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公开(公告)号：CN110829408A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201910896739.8
申请日：2019-09-23
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 东北电力大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 基于发电成本约束的计及储能电力系统的多域调度方法，属于电力系统的调度技术领域。本发明利用储能系统这种可转移负荷的调度特性，在电力系统的实际调度中更能发挥灵活调度的重要作用。从源储灵活调度的角度提出多域调度方法，从源储灵活调度的角度提出多域调度方法，综合考虑负荷、风电出力随机波动与系统调节能力等因素的影响，将系统内所有调节容量统一调度，重新分配成三种控制域，即以完全消纳风电为目标的正常域、需调用储能系统消纳风电的异常域、以及无调节能力、被迫弃风的紧急域。在不同域下，通过常规火电机组与储能系统的合理搭配，以清洁能源消纳最大为目标，实现多域经济调度。
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公开(公告)号：CN110807508A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911056853.6
申请日：2019-10-31
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 东北电力大学
Abstract: 计及复杂气象影响的母线峰值负荷预测方法，属于母线峰值负荷预测技术领域。本发明以条件互信息对原始特征集合中待选特征的特征重要度结果为依据，结合IPSO-ELM作为预测器，开展前向特征选择，确定母线峰值负荷预测的最优特征集合，降低了母线峰值负荷预测时特征冗余对预测精度的影响，且针对不同母线分别构建最优预测模型有效提高了不同母线预测精度，又引入改进粒子群优化极限学习机与线性方法结合，开展不同场景下峰荷预测，满足小样本或无样本场景下预测需要。
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公开(公告)号：CN110601264A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910896712.9
申请日：2019-09-23
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 东北电力大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 计及超大功率蓄热电锅炉消纳能力的多能源优化调度方法属于多能源优化调度技术领域。本发明参考现有研究成果，从经济、环保、最大化消纳清洁能源三方面入手，建立了考虑蓄热电锅炉消纳能力的风-光-水-火电联合优化目标函数。通过在调度模型中加入蓄热电锅炉这种可控负荷，能够在风电等清洁能源不能消纳时，作为负荷消纳过剩的清洁能源。在保证系统安全稳定运行的同时，提高风电消纳能力，实现了最优清洁能源调度。在冬季供暖时，考虑了蓄热电锅炉的储热、放热能力后，通过电采暖的方式，既满足冬季取暖需求，也能够减少清洁能源的浪费，有利于消纳风电等清洁能源。本发明的调度方法适用于在冬季供暖季节。
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公开(公告)号：CN109934476A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910165023.0
申请日：2019-03-05
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明的一种基于主体有限理性决策的微电网源-储联合规划多策略演化博弈分析方法，其特点是：包括建立多利益主体演化博弈模型、建立演化博弈复制者动态方程、演化稳定策略的求取、基于多策略集演化博弈演化稳定策略的求解等步骤，解决了当前微电网规划中难以平衡微电网运营商与电网运营商间利益冲突，以及传统博弈方法假设参与人完全理性的局限性的问题。采用本发明方法可以有效平衡微电网运营商与电网运营商间收益，提高微电网内可再生能源利用率，并合理降低电网网损。具有方法科学合理，适用性强，效果佳，能够提高微电网智能规划效率，平衡不同运营商之间利益关系等优点。
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公开(公告)号：CN109902340A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910050607.3
申请日：2019-01-20
Applicant: 东北电力大学
Inventor： 黄南天 , 王文婷 , 蔡国伟 , 杨冬锋 , 黄大为 , 杨德友 , 孔令国 , 王燕涛 , 张祎祺 , 杨学航 , 包佳瑞琦 , 吴银银 , 李宏伟 , 赵文广 , 刘德宝 , 张良 , 刘博
