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公开(公告)号：CN117787766A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311574093.4
申请日：2023-11-23
Applicant: 华北电力大学 , 国网内蒙古东部电力有限公司供电服务监管与支持中心 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于物元分析的电力系统全环节碳排放测评方法及系统，首先构建全环节碳排放测评指标体系，再构建熵权计算模型并基于该模型确定各项指标所占权重，接着确定各项指标的等级区间，同时建立物元分析模型；本发明实现了具有对碳排放进行多维度快速测评的功能，且测评的范围覆盖了整个电力系统运行的全部环节，这样采用不同侧面和不同层次的测评方式进行测评保障了测评结果的全面性和准确性，保障了碳排放的减排监管效果，还实现了能快速确定影响电网发展水平的关键因素，维护了碳减排工作的有效性，适合被广泛推广和使用。
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公开(公告)号：CN116228000A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310095792.4
申请日：2023-01-29
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司供电服务监管与支持中心 , 华北电力大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于综合能源系统碳排放程度评级的绿色证书分配方法；本发明提高了对用户的碳排放程度进行等级评定，可以让用户对自身的碳排放情况有清晰的认识，明确自己的减排责任，从而积极引导高排放分区和特高排放分区的用户购买绿色责任证书，降低等效的碳排放程度的优点，将用户碳排放程度定义为综合考虑碳势和碳排放量后的评价指标。碳排放程度标准值根据系统平均碳排放程度和地方政府减排计划规定，并根据用户的平均碳排放程度与标准值之间的差异程度，来界定电力用户碳排放程度级别构建绿色证书分配模型，解决绿色电力证书在用户侧的分配问题，引导用户积极承担碳减排责任。
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公开(公告)号：CN115936390A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211675771.1
申请日：2022-12-26
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司供电服务监管与支持中心 , 华北电力大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于动态碳排放因子的综合能源系统低碳需求响应方法，首先构建综合能源系统发电机组模型，再根据构建的综合能源系统发电机组模型建立以发电成本最小为目标的机组出力，并获得发电机组最优出力；本发明通过构建电‑热耦合的动态碳排放因子，并将电力系统碳排放量从源侧传递到荷侧，再同时实时更新，使得用户能对自身用电行为产生的碳排放量有清晰的认知，从而极大程度的减少了高碳排放行为，接着建立满足可感知、公平性、激励性和可激励性原则的低碳需求响应机制，使得用户能进一步的调整用电时间，并最大程度的减少可转移负荷和可削减负荷，进而达到节能减排的效果，适合被广泛推广和使用。
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公开(公告)号：CN116388274A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310357327.3
申请日：2023-04-04
Applicant: 华北电力大学
IPC: H02J3/38 , H02J3/46 , H02J3/00 , H02J3/06 , G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06N3/045 , G06N3/0475
Abstract: 本发明公开了主动配电网中新能源与多时间尺度灵活性资源协同分配方法，首先构建含有梯度惩罚的生成对抗网络场景生成模型，再基于构建好的场景生成模型对主动配电网初始场景进行典型日场景缩减并产生典型日场景缩减结果，接着选取典型日场景并对新能源出力与负荷需求进行多时间尺度波动分解；本发明实现了具有能充分利用多时间尺度灵活性资源的响应特性满足不同时间尺度下的灵活性需求的功能，且平衡了不同时间尺度下新能源和负荷的出力波动，也实现了灵活性资源和新能源的优化配置，不仅降低了系统的分配运行成本，还能提高系统运行的灵活性，也促进了风光等可再生能源的消纳能力，适合被广泛推广和使用。
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公开(公告)号：CN107194495A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710266598.2
申请日：2017-04-21
Applicant: 北京信息科技大学 , 华北电力大学 , 国家电网公司领导力开发研究中心 , 吉林省电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明属于太阳能利用研究领域，特别涉及一种基于历史数据挖掘的光伏功率纵向预测方法，首先针对不同季节的历史光伏功率数据进行统计分析，得到相应季节下光伏功率的6个统计指标。利用欧式距离对上述统计指标进行聚类，得到不同季节不同天气情况下的相似日矩阵，通过一维正向云发生器形成相似日典型曲线及分布区间。利用马尔可夫链理论实现相应时刻未来24小时的光伏功率纵向预测，将该预测值与相似日典型曲线分布区间进行融合，形成新的预测值。最后将新的预测值与持续预测法得到的预测值通过一维逆向云发生器进行加权融合，实现基于历史数据相似云融合的光伏功率纵向预测，进一步提高光伏功率的预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113848720B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202111175054.8
