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公开(公告)号：CN115630749A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211392982.4
申请日：2022-11-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q30/0645 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于电站储能租赁服务和辅助服务的共享储能运营方法，该方法首先，根据新能源电站租赁的储能容量确定配套储能的总体需求和租赁收益；然后，根据新能源电站实际运行需求，计算配套储能的冗余能力；其次，根据配套储能的冗余能力计算共享储能电站参与电网辅助服务的有效容量和辅助收益；最后以租赁收益和辅助收益最大为目标，调整新能源电站租赁的储能容量，得到最优共享储能运营模式，该方法能够辅助共享储能运营商根据市场的情况，制定自身向新能源电站租赁容量的比例，保证自身运营效益的最大化。
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公开(公告)号：CN115641158A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211393509.8
申请日：2022-11-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0203 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种海上风电场的配套储能运营模式确定方法，该方法首先确定所需配置储能的海上风电场的装机容量及所需满足的储能配置比例；然后计算海上风电场的配套储能运营模式下海上风电场的建设成本、年运营成本以及营业收入；并确定海上风电场基准内部收益率和基准投资回收期；最后计算配套储能运营模式下，海上风电场的n年现金流出和现金流入，以基准内部收益率和基准投资回收期为初始值迭代计算配套储能运营模式下，海上风电场的投资回收期；选择投资回收期短的作为优选配套储能运营模式，该方法能对多种储能运营模式的投资效益进行评估，得到最优的海上风电场的配置储能的运营模式决策。
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公开(公告)号：CN110378504B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910293799.0
申请日：2019-04-12
Applicant: 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于高维Copula技术的光伏发电爬坡事件概率预测方法，包括如下步骤：从历史光伏功率数据中识别出光伏发电爬坡事件集合；提取表征爬坡事件的四种典型特征；采用ε不敏感支持向量机法得到各个特征量的点预测值；得到预测误差数据集，利用混合高斯模型建立单个特征量预测误差的边缘概率分布；利用正则最大似然估计法进行参数估计；选择最优的Copula函数模型；基于最优Copula模型，利用牛顿‑拉夫逊法迭代得到具体的预测区间。本发明利用高维Copula建模方法，根据光伏功率爬坡特征量之间的随机相关性，建立各个特征量的条件概率模型，能够为光伏发电爬坡事件的预测提供额外的不确定信息，提高概率预测的精确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112242710A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201910643216.2
申请日：2019-07-17
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网宁夏电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/36
Abstract: 本发明提供了一种基于场景分析的新能源跨区域消纳方法，包括：分别将两区域电网新能源历史预测误差数据、新能源预测发电曲线和新能源负荷曲线带入预先构建的特高压直流跨区域消纳模型，得到满足跨区域新能源消纳电量期望值最大的各区域机组启停和直流线路输送优化计划；执行所述两区域机组启停和直流线路输送优化计划，实现两区域新能源消纳。本发明提供的技术方案建立了特高压直流跨区域消纳模型，将特高压直流线路、送端区域和受端区域三者作为研究对象，充分协调两区域新能源消纳空间，促进两区域新能源消纳。
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公开(公告)号：CN111064231A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911376409.2
申请日：2019-12-27
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网宁夏电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种新能源分级互动消纳方法，包括：根据预先构建的基于调度计划的新能源跨区域消纳模型，得到现有跨区域系统中各断面下的新能源消纳情况，并基于所述新能源消纳情况进行断面划分重组，得到由新划分的多个断面和断面级别组成的互联跨区域系统，以及各级断面的互动系数；在此基础上求解预先构建的基于互动系数的新能源互动消纳模型，计算得到使所述互联跨区域系统新能源互动量最小和新能源弃电最小的各断面下新能源发电计划和联络线输送计划。本发明提供的技术方案促进新能源富余发电消纳，降低新能源互动协调整体难度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117668674A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202210980826.3
