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公开(公告)号：CN116432905A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310386986.X
申请日：2023-04-07
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 中国石油大学(北京)
IPC: G06Q10/063 , H02J3/28 , H02J15/00 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供一种氢储能选址方法及装置。该方法包括：针对电力系统网络中的每个负载，计算在该负载位置处加入氢储能后，电力系统网络中所有线路的等效阻抗和等效线路容量，根据每个负载所在位置对应的所有线路的等效阻抗和等效线路容量，计算所述电力系统网络的电网传输能力以及电网节点介数，根据每个负载所在位置对应的所述电力系统网络的电网传输能力和电网节点介数，得到每个负载所在位置对应的所述电力系统网络的运行能力，并将最大运行能力对应的负载所在位置确定为氢储能的选址位置。本申请的方法，在选址过程中，综合考虑电网传输能力和电网节点介数两个维度，提高了氢储能选址的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114123180B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202111399339.X
申请日：2021-11-19
Applicant: 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开基于多负荷优化配置的用户需求侧配电网规划方法，本发明通过获取工业产区内各制造类型产业中各企业用户的历史产能记录，得到各制造类型产业中各企业用户的平均日产能耗电量，分析工业产区配电网的预估日均调取电量，并进行对应的预估电量调取，从而提高智能电网中配电网的电力供给效率，保证智能电网中配电网的安全可靠运行，同时根据工业产区内各制造类型产业中各企业用户配电支路的电能质量进行对应的规划处理措施，从而提高企业用户的生产连续性以及效率，降低增加企业用户的生产成本，并获取各制造类型产业中各企业用户生产单个产品的实际用电量，进而提高智能电网的电量管理精准度。
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公开(公告)号：CN115663764A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211431647.0
申请日：2022-11-16
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种级联型电力电子变压器本体保护方法及系统，其中，该方法包括：在判断级联型电力电子变压器低压直流侧发生短路故障之后，闭锁级联型电力电子变压器输入级和隔离级的低压H桥换流器；在预设时间后闭锁级联型电力电子变压器隔离级的高压H桥换流器。通过本发明，解决了相关技术中存在的电力电子变压器本体保护成本过高，直接完全闭锁易导致内部电容元件过电压的问题。
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公开(公告)号：CN115630743A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211359811.1
申请日：2022-11-02
Applicant: 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开提供的一种基于源网荷储互动的减碳微网日前能量优化方法。该基于源网荷储互动的减碳微网日前能量优化方法通过获取指定用电区域内对应的源网供电信息和指定用电区域对应用电量、生产量等信息，由此进行区域用电稳定权重、源网供电类型减碳权重、源网供电储能减碳权重以及源网供电线路减碳权重设置，并综合解析得出各源网供电端对应综合减碳权重因子，进而输出指定用电区域对应的最优减碳发电方式，有效的解决了当前技术对发电侧的减碳优化程度明显满足不了减碳优化需求的问题，实现了发电侧减碳优化的多维度分析，大幅度提升了发电侧的减碳优化效果，同时还最大程度上的规避了电网供电稳定隐患和供电安全隐患。
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公开(公告)号：CN114022038A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111415933.3
申请日：2021-11-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种配电网线路扩展规划方法及其规划结果评价方法，与现有技术相比解决了配电网规划考虑不全的缺陷。本发明包括以下步骤：配电网基础数据的获取；新典型日负荷曲线的生成；配电网未来负荷预测；配电网线路扩展规划结果的获得。本发明充分考虑了新型数字基础设施负荷中可调负荷与不可调负荷的比例，在电网高峰时段将可调负荷移至次日低谷时段以削减峰谷差，保证了在配电网执行分时电价的情况下，在高峰时段电网购电开销的减少，同时避免了在传统线路规划方法中为应对最大负荷而铺设的多余线路。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114004401A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111282066.0
