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公开(公告)号：CN119834261A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411704251.8
申请日：2024-11-26
Abstract: 本发明适用于电力系统技术领域，提供了一种基于NSGA‑II算法的多目标优化电网降压节能方法，包括以下步骤：步骤1、建立一个随机且大小为N的初代种群；步骤2、对初始种群进行快速非支配排序；步骤3、通过计算个体之间的拥挤距离确定虚拟适应度；步骤4、选择、交叉与变异得到新的大小为N的子代群体；步骤5、将父代与子代合成为一个大小为2N的群体，并进行快速非支配排序；步骤6、根据排序结果选取前个N个体组成新的种群；步骤7、重复步骤2～6，直到达到设定的遗传代数。本发明基于NSGA‑II的多目标优化算法对无功补偿装置的出力进行优化，实现了电力系统降压节能运行。
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公开(公告)号：CN118586650A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410768050.8
申请日：2024-06-14
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种能源综合体灵活动态聚合方法及介质，该方法包括以下步骤：获取能源综合体内部资源的运行数据，构建能源综合体内部资源的运行特性模型，并评估内部资源各自的响应特性；基于内部资源各自的响应特性，构建能源综合体内部资源聚合后的响应特性量化评估模型；基于所述运行特性模型将能源综合体内部资源动态聚合过程建模为马尔可夫决策过程，同时基于所述响应特性量化评估模型建立强化学习模型，并采用孪生延迟DDPG智能聚合算法进行交互式训练，实现对能源综合体的灵活动态聚合建模过程。与现有技术相比，本发明具有快速聚合、响应特性良好、响应时刻最优等优点。
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公开(公告)号：CN118539471A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410428448.7
申请日：2024-04-10
IPC: H02J3/28 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F17/18 , G06F30/20 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/46 , H02J3/00 , G06F111/06 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种有源配电网中储能与智能软开关联合规划方法及系统，涉及配电网经济规划技术领域，包括以下步骤：采集数据信息，通过核密度估计和Copula函数的场景生成算法构建可再生能源发电场景模型；引入SA‑SOCP混合算法对所述可再生能源发电场景模型进行计算，通过计算结果获得综合成本。本发明建立了一个三级模型，并引入社会福利作为规划指标，以反映模型的有效性，因此，为解决协调配置问题，首先采用场景生成算法解决分布式能源的不确定性，其次使用SA‑SOCP混合算法，将混合整数非线性规划模型转换为MISOCP模型，并采用SA‑SOCP混合算法应用于规划解决方案，最终在改进后的IEEE333节点系统上进行实验验证了本发明所述方案的有效性和经济性。
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公开(公告)号：CN116094002B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202211585392.3
申请日：2022-12-09
IPC: H02J3/32 , H02J3/00 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J7/00 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及一种基于分布式电池储能系统的快速分层协调控制方法，方法包括以下步骤：S1、构建用于分布式电池储能系统的实时快速分层协调控制架构；S2、设计逻辑控制层级和物理控制层级，逻辑控制层级含有4个分层结构；S3、根据分布式电池储能系统的实时快速分层协调控制架构，提出基于分布式电池储能系统的快速分层协调控制策略，分布式电池储能系统基于控制策略向发生故障的电网注入补偿的有功功率和无功功率。与现有技术相比，本发明构建控制架构，设计分层协调控制器框架中的物理控制层级以及逻辑控制层级，提出基于分布式电池储能系统提高跨区域电网电压及频率稳定的快速分层协调控制策略。
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公开(公告)号：CN117458492A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311400969.3
申请日：2023-10-26
Applicant: 国网上海市电力公司
Inventor： 石方迪 , 颜华敏 , 卢婧婧 , 任明珠 , 肖远兵 , 周珺 , 黄晨宏 , 刁冠勋 , 李轶立 , 段若晨 , 张铭泽 , 华晟辉 , 李林锐 , 殷珉 , 郭帅 , 高仲祥 , 王晓晖 , 沈京京 , 费斐 , 纪元 , 王骏 , 夏敏浩 , 杨帆
