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公开(公告)号：CN119543180A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411546919.0
申请日：2024-11-01
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 东北电力大学
IPC: H02J3/14 , H02J3/16 , H02J3/50 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/043 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于模糊控制的含高比例新能源电力系统的暂态电压减载控制方法、装置及介质，涉及电力系统稳定分析与控制技术领域。该方法包括利用电压轨迹预测模型预测电压轨迹；根据预测的电压轨迹计算电压预计恢复时间；确定关键减载对象；基于模糊控制的多轮次减载控制策略，使系统电压最终恢复稳定。通过人工智能离线训练大量样本，根据实时电压响应准确预测电压轨迹，提升电压稳定的评估的准确性；依据感应电机失速状态下特征，以选取关键减载对象，能够进一步提升低压减载的效率；同时根据模糊控制理论，基于系统受扰后的响应信息有依据地制定动作决策，在具有理论支撑的同时，有效地保障系统快速恢复稳定，并减少系统的减载量。
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公开(公告)号：CN112910014A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201911219178.4
申请日：2019-12-03
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 东北电力大学
Inventor： 程雪婷 , 张家瑞 , 刘新元 , 郑惠萍 , 崔杨 , 薄利明 , 段伟文 , 杨尉薇 , 张颖 , 曲莹 , 王玮茹 , 王锬 , 张谦 , 郝捷 , 皮军 , 张一帆 , 陈丹阳
Abstract: 本发明涉及一种风电集群分层的有功控制方法和系统，通过按风场所在区域将风电场划分为多个场群，并且使每一场群层中包括多个风场层，每一风场层中包括多个机组层后，对场群层不同模式下的预测调度值进行确定，并判断电网调度指令所下发的调度计划值与场群层预测出力值间的关系。根据所确定的关系，进一步获取风场层的出力计划值，再根据风场层的出力计划值，确定所述风场层中机组层的出力调度值，最后根据机组层的出力调度值，确定该机组层中风机机组的开启个数。本发明所提供的风电集群分层的有功控制方法和系统，能够合理下发机组层调控指令，减少风机机组的调控次数。
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公开(公告)号：CN112906928A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201911219202.4
申请日：2019-12-03
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 东北电力大学
Abstract: 本发明提出了一种风电场集群有功功率预测方法及系统。所述预测方法包括：获取风电场集群的有功功率的历史数据；基于误差前馈预测法和持续法，建立反映风电场集群的风电变化趋势的误差前馈预测模型；基于历史数据，训练所述误差前馈预测模型，确定所述前馈误差预测模型中的最优误差限值，得到训练后的误差前馈预测模型；基于待预测时刻的前n个时刻的历史数据，输入所述训练后的误差前馈预测模型，得到待预测时刻的有功功率预测值。本发明充分考虑了近期和历史风电场、风电集群功率数据的影响，及集群数据所表现出的规律性，采用前馈预测法与持续法相结合改善了预测精度，简化了预测算法，减少了计算量，实现了风电场集群的超短期预测。
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公开(公告)号：CN112906928B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201911219202.4
申请日：2019-12-03
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 东北电力大学
Abstract: 本发明提出了一种风电场集群有功功率预测方法及系统。所述预测方法包括：获取风电场集群的有功功率的历史数据；基于误差前馈预测法和持续法，建立反映风电场集群的风电变化趋势的误差前馈预测模型；基于历史数据，训练所述误差前馈预测模型，确定所述前馈误差预测模型中的最优误差限值，得到训练后的误差前馈预测模型；基于待预测时刻的前n个时刻的历史数据，输入所述训练后的误差前馈预测模型，得到待预测时刻的有功功率预测值。本发明充分考虑了近期和历史风电场、风电集群功率数据的影响，及集群数据所表现出的规律性，采用前馈预测法与持续法相结合改善了预测精度，简化了预测算法，减少了计算量，实现了风电场集群的超短期预测。
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公开(公告)号：CN119298097B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411330974.6
申请日：2024-09-24
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 东北电力大学
