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公开(公告)号：CN119134367A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410892634.6
申请日：2024-07-04
Applicant: 云南电网有限责任公司
Inventor： 段睿钦 , 孙华利 , 张国梁 , 吴舒琴 , 杨瑞 , 罗钢 , 胡斌 , 刘双全 , 陈汝昌 , 朱欣春 , 何金定 , 黄伟 , 蒋燕 , 叶华 , 剡文林 , 朱余启 , 邵其专 , 陈凯 , 吴洋 , 周彬彬 , 卢欣辰
Abstract: 本申请涉及调度相关技术领域，具体涉及一种基于边缘计算的地级电网协调智能调度方法及装置。其中，方法包括：采集地级电网分布式资源数据；构建边缘计算集群；基于边缘计算集群，进行调度；其中，构建边缘计算集群，包括：确定调度任务和地级电网分布式资源；基于所述调度任务和地级电网分布式资源，聚合地级电网分布式资源，得到多个地级电网分布式计算节点；其中，每一个地级电网分布式计算节点对应于一组调度任务；地级电网分布式计算节点和调度任务的对应关系基于就近原则确认。
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公开(公告)号：CN117236480A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310945447.5
申请日：2023-07-31
Applicant: 云南电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种新能源高渗透率电力系统供电能力预测方法及系统包括：获取电力系统的参数信息，通过误差分析分别对风电功率、光伏功率、负荷功率的三种功率预测选取基础学习器；利用所选取的基础学习器和固定的元学习器，采用集成学习模型对风电、光伏和负荷功率进行预测；利用最优拉丁超立方抽样方法对预测分布进行采样；将采样值输入到包含两阶段功率分配的重复潮流中，计算供电能力概率预测结果。具有采样效率高、抗干扰性好、实现简单等优点。提高了功率预测结果的准确性，为供电能力预测提供了可靠的数据基础；充分考虑了功率预测误差以及负载功率的增长带来功率不平衡，使得供电能力计算更符合电力系统工程实际情况。
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公开(公告)号：CN117151334A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311132267.1
申请日：2023-09-04
Applicant: 云南电网有限责任公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种考虑转动惯量辅助服务经济价值的市场出清方法及装置，所述方法包括将获取的市场主体申报信息输入考虑安全约束的机组组合模型，得到第一出清结果；根据所述第一出清结果计算次日电网分时转动惯量及次日电网分时所需最小转动惯量；判断所述分时转动惯量是否满足所需最小转动惯量，基于所述第一出清结果的机组组合利用日前电能量市场的安全约束型经济调度模型进行出清，得到出清结果。本发明将电能量需求和惯量需求进行了拆分，考虑了发电主体作为电能量市场中标方，其提供惯量的价值已经在电能量市场中进行合理的补偿，同时，对于为满足电网安全稳定所需惯量的强制开机机组，提供了合理的经济补偿。
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公开(公告)号：CN117039841A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310760860.4
申请日：2023-06-26
Applicant: 云南电网有限责任公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种大型新能源基地供电能力预测方法及系统包括：采集并选取用于提升数值天气预报的预报频率的历史天气数据；将历史天气数据插入到预报天气数据中，并通过拉格朗日插值法拟合高频数值天气预报数据的曲线；建立风电场和光伏电站的出力模型，根据历史电力数据和天气数据修正建立的出力模型，并结合得到的高频数值天气预报数据计算风电场和光伏电站的出力；根据风电场和光伏电站的出力，计算风电场和光伏电站的各项供电指标；根据各项供电能力指标分析其对用新能源基底的供电能力。本发明实现对新能源基地的全天供电能力的预测，增大了预测的准确度，有利于实现大规模新能源并网发电和利用新能源提高电力系统的供电可靠性。
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公开(公告)号：CN116756900A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202211734896.7
申请日：2022-12-31
Applicant: 云南电网有限责任公司
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种快速出清大规模水电主体电力市场的模型分解方法，包括：依据水电出力与竞价特性，将大规模现货市场出清模型分解为上下两层模型；上层模型为上层机组组合问题，下层模型则为下层市场出清经济调度问题；通过改进型的广义Benders算法，两层模型依次迭代求解，在提升效率的同时得到最优解，即出清得到运行日各机组出力计划；能够在短期的市场出清中减少购电成本，减少水库弃水，在当前电力市场背景下，为实际工程中的水库短期市场出清提供价值参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116523134A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310491404.4