申请日：2022-08-16
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 东南大学
IPC: G06F18/2411 , G06F17/18 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N20/10 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种分布式新能源异常数据检测方法、系统、设备和介质，包括：对待测分布式新能源出力数据进行阈值筛选，将超出阈值的数据判定为异常数据；对经过阈值筛选的数据进行数据变化程度检测，将数据变化程度超出设定数据变化程度阈值的数据判定为异常数据；对经过前两步筛选的数据结合预先确定的残差阈值进行检测，将超过残差阈值的数据判定为异常数据；其中，残差阈值基于预先构建的回归预测模型确定；其中，回归预测模型基于卷积神经网络和支持向量回归算法构建。本发明对待测数据进行多步筛选，先检测易检测的数据，再用回归预测模型将难检测的异常数据筛选出来，解决了传统数据检测方法判断阈值误差较大无法实现检测精度和效率的问题。
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公开(公告)号：CN114254373A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202210189429.4
申请日：2022-03-01
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明应用于基于气象、电源、电网数据统一管理下的分布式新能源数据中台，涉及一种加密传输方法、装置和系统，包括：采集分布式新能源电站数据，得到第一电站数据；基于预先建立的元数据字典对所述第一电站数据进行替换处理，得到第二电站数据；将所述第二电站数据依据加密要求进行处理，得到第三电站数据；将所述第三电站数据组装成为Json文件并进行传输。本发明在保障新能源数据传输安全性的基础上，借助大数据中台实现数据空间无障碍交换，减少了对业务终端数据处理的压力。
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公开(公告)号：CN115566794A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211119813.3
申请日：2022-09-14
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明提供了一种全电厨房用电安全监管系统和方法，包括：全电厨房接线模块，连接在配电箱与全电厨房设备之间，且全电厨房接线模块中电线的线径根据所述全电厨房设备的额定功率进行选择，监控探测器，与配电箱和全电厨房设备连接，用于获取配电箱和全电厨房设备的运行数据以及厨房温度数据，并发送给主站系统模块，并在全电厨房发生异常状况后，控制全电厨房总断路器跳闸，主站系统模块，用于接收运行数据以及厨房温度数据，对运行数据和厨房温度数据进行数据处理，并结合预设算法，对全电厨房进行状态监测和电量分析，并存储运行数据和厨房温度数据，本发明通过较低的成本实现对全电厨房进行就地监测和集中监管，保障操作人员人身安全。
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公开(公告)号：CN110212591B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201910293814.1
申请日：2019-04-12
Applicant: 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知技术的分布式光伏辐照度量测布点方法，包括如下步骤：收集量测数据；建立光伏总体出力与各光伏电站辐照度之间的多项式关系模型；利用压缩感知技术重构模型的多项式系数；将多项式系数的求解近似等价为可行域为凸的l1范数最小化问题；求解模型的截断误差；求解l1范数最小化问题，得到模型的多项式系数；将多项式系数的绝对值按从大到小排列，进行量测布点。本发明利用压缩感知技术，对光伏总体出力与区域内各光伏电站辐照度之间的多项式模型进行稀疏优化，实现了模型的降维和简化，选取最具代表性的光伏电站布置量测，在保证对区域光伏全局出力准确估计的基础上，减少冗余量测点，提高了经济效益。
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公开(公告)号：CN111797564A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010439616.4
申请日：2020-05-21
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种高维分布式光伏出力的相关性样本获取方法及系统，所述方法包括：基于同步采集的各分布式光伏电站的出力数据得到多组光伏出力时序数据；基于多组光伏出力时序数据，采用结构学习算法和最大似然估计法进行网络结构和参数学习，构建基于贝叶斯网络的拓扑结构；对所述贝叶斯网络的拓扑结构中各网络结点进行遍历采样，获得具有相关性的高维分布式光伏出力样本。本发明以数据为驱动，通过确定贝叶斯网络的拓扑结构并进行参数学习，获得服从联合概率分布的分布式光伏相关性样本，能够较为全面、准确地描述多个分布式光伏电站出力的线性和非相关性特征。
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