Abstract: 本申请属于电力系统技术领域，公开一种基于网络能量的电力系统暂态电压稳定判别方法、装置及介质，该方法包括：获取网络部分响应信息，并沿所述网络部分响应信息的轨迹积分，构建网络能量函数；基于皮尔逊相关系数，分别构建有功功率和无功功率与电压的相关性指标，定量分析有功功率和无功功率与电压之间相关性关系，提取出网络能量无功项作为电压主导因素；基于网络能量无功项的特性分析，将暂态电压稳定问题转换为网络能量无功项幅值轨迹曲线敛散性问题，利用最大李雅普诺夫指数判别系统暂态电压稳定情况。本申请不仅计算速度较快，同时鲁棒性较强，可适用于当前新能源接入量较大的新型系统；本申请能够实现电力系统暂态电压稳定性快速判别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119298097A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411330974.6
申请日：2024-09-24
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 东北电力大学
Abstract: 本申请属于电力系统技术领域，公开一种基于网络能量的电力系统暂态电压稳定判别方法、装置及介质，该方法包括：获取网络部分响应信息，并沿所述网络部分响应信息的轨迹积分，构建网络能量函数；基于皮尔逊相关系数，分别构建有功功率和无功功率与电压的相关性指标，定量分析有功功率和无功功率与电压之间相关性关系，提取出网络能量无功项作为电压主导因素；基于网络能量无功项的特性分析，将暂态电压稳定问题转换为网络能量无功项幅值轨迹曲线敛散性问题，利用最大李雅普诺夫指数判别系统暂态电压稳定情况。本申请不仅计算速度较快，同时鲁棒性较强，可适用于当前新能源接入量较大的新型系统；本申请能够实现电力系统暂态电压稳定性快速判别。
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公开(公告)号：CN111541272B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202010439528.4
申请日：2020-05-22
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种碳捕集电厂的多时间尺度调度方法及系统，本发明考虑碳捕集电厂具有深的调节范围和快的调节速率，采用提前指定次日的调度计划的方式，利用深的调节范围进行弃风消纳，而采用更具更短的预测周期的数据预测，以对调度计划进行实时调整的方式，利用快的调节速率实现实时调度中消纳弃风，同时，为避免日前日内确定的烟气分流比对实时调度阶段弃风消纳造成影响，在调度计划指定阶段和一次调整阶段限制烟气分流比的策略。
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公开(公告)号：CN118822150A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410791925.6
申请日：2024-06-19
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 东北电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q40/04 , G06Q50/26 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 一种基于动态碳交易价格的综合能源系统低碳调度方法属于能源系统调度技术领域。本发明考虑了动态碳交易机制的碳捕集电厂‑电转气(CCPP‑P2G)机组耦合运行和价格型需求响应(PDR)对IES进行低碳经济调度。本发明建立了IES的动态碳交易模型，灵活地捕捉碳交易市场中供需的消长。在系统存在不确定性的情况下，以最小化运行成本为目标，构建了双层优化模型。验证结果表明，本发明所提出的动态碳交易机制能够有效地提供时变的碳交易价格信号，充分反映碳排放配额的供需关系。本发明提出的方法科学合理，适用性强，效果佳，在减少弃风等不平衡问题、提高系统效益以及降低碳排方面具有相当的有效性。
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公开(公告)号：CN111541272A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010439528.4
申请日：2020-05-22
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种碳捕集电厂的多时间尺度调度方法及系统，本发明考虑碳捕集电厂具有深的调节范围和快的调节速率，采用提前指定次日的调度计划的方式，利用深的调节范围进行弃风消纳，而采用更具更短的预测周期的数据预测，以对调度计划进行实时调整的方式，利用快的调节速率实现实时调度中消纳弃风，同时，为避免日前日内确定的烟气分流比对实时调度阶段弃风消纳造成影响，在调度计划指定阶段和一次调整阶段限制烟气分流比的策略。
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公开(公告)号：CN119670758A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411739157.6
申请日：2024-11-29
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06F16/334
Abstract: 本发明提供一种科技项目管理用语义相似度分析方法，属于信息技术领域，该科技项目管理用语义相似度分析方法，包括对收集的项目文档进行预处理，包括文本清洗、分词和去除停用词；提取文档中的词汇特征，并将其转换为数值向量表示；计算文档或术语之间的语义相似度；应用相似度分析结果于文档管理和信息检索：通过对文档进行自动化的预处理，包括文本清洗、分词、去除停用词和标准化处理，系统能够快速准备文档数据，为后续的分析做好准备，使用先进的词嵌入模型(如Word2Vec、GloVe或BERT)自动提取文档中的词汇特征，并将其转换为数值向量表示，大大减少了人工干预的需求。
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