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公开(公告)号：CN117639099A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311615130.1
申请日：2023-11-29
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 北京信息科技大学 , 吉林省电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明属于光伏发电技术领域，具体涉及一种多目标优化器的高渗透率光伏配电台区优化运行方法。本方法包括：定义待优化的光伏配电台区的目标函数、决策变量和约束条件；设计多目标优化器：随机产生初始种群，对当前种群进行非支配排序后，使用基于参考点临界层中的环境选择方法进一步筛选出更优的种群进入下一代，依据搜索机制更新下一代种群新的位置，计算当前所有种群个数的目标函数值，重复操作直至到达最大迭代次数，使用熵权法从Pareto解集中选择最终种群，输出当前种群和目标函数的结果。该方法对高维非线性的含高渗透率的配电台区优化运行问题具有更强的求解能力和更快的求解速度，且多目标优化器的应用方法更方便，适应性更强。
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公开(公告)号：CN116191458B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202211564840.1
申请日：2022-12-07
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于火电机组孤网运行的频率控制方法及系统，涉及电网控制领域，所述方法包括：通过采集目标孤网系统的目标基础信息，其中包括目标前馈作用强度、目标控制器参数、目标输出限幅、目标变化速率；获得实时不平衡功率并结合预设决策方案得到实时状态类别；获得第一预设系数方案并确定第一调节系数，对目标前馈作用强度进行调节；获得实时频率，结合第二预设系数方案得到第二调节系数并对目标控制器参数进行调节；获得第三预设系数方案并确定第三调节系数对目标输出限幅进行调节；获得预设第四调节系数对目标变化速率进行调节；对目标孤网系统进行控制。解决了现有孤网运行频率不稳定的问题。达到了提高系统频率稳定性的效果。
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公开(公告)号：CN116191458A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211564840.1
申请日：2022-12-07
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于火电机组孤网运行的频率控制方法及系统，涉及电网控制领域，所述方法包括：通过采集目标孤网系统的目标基础信息，其中包括目标前馈作用强度、目标控制器参数、目标输出限幅、目标变化速率；获得实时不平衡功率并结合预设决策方案得到实时状态类别；获得第一预设系数方案并确定第一调节系数，对目标前馈作用强度进行调节；获得实时频率，结合第二预设系数方案得到第二调节系数并对目标控制器参数进行调节；获得第三预设系数方案并确定第三调节系数对目标输出限幅进行调节；获得预设第四调节系数对目标变化速率进行调节；对目标孤网系统进行控制。解决了现有孤网运行频率不稳定的问题。达到了提高系统频率稳定性的效果。
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公开(公告)号：CN115833090A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211286911.6
申请日：2022-10-20
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 东北电力大学 , 吉林省电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种输配电系统在冰灾场景下的韧性控制方法，根据输电线路所处环境的气象数据，构建冰灾场景下输电线路的故障率模型；根据输电线路的故障率模型，采用适应线路故障率变化的混合抽样法生成冰灾场景下输电系统的故障场景；根据极端自然灾害下电力系统韧性曲线建立输配电系统韧性评估指标和框架，进而建立考虑输电线路故障的输配电系统最优负荷削减模型；对采用不同韧性提升措施的输配电系统的韧性变化进行控制，提高了在冰灾场景下输配电系统的安全性。本发明以评估冰灾天气下输电网的线路故障对其所连接的配电网造成的影响，在一定程度上能够用于描述冰灾场景下输配电系统的韧性变化情况，本发明也能够作为选择合理的输配电系统韧性提升措施的依据工具。
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公开(公告)号：CN113471948A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110696174.6
申请日：2021-06-23
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司 , 中国科学院电工研究所
Inventor： 吕项羽 , 王佳蕊 , 李德鑫 , 田春光 , 邓卫 , 张海锋 , 张家郡 , 庄冠群 , 裴玮 , 李成钢 , 王伟 , 陈璟毅 , 刘畅 , 高松 , 孟涛 , 蔡丽霞 , 张懿夫 , 冷俊 , 张钰
Abstract: 本发明涉及一种风光储互补制氢交直流系统的自适应管控方法，具体包括如下步骤：步骤1：基于风光储互补制氢交直流系统的历史运行数据形成专家库并推理预测，预测当前时刻t的储能装置功率理论值；步骤2：基于步骤1预测的当前时刻t的储能装置功率理论值进行自适应管控。本发明提出风光储互补制氢交直流系统的自适应管控方法，减少系统控制复杂度，实现复杂工况下系统的自适应管控，并同时确保高效、平稳制氢。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118132913A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311746031.7
