基于需求响应和分布式储能的风电并网智能调控系统

    公开(公告)号:CN107612017B

    公开(公告)日:2019-11-22

    申请号:CN201710675628.5

    申请日:2017-08-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于需求响应和分布式储能的风电并网智能调控系统,涉及风电并网和智能调控技术领域。所述风电并网智能调控系统,包括通过调度数据网依次进行连接的省级调度自动化系统、地市调度自动化系统、区域调度自动化系统、园区调度自动化系统以及用户智能控制终端;所述用户智能控制终端分别与分布式热泵和分布式储能系统连接;各级自动化系统之间能够进行信息交互,通过省级调度自动化系统下达总调控计划,下一级下达分配调控计划,最终通过用户智能控制终端对分布式热泵和分布式储能系统进行调控,以填补低谷负荷,减小峰谷差以改善风电并网。

    一种电网短期接纳可再生能源能力的评估方法

    公开(公告)号:CN106936128B

    公开(公告)日:2019-06-04

    申请号:CN201710132136.1

    申请日:2017-03-07

    Abstract: 本发明涉及电力市场技术领域,具体是一种电网短期接纳可再生能源能力的评估方法。电网短期接纳可再生能源能力的影响因素包括AGC备用水平、净负荷短期波动值、系统经济调峰能力、系统调峰需求、电网外送通道;电网短期接纳可再生能源能力的评估指标包括系统调频能力充裕度、系统调峰能力充裕度;所述系统调频能力充裕度定义为系统调频能力与系统调频需求的比值;通过计算出系统调频能力充裕度来评估电网短期接纳可再生能源的能力,本发明考虑全面,操作简便,适用性强。

    一种95598客服工单的潜在被投诉的评估方法及装置

    公开(公告)号:CN109165763A

    公开(公告)日:2019-01-08

    申请号:CN201810610029.X

    申请日:2018-06-13

    Abstract: 本发明公开了一种95598客服工单的潜在被投诉的评估方法及装置,涉及电力客服工作评价技术领域,包括以下步骤:先选取工单标签和用户标签;根据工单标签和用户标签与95598工单数据对应的客户名称进行匹配得到95598工单综合信息标签体系;根据95598工单综合信息标签体系构建95598工单数据的用户投诉行为分析模型;基于95598工单数据的用户投诉行为分析模型优化回归系数得到最优回归系数,基于最优回归系数构建最优95598工单数据的用户投诉行为分析模型,利用最优95598工单数据的用户投诉行为分析模型对95598客服工单进行评分和划分等级,通过评分得到的评分值和划分等级判断会产生后续投诉的概率,从而有效辅助电力公司的业务人员根据不同的95598工单提供的差异化增值服务。

    一种基于支线监测的用电异常预警系统

    公开(公告)号:CN107942162A

    公开(公告)日:2018-04-20

    申请号:CN201711113512.9

    申请日:2017-11-13

    CPC classification number: G01R31/00

    Abstract: 本发明公开了一种基于支线监测的用电异常预警系统,涉及用电监测装置技术领域。所述基于支线监测的用电异常预警系统,包括主监测预警装置、后台分析装置以及多个从监测预警装置,通过从监测预警装置的负荷运行模式识别功能和主监测预警装置的线损分析功能对电力用户负荷运行模式进行识别、异常线损分析计算,实现用户用电异常行为的自动辨识,相比传统的人工检查异常命中率大大提高,同时也提高了工作效率;本发明通过现场监测预警装置与后台分析装置相结合的方式,现场监测预警装置承担部分简单计算工作,大大减少通信压力,提高系统整体运行效率。

    一种基于不确定性因素与全省负荷预测的购电交易方法

    公开(公告)号:CN106447073A

    公开(公告)日:2017-02-22

    申请号:CN201610654807.6

    申请日:2016-08-11

    CPC classification number: G06Q10/04 G06Q50/06

    Abstract: 本发明公开了一种基于不确定性因素与全省负荷预测的购电交易方法,涉及电力技术领域,能够解决不确定因性素给电网公司制定外购电计划时带来较大的困难的技术问题。该基于全省负荷预测的购电交易方法包括:步骤S1、计算全省负荷预测、水电可发电量以及火电厂的规划发电量的概率性序列;步骤S2、通过不确定型电力电量平衡处理,得到外购电的需求电量概率性序列;步骤S3、基于需求电量概率性序列,计算购电充裕度;步骤S4、将负荷典型日的24小时划分为高负荷时段、中负荷时段和低负荷时段;步骤S5、计算从不同售电方购入峰荷期单位功率时,在负荷典型日的三个负荷时段中需要购入电量的总费用;步骤S6、确定各售电方的购电优先级。

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