Abstract: 本发明涉及一种含共享储能的交直流混合微电网分级分布式控制方法，包括以下步骤：获取交直流混合微电网中的相关参数数据，包括交直流子网的发电功率、发电成本、公共母线电压信号以及储能单元信息数据；基于所述相关参数数据，计算增量成本并与交流频率进行关联，构造交流子网级‑分布式频率控制；基于所述相关参数数据，计算增量成本并与直流电压进行关联，构造直流子网级‑分布式电压控制；基于所述交流子网级‑分布式频率控制和直流子网级‑分布式电压控制，并基于储能单元的一次控制及二次控制修正，实现系统级的分布式控制。与现有技术相比，本发明具有使得交直流混合微电网的功率平衡等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117013531A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311023085.0
申请日：2023-08-14
Abstract: 本公开涉及一种配电网的容量域评估方法。所述方法包括获取所述配电网的配电基础数据；基于所述配电基础数据建立不同场景与时段的包括储能的配电网潮流模型；获取不同季节情况下所述配电网的光伏系统的典型出力曲线；基于所述配电网潮流模型和所述光伏系统的典型出力曲线，建立所述配电网的容量域评估模型。能够充分考虑系统中储能对分布式光伏可接入容量的影响，对储能模型进行精确松弛，使其满足多参数规划条件，提高了计算速度和效率；通过对分布式光伏系统多维容量域的评估刻画，表征了不同节点和分布式光伏系统间的时空耦合关系，有利于电网的经济调度。
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公开(公告)号：CN116911231A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310852556.2
申请日：2023-07-12
IPC: G06F30/367 , H02H9/04 , F03D80/30 , F03D13/20 , F03D9/25 , G06F111/10 , G06F113/06
Abstract: 本发明涉及一种基于雷电电流分布的风力发电机电涌防护方法，包括如下步骤：分别对注入雷电以及风力发电机的叶片、机舱、塔架、接地系统和电力系统进行建模，使用电磁暂态仿真软件构建仿真模型，通过仿真模拟获取在雷电冲击下雷电流在风机内部的分布，并在防护薄弱的部位加装电涌保护器，其中，所述接地系统的建模过程具体为：通过对所述接地系统中的地基、接地网和接地电极进行建模，形成包括RCL组件的等效电路。与现有技术相比，本发明通过建立一个风机的数值模型，通过数值模型研究雷电电流分布，可以容易地发现风机内部防护较为薄弱的地方，为电涌保护提供理论支持。
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公开(公告)号：CN116859104A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310651981.5
申请日：2023-06-02
Abstract: 本发明涉及一种雷电冲击电压参数评估方法，包括以下步骤：S1、获取雷电记录曲线并进行预处理；S2、采用变阻尼因子高斯‑牛顿算法，首先确定双指数拟合函数，然后确定拟合使用的误差函数，对S1得到的雷电记录曲线进行拟合，得到基准曲线；S3、使用k因子零相移无限脉冲响应滤波器对剩余曲线进行滤波，得到测试电压波形，基于测试电压波形得到雷电冲击电压参数。与现有技术相比，本发明具有计算复杂度较低，计算时间短，同时拥有与传统方法相当的精度和抗噪性能等优点。
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公开(公告)号：CN116131328A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211738755.2
申请日：2022-12-30
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明涉及一种双工钻石型配电网，包括多个变电站、多个开关站、多条主干线路、多条次干线路以及多个环网站，双工钻石型配电网为主次分层的结构，包括主干网和次干网，主干网中的进出线均配置有断路器，变电站通过多个主干线路分别连接多个开关站，形成主干网，主干网中位于主干线路端部的开关站通过多条次干线路分别连接多个环网站，形成次干网；不同变电站所连接的主干线路端部的开关站通过联络线路相互连接，不同变电站所连接的主干线路中部的开关站通过联络线路相互连接。与现有技术相比，本发明针对当前大规模分布式能源接入后，钻石型配电网供电能力的不足，在不同主干线路之间新增联络线，实现了区域最大供电能力的提升。
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公开(公告)号：CN115660182A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211349753.4
申请日：2022-10-31
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2135 , G06F18/2321 , G06F18/2413 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于最大期望样本加权神经网络模型的光伏出力预测方法，包括：预处理获取的历史气象数据和历史光伏出力数据，利用距离相关系数和主成分分析法在历史气象数据中提取综合气象因子，进而利用最大期望聚类划分为多个不同的天气类型，得到隶属度参数作为权重；确定预测日所属的天气类型，将相同天气类型的历史光伏出力数据确定为相似日样本数据，将相似日样本数据对应的权重结合到交叉熵损失函数中；使用相似日样本数据和交叉熵损失函数训练卷积神经网络模型，采用训练好的卷积神经网络模型对预测日数据进行光伏出力预测。与现有技术相比，本发明充分考虑历史发电数据与预测日之间的相似关系，能够有效准确的对光伏出力进行预测。
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