申请日：2021-11-01
Applicant: 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种发电端中长期电量预测分解曲线生成方法，与现有技术相比解决了难以针对发电端中长期电量进行预测的缺陷。本发明包括以下步骤：发电端历史运行数据的获取；供需比曲线数据的生成；供需比现货因子的迭代计算；中长期交易因子的计算；发电端中长期电量预测分解曲线的生成。本发明充分发挥电力现货市场的信号作用，基于电力现货市场实际运行给出的数据信号，对发电端中长期电量曲线，综合考虑多因素进行预测分解曲线的迭代优化，实现了发电端中长期电量预测分解曲线的生成。
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公开(公告)号：CN113972699A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111233375.9
申请日：2021-10-22
Applicant: 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种电网尖峰负荷优化方法，通过新增光伏装机、实施需求响应和配置化学储能三个措施优化电网尖峰负荷，首先建立尖峰负荷优化模型，模型的目标函数为电网尖峰负荷削减的总成本最小，然后确定约束条件用于求解。该方法构建以总成本最小为目标的优化模型，对比提出尖峰负荷优化最佳方案，助力电力系统整体效率提升，为地区尖峰负荷发展趋势分析和应对策略制定提供了切实可行的理论方法。
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公开(公告)号：CN113888237A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111241969.4
申请日：2021-10-25
Applicant: 国网能源研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院
Inventor： 袁伟 , 李琼慧 , 王彩霞 , 朱刘柱 , 时智勇 , 陈宁 , 叶小宁 , 李钦淼 , 荣秀婷 , 黄碧斌 , 胡静 , 冯凯辉 , 洪博文 , 闫湖 , 李娜娜 , 沈玉明 , 刘文峰 , 孟子涵 , 杨超
IPC: G06Q30/02 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑系统成本的新能源经济开发规模规划方法，该方法包括根据系统新能源电量渗透率目标拟定初始新能源装机方案计算新能源利用率，增加系统灵活性改造等新能源消纳成本以减少弃电；当增加的新能源消纳成本与减少的新能源弃电损失基本相当时，对应的新能源利用率即为合理利用率；调整新能源装机，重复上述过程，直到合理利用率对应的新能源渗透率等于新能源电量渗透率目标，此时的合理利用率为该电量渗透率目标下的新能源合理利用率。本发明根据新能源电量渗透率目标计算系统新能源合理利用率对应的新能源累计装机规模，即为新能源经济开发规模，本方法在确定新能源弃电比例保证高渗透率目标下新能源电力系统实现综合规划最优。
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公开(公告)号：CN112952880A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110293295.6
申请日：2021-03-19
Applicant: 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种提升新能源消纳的电动汽车并网点导航与充放电控制方法，与现有技术相比解决了难以实现电动汽车并网导航与充放电优化以提升新能源消纳的缺陷。本发明包括以下步骤：电动汽车充电节点相关数据的获取；建立电动汽车充电节点优化模型；充电节点并网充放电控制优化。本发明基于新能源消纳的协同分析，对电动汽车并网点导航与充放电进行有效控制，使得每节点上的电动汽车充放电可根据各自并网节点电价不同，促使选择合适的时间和地点进行充电，提升电力系统调节能力，促进新能源消纳，调动电动汽车移动式储能充放电积极性。
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公开(公告)号：CN112036602A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010723982.2
申请日：2020-07-24
Applicant: 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明的一种集成人机智能的5G电动汽车充电预测方法和系统，包括以下步骤：S100、获取电动汽车的充电行为数据；S200、把获取到的充电行为数据输入事先设置好的电动汽车充电预测模型，对电动汽车的充电请求进行处理，进行预测并优化充电计划。本发明考虑到电动汽车固有的高移动性和低可靠性，提出了一种基于网络切片和边缘计算技术的5G智能电网架构，所提出的三层智能电网体系结构是实现混合人工智能算法的硬件基础。本发明提出了基于K均值的电动汽车充电行为聚类、基于K近邻(KNN)的电动汽车充电行为分类和基于LSTM的电动汽车充电行为预测的混合人工智能方法，多步混合预测过程有助于分析电动汽车的充电行为。
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