申请日：2023-05-04
Applicant: 云南电网有限责任公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种青藏高原春季积雪深度异常预测方法及装置，所述方法包括：根据待预测时段所处的月份所需的预测因子，获取所述待预测时段内与所述预测因子的类型相匹配的观测数据；将所述观测数据输入预先构建的预测模型，以得到所述预测时间段的积雪深度预测结果；其中，所述预测模型是根据预先确定的预测因子通过多元线性回归方法建立的，所述预测因子是根据不同月份中目标区域积雪深度与气候因子的相关程度确定的。解决了现有技术中针对不同月份的积雪深度预测准确性较低的问题。
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公开(公告)号：CN116523124A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310426216.3
申请日：2023-04-20
Applicant: 云南电网有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于SOS2混合整数线性规划的梯级水库优化调度算法包括，建立一种梯形水库优化调度模型；基于所述优化调度模型确定数据的插值范围，选取格点，生成二维网格；给每个所述格点赋予权重值，在SOS2约束条件下，进行优化；对优化后的权重值进行计算，求出最优解并输出。本发明所提出的混合整数线性规划(MILP)算法框架计算效率高，该方法的计算时间随着水库数量的增加呈线性增加。本发明所提出的混合整数线性规划(MILP)算法框架对水库优化调度问题的约束条件进行分段线性处理，可以在一定程度上减少与原问题的偏差，保证了线性化的精度。
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公开(公告)号：CN114881432A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210424968.1
申请日：2022-04-22
Applicant: 郑州大学 , 云南电网有限责任公司
Abstract: 一种计及动态水流滞时的梯级水电站参与组合电力市场优化调度方法，以水电企业参与中长期合约和日前现货组合电力市场的发电利润最大化为目标，综合考虑上下游电站间的动态水流滞时、电站运行约束、机组运行约束和电力约束，提升了梯级电站优化调度的精细化水平。针对模型中的非线性约束，如目标函数、机组振动区、梯级电站间的动态水流滞时和机组运行状态，提出一系列线性化处理方法，将原非线性混合整数规划模型转换为标准混合整数线性规划模型，然后使用LINGO求解器对模型进行求解。本发明利用上下游水库间的补偿调节作用使发电企业参与组合电力市场的利润最大化，提升了梯级电站短期优化调度的精度，保证了电站和电网的安全、高效运行。
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公开(公告)号：CN113836185A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111138885.8
申请日：2021-09-27
Applicant: 云南电网有限责任公司
IPC: G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种电网模型版本控制和追溯管理方法及装置，包括获取电网模型文件；对电网模型文件进行解析，根据预设映射关系将解析得到的电网模型文件的各个数据组件存储至数据库中创建的数据表中；根据数据表查询获取对应日期的对应版本模型；根据预设的数据组织规则，组合对应版本模型的约束关系并生成对应文件，采用出清算法对对应文件进行现货出清计算。本发明提供了一种电网模型新增、编辑、删除、查询全流程、闭环的版本控制方法，对现有电网模型管理方法中仅支持增量数据，不支持电网模型编辑、删除的版本操作进行了补充和完善，有效的支撑了对电力现货市场对于电网模型管理的存储和精准还原的要求，提高了现货出清的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN112966858A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110187200.2
申请日：2021-02-18
Applicant: 云南电网有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种基于可变负荷的冗余约束识别方法及系统，所述方法包括：根据传统电力现货安全约束机组组合模型构建得到冗余约束识别数学模型；基于所述冗余约束识别数学模型，对于每一负荷预设范围内的线路，将线路潮流约束的限值分别固定在上限值和下限值之后，若对所述冗余约束识别数学模型进行求解的结果为无解，则将该线路潮流上限或下限约束记录为冗余约束。本发明能够识别出传统电力现货安全约束机组组合模型中的冗余约束并在求解优化模型时进行剔除，在不改变原问题最优解的前提下，能够极大地提高计算效率。
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