申请日：2023-12-18
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种韧性评估中基于PCE的电网N‑k故障影响计算方法，包括：在电力系统中设置每一个N‑k故障时，选择采样生成N1个输入变量样本；在每一个样本点处由原模型执行确定性最优潮流计算；根据各输入变量概率分布类型，选择对应的正交多项式作为基函数构造PCE；根据输入变量样本和完整PCE，采用贪心算法正交匹配追踪求解逼近系数，得到SPCE代理模型；生成N2个输入变量样本，根据系统的故障情况选择对应的SPCE代理模型，求解在任意负荷水平下发生N‑k故障时系统有功负荷削减情况。
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公开(公告)号：CN114252103B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202111288138.2
申请日：2021-11-02
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明涉及一种融合电站运行故障预测方法。首先根据传感器系统实时测量数据，经过数据清洗和拓展卡尔曼滤波算法对数据进行预处理，得到各运行参数的最优值；然后计算出每个运行参数的风险值，最后建立了融合电站的风险评估模型，利用随机森林回归预测算法预测出总体风险因子，依据总体风险因子的大小来进行风险评估，进行安全预警，为后期的运维工作提供参考，提升了融合电站运行的安全性。
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公开(公告)号：CN113471963B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110696173.1
申请日：2021-06-23
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司 , 中国科学院电工研究所
Inventor： 李德鑫 , 王佳蕊 , 吕项羽 , 田春光 , 裴玮 , 张家郡 , 张海锋 , 庄冠群 , 邓卫 , 李成钢 , 王伟 , 陈璟毅 , 刘畅 , 高松 , 孟涛 , 蔡丽霞 , 张懿夫 , 冷俊 , 张钰
Abstract: 本发明涉及一种可再生能源氢能微网系统能量路由管理方法，包括如下步骤：获取当前运行时刻的风力发电功率PW，当前运行时刻的光伏发电功率PP，当前运行时刻的制氢负荷功率PH，当前运行时刻的储能功率PE，当前运行时刻的可再生能源氢能微网系统与电网的交互功率PG，以及上网售电价格α1、制氢收益价格β1；步骤1：判断前运行时刻的储能功率PE，当确定储能单元输出功率时，进一步根据当前运行时刻的可再生能源氢能微网系统与电网的交互功率PG对前运行时刻的储能功率PE进行调整；步骤2：判断前运行时刻的储能功率PE，当确定储能单元吸收功率时，进一步根据当前运行时刻的可再生能源氢能微网系统与电网的交互功率PG对前运行时刻的储能功率PE进行调整。
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公开(公告)号：CN118586586A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410637015.2
申请日：2024-05-22
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/088 , G06N3/09 , H02J3/00 , H02J3/06
Abstract: 本发明一种基于多层前馈神经网络的新型电力系统韧性评估方法，属于电力系统韧性评估领域；包括步骤1：获取新型电力系统运行期间的历史数据，通过蒙特卡罗模拟生成大量系统状态数据，并将其添加到数据集中；步骤2：使用OPF模型计算电力系统在不同状态下的运行结果，将计算出的潮流分布和最优负荷削减作为标签数据；步骤3：训练多隐藏层前馈神经网络模型，实现韧性指标的高精度快速求解；步骤4：在验证集测试模型精度是否达标；步骤5：在线应用训练好的多隐藏层前馈神经网络模型当模型应用于新型电力系统韧性在线评估。本发明能够提取电力系统运行状态和最优负荷削减量之间的非线性映射关系，加快电力系统韧性评估过程，实现实时在线评估。
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公开(公告)号：CN118171722A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202311667898.3
申请日：2023-12-06
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网吉林省电力有限公司 , 东北电力大学 , 吉林省电力科学研究院有限公司
Inventor： 李德鑫 , 王长江 , 庄冠群 , 王澎 , 张海锋 , 王伟 , 高松 , 王佳蕊 , 刘亚东 , 张家郡 , 孟祥东 , 李成钢 , 刘畅 , 张懿夫 , 彭晓宇 , 刘鸣泰 , 陈超 , 付宇泽 , 张钰 , 董运昌 , 孟涛 , 陈璟毅 , 韩文琪 , 刘宸
IPC: G06N3/0985 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06F17/16 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习含高比例新能源电网N‑1故障及装置，所述方法包括：获取电力系统数据；根据N‑1问题特征确定全连接神经网络的结构；根据所获取电力系统数据确定全连接神经网络的输入输出特征向量；确定损失函数loss，根据输入输出特征向量对神经网络参数进行更新；评估更新后的训练模型的效果，以均方差以及平均绝对误差为指标；若训练模型的效果不理想，重新调整神经网络参数，否则，输入待N‑1分析电力系统数据并输出故障分析结果。所述装置包括：处理器和存储器。本发明解决了故障分析面临的计算挑战，提高了计算速度且遍历了更复杂全面的场景。
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