: 本发明涉及一种利用小时数偏差最小的风电场风电机组自动启停控制方法，属于新能源接入电力系统的运行和控制技术领域。本方法根据公平调度的原则，当通过连续调节并网风电机组的有功功率可满足控制要求时，不使用启、停机方式，若需要启机，则启动利用小时数较低的风电机组；若需要停机，则优先切除利用小时数较高的风电机组。依据利用小时数排序的方式进行启停机控制，可有效避免针对同一台风机的频繁启停，提高风机的使用寿命。本方法可集成在风电场运行的有功功率自动控制子站系统中，以实时根据风力发电运行状态和风电机组的运行状态，实施最适宜的控制策略，保证准确追踪调度主站下发的控制指令，并兼顾各风电机组间的公平调度。
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公开(公告)号：CN103699941A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310665210.8
申请日：2013-12-10
Applicant: 国家电网公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 中国电力科学研究院 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司
CPC classification number: Y04S10/54
Abstract: 本发明提供了一种电力系统调度运行年方案的制定方法，该方法包括以下步骤：I、对电网进行区域划分；II、根据各区域历史出力数据、年度风电电量预测值和负荷电量预测值确定年度风电电量和年度负荷电量的理论出力时间序列；III、建立电网内部的供热火电机组模型、非供热火电机组模型和风电电力电量平衡模块；IV、采用最优开机方式逐时段优化全年风电和火电的电力电量，确定含风电的电力系统调度运行年方案。该方法用于制定出考虑风电运行特性的年计划，此年计划对实际电力系统调度运行提供重要参考，帮助风电提高实际上网电力电量，最大程度利用风电。
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公开(公告)号：CN105373844B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201510587706.7
申请日：2015-09-15
Applicant: 国家电网公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明为基于含储热的风电供暖系统的日前发电计划方法，包括获取风电供暖系统的次日初始储热量、次日各采样点的预测供暖负荷和最大用电负荷，并建立与之相关的能量平衡模型、电功率模型和储热量模型，通过上述三个模型获得次日采样点的用电负荷并据此进行日前发电。本方法据需求热量和耗电量的关系获得的次日各采样点的用电负荷进行日前发电，保证电网调度的安全、经济性，并能方便把风电供暖系统加入电网日前发电调度系统中。本发明还公开一种系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103699941B
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201310665210.8
申请日：2013-12-10
Applicant: 国家电网公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 中国电力科学研究院 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司
CPC classification number: Y04S10/54
Abstract: 本发明提供了一种电力系统调度运行年方案的制定方法，该方法包括以下步骤：I、对电网进行区域划分；II、根据各区域历史出力数据、年度风电电量预测值和负荷电量预测值确定年度风电电量和年度负荷电量的理论出力时间序列；III、建立电网内部的供热火电机组模型、非供热火电机组模型和风电电力电量平衡模块；IV、采用最优开机方式逐时段优化全年风电和火电的电力电量，确定含风电的电力系统调度运行年方案。该方法用于制定出考虑风电运行特性的年计划，此年计划对实际电力系统调度运行提供重要参考，帮助风电提高实际上网电力电量，最大程度利用风电。
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公开(公告)号：CN104078996B
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201410276381.6
申请日：2014-06-19
Applicant: 国家电网公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 清华大学
CPC classification number: Y02E10/763
Abstract: 本发明提出的风电场与电网连接线路断面有功功率越限的控制方法，属于新能源接入电力系统的运行和控制技术领域。本方法依据风电场与电网连接线路断面的有功功率实时值和上限值的偏差确定需要越限校正的断面集合，然后结合各风电场有功功率对风电场与电网连接线路断面的有功功率灵敏度，以及风电场有功功率调节能力约束和电网安全约束，构造二次规划模型，消除断面越限并兼顾各风电场间的公平调度。本方法可集成在调度中心运行的风力发电有功功率控制主站系统中，使该系统能够实时根据风力发电运行状态和电网运行状态，实施最适宜的控制策略，保证风电场与电网连接线路断面的有功功率安全，并兼顾各风电场间的公平调度。
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公开(公告)号：CN104078999B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201410326344.1
申请日：2014-07-09
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 东北电力大学 , 国家电网公司
Abstract: 本发明是一种双馈风电机组超速脱网临界时间的计算方法，其特点是：本文从建立DFIG受扰后机电暂态数学模型入手，分析了DFIG初始运行条件、扰动强度以及Crowbar保护动作等因素在机电暂态中的作用，推导了DFIG机组达到超速保护动作的条件，并且用所提出的方法通过对某风电场风电机群脱网实例的分析，根据所计算的各机组转子加速至超速保护动作定值的时间，正确识别了超速保护动作的风电机组。该方法计算简单，具有计算快速、评价精度高、应用价值高、在线应用前景大等优点。
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公开(公告)号：CN106845663A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201510889154.5
申请日：2015-12-07
Applicant: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网吉林省电力有限公司
Inventor： 杨红英 , 冯双磊 , 王勃 , 王伟胜 , 刘纯 , 郑太一 , 靳双龙 , 姜文玲 , 张菲 , 车建峰 , 赵艳青 , 卢静 , 王铮 , 胡菊 , 马振强 , 宋宗鹏 , 杨国新 , 孙勇
Abstract: 本发明涉及一种基于数值天气预报进行热负荷预测的方法，包括：向神经网络模型中输入训练样本；训练神经网络模型；检验神经网络模型；当所述模型的标准误差小于设定值时，确定所述模型的参数；向所述模型输入数值天气预报预测值；得到热负荷预测结果。本发明技术方案通过数值天气预报对热负荷进行预测，以提高热负荷的预测精度。
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公开(公告)号：CN103631681B
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201310664683.6
申请日：2013-12-10
Applicant: 国家电网公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 中国电力科学研究院 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司
IPC: G06F11/14
Abstract: 本发明提供了一种在线修复风电场异常数据的方法，该方法包括以下步骤：I、根据风电场数据确定处理数据项目；II、选取所述处理数据项目的起始点；III、采用滑动窗差分法获取连续差分数据序列；IV、运用四分位数法判断数据是否为异常数据；V、确定修复数据集。该方法满足异常数据在线检测与修正的要求，能够有效的提高数据质量，保证了采集数据质量，降低了异常源对数据分析的影响。
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