申请日：2021-10-09
Applicant: 国核电力规划设计研究院有限公司 , 华北电力大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了基于全功率直驱风机控制惯性的系统稳定性分析方法，根据宏观物理学理论，以单摆运动为例导出摆锤运动方程；对摆锤运动方程进行机械运动惯性分析，并得出机械运动惯性分析结论；基于摆锤的机械运动惯性分析结论提出电力电子原件的惯性表现，并基于LC的二阶电路推导出某惯性元件的统一数学表达式；以全功率PMSG并网换流器为研究对象推导其内外环控制器的惯性表达式；本发明得出了PMSG的控制稳定性跟交流侧线路阻抗Zl和控制器的整定值有关联，且在其他条件不变时，当内环参数kp2增加时，内环控制带宽增加，此时外环参数kp1的稳定阈值减小，PMSG换流器的内环电流表现出惯性特征，其物理本质是反馈控制的滞后效应。
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公开(公告)号：CN116307603A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310295222.X
申请日：2023-03-23
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0475
Abstract: 本发明公开了根据环境特征进行数据驱动的园区综合能源系统灵活性检测方法，首先构建园区综合能源系统的整体结构及灵活性检测框架，再基于构建好的灵活性检测框架设计含有梯度惩罚的条件生成对抗网络的可再生能源场景生成模型，接着根据构建好的可再生能源场景生成模型对环境特征进行分类，并确定样本标签，再对不同环境特征下的可再生能源出力场景进行缩减，获得每种环境特征下的典型出力场景；本发明实现了具有能及时检测园区综合能源系统在不同环境特征下的运行灵活性功能，且准确刻画了可再生能源出力不确定和波动性，指导了园区综合能源系统优化运行和灵活性资源的优化配置，适合被广泛推广和使用。
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公开(公告)号：CN116245333A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310246514.4
申请日：2023-03-10
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的园区综合能源系统调度优化方法，首先构建园区综合能源系统物理模型，再根据构建的园区综合能源系统物理模型设计基于模型预测控制的园区综合能源系统双层优化方案，接着基于设计的综合能源系统双层优化方案，再分别构建园区综合能源系统上层滚动经济优化调度模型和构建园区综合能源系统下层动态性能优化控制模型，随后对构建好的上层滚动经济优化调度模型和下层动态性能优化控制模型输入初始参数，再求解上层滚动经济优化调度模型和下层动态性能优化控制模型；本发明实现了具有降低系统运行成本的功能，且还提高了系统的动态响应性能，促进了风光等可再生能源的消纳，适合被广泛推广和使用。
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公开(公告)号：CN107194495B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201710266598.2
申请日：2017-04-21
Applicant: 北京信息科技大学 , 华北电力大学 , 国家电网公司领导力开发研究中心 , 吉林省电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明属于太阳能利用研究领域，特别涉及一种基于历史数据挖掘的光伏功率纵向预测方法，首先针对不同季节的历史光伏功率数据进行统计分析，得到相应季节下光伏功率的6个统计指标。利用欧式距离对上述统计指标进行聚类，得到不同季节不同天气情况下的相似日矩阵，通过一维正向云发生器形成相似日典型曲线及分布区间。利用马尔可夫链理论实现相应时刻未来24小时的光伏功率纵向预测，将该预测值与相似日典型曲线分布区间进行融合，形成新的预测值。最后将新的预测值与持续预测法得到的预测值通过一维逆向云发生器进行加权融合，实现基于历史数据相似云融合的光伏功率纵向预测，进一步提高光伏功率的预测精度。
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公开(公告)号：CN107192953A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710266471.0
申请日：2017-04-21
Applicant: 华北电力大学 , 国家电网公司领导力开发研究中心 , 吉林省电力科学研究院有限公司
CPC classification number: G01R31/367 , G06N3/0445 , G06N3/0481
Abstract: 本发明属于电池储能技术领域，尤其涉及一种基于GA‐Elman的储能电池软故障诊断方法，包括对不同衰减程度下的端电压信号和荷电状态信号进行采集分析，获得端电压偏离度Devk和SOC惩罚角θk两个特征量，归一化处理后作为GA‐Elman神经网络的输入，以电池衰减后的剩余容量Qk作为GA‐Elman神经网络的输出，求取Qk的相对劣化度，依据相对劣化度确定大容量电池储能系统软故障论域上的四个模糊子集及其隶属函数，建立具有模糊输出的软故障诊断模型，实现电池储能系统软故障的模糊诊断。本发明的方法有较高的准确性，具备电池软故障级别综合判定的能力，为大容量电池储能系统的软故障诊断指明了新的方向。
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