Abstract: 本发明是一种计及复杂气象耦合特性的多源-荷联合场景生成方法，其特点是，包括：风速、辐照、负荷等与气象因素的相关性分析，确定源-荷气象耦合特性集合；针对历史气象数据进行聚类分析，获得具有不同气象特点的聚类结果；以类内所含日期中风速、辐照、负荷历史数据，构建基于数据驱动的深度MDVAE联合场景生成模型；通过生成的风速、辐照转化为风-光出力，构建多源-荷场景。本发明解决了风-光等可再生能源出力不确定性建模困难的问题，提高了生成场景集与实测数据间概率分布的相似性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104459397A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410740831.2
申请日：2014-12-08
Applicant: 东北电力大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明是一种采用自适应多分辨率广义S变换的电能质量扰动识别方法，其特点是，包括电能质量扰动信号采集、将扰动信号利用自适应多分辨率广义S变换进行处理、扰动信号特征提取和设计决策树分类器对样本进行分类等步骤。与以往的电能质量扰动分类方法相比，在保证了单一扰动的识别准确率基础上，考虑到各频域特征的表现需要，分频域设计窗宽调整因子，能够进一步提高复合扰动的识别准确率，具有科学合理，适应性强，较高的推广应用价值等优点。
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公开(公告)号：CN104113084A
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201410369925.3
申请日：2014-07-31
Applicant: 东北电力大学
IPC: H02J3/38
CPC classification number: Y02E10/763
Abstract: 本发明是一种风电-制氢并网发电系统的控制方法，包括建立基于双馈感应发电机的风电机组模型、建立电解槽模型和对并网发电系统进行控制等内容，能够充分反应对风电-制氢并网发电系统建模与控制的有效性；提高了电网对新能源的接纳能力，适应性强，具有较高的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN119253576A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411173332.X
申请日：2024-08-26
Applicant: 东北电力大学
IPC: H02J3/00 , G01W1/10 , G06F18/2113 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06Q50/06 , G06N3/048 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开的基于时‑空图卷积神经网络的广域多风电场短期预测方法，具体按以下步骤实施：S1、确定强相关气象特征；S2、确定时‑空图多节点特征集；S3、以多风电场之间历史出力相关性作为时‑空图边特征；S4、引入时‑空图神经网络中信息传播机制，构建聚合历史出力强相关场站数据天气预报和历史出力高维特征的信息传播机制，S5、在时‑空图神经网络训练过程中引入绝对误差损失和交叉熵损失相结合的损失函数，结合门控循环单元层完成多风电场短期预测。本发明的基于时‑空图卷积神经网络的广域多风电场短期预测方法，解决现有技术中存在的风电功率的预测值与实际值存在较大差异的问题。
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公开(公告)号：CN114465256B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202210079212.8
申请日：2022-01-24
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了多节点电动汽车充电负荷联合对抗生成区间预测方法，包括分析待预测日和历史日联合充电场景中多节点充电负荷间时‑空相关性，确定描述多节点电动汽车充电行为的原始多节点多相关日联合充电场景集；利用梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络刻画充电负荷时‑空分布强随机性，对抗生成海量与原始场景集具有相似概率分布但时序分布存在差异的联合充电场景；根据生成的多节点多相关日联合充电场景集，采用加权2‑D相关系数筛选出与待预测日强相关联合场景集；根据待预测日强相关联合场景集获得多节点充电负荷区间预测结果；能更有效预测配网空间内电动汽车充电负荷时‑空分布，更有利于提高配电网运行的稳定性与经济性。
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公开(公告)号：CN112329335B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202011139435.6
申请日：2020-10-22
Applicant: 杭州电力设备制造有限公司 , 东北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/086 , G06N3/126 , G06F111/10 , G06F113/08
Abstract: 本发明一种变压器油中溶解气体含量的长期预测方法，利用遗传算法对数据时间窗步、网络隐藏层、训练次数、随机失活参数进行寻优，克服预测模型预测结果精度低的问题；本发明提出的长短期记忆人工神经网络与遗传算法结合的预测模型相比于传统的预测模型有着更高的长期预测精度，可以更好地追踪油中溶解气体的变化趋势。
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