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公开(公告)号：CN111723908A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010532253.9
申请日：2020-06-11
Applicant: 国网浙江省电力有限公司台州供电公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的含风电电力系统实时调度模型，该模型采用深度神经网络获得调度策略：首先，在传统优化调度模型中考虑环境经济，计算调度策略和成本作为深度神经网络的输出；然后，根据电网调度输入输出数据特性，设计深度神经网络各层间不同激活函数，捕捉更广泛的输出；最后，提出一种改进的深度神经网络参数初始化方法，提高了收敛速度。该实时调度模型充分考虑含风电电力系统的环境经济影响，并利用数据驱动方法减少调度策略获得时间，保证系统实时获得调度计划。
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公开(公告)号：CN110994620A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911123269.8
申请日：2019-11-16
Applicant: 国网浙江省电力有限公司台州供电公司
Inventor： 叶琳 , 杨滢 , 张东波 , 孙维真 , 洪道鉴 , 陈新建 , 张静 , 石博隆 , 周正阳 , 于杰 , 朱轶伦 , 王周虹 , 夏敏燕 , 高慧英 , 王彬任 , 周洪青 , 郑子淮 , 洪蕾 , 倪冬卉 , 汤易 , 高强 , 罗扬帆
Abstract: 本发明涉及一种Q-Learning算法的电网潮流智能调整方法，包括将电网中的变量、动作和目标分别转换成算法中的状态、动作与奖励；从动作空间里选择一个动作，根据潮流计算的结果给出立即回报，并修正下一个状态；根据Q-Learning中的策略向前观察下一个探索动作；根据得到的回报更新Q值表中相应位置的Q值；若未到达最终状态，回到步骤二；若到达最终状态，迭代次数加1；若迭代次数未达到设置值K，即Episode＜K，回到步骤二，若迭代次数未达到设置值K，即Episode＝K，输出Q值表；输出最好的机组组合。通过采用基于Q-Learning算法的电网潮流调整策略，在不依靠人的经验的前提下，保证了电网潮流调整结果的准确性与效率。
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公开(公告)号：CN118763802A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410799835.1
申请日：2024-06-20
Applicant: 国网浙江省电力有限公司台州供电公司
Abstract: 本发明公开了一种短路电流在线主动控制方法、系统及存储介质，解决了现有技术的不足，包括以下步骤：步骤1，新能源厂站短路电流主动控制装置实时采集新能源厂站各逆变器参数信息，根据新能源厂站各逆变器参数信息判断短路电流是否异常，如果短路电流异常则将异常信息上送至主站平台前置；步骤2，主站平台前置将上送的异常信息以数据或文件形式交互至主站短路电流主动控制功能模块；步骤3，主站短路电流主动控制功能模块根据异常信息生成主动控制策略；步骤4，将主动控制策略下发至新能源厂站的短路电流主动控制装置，短路电流主动控制装置根据主动控制策略进行操作使短路电流恢复到正常状态。
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公开(公告)号：CN112560898B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202011338730.4
申请日：2020-11-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 , 浙江大学
Inventor： 朱轶伦 , 张东波 , 万灿 , 陈新建 , 于杰 , 罗烨锋 , 应姿 , 高慧英 , 夏敏燕 , 洪骋怀 , 王彬任 , 丁春燕 , 洪道鉴 , 王周虹 , 郑子淮 , 屠雨夕 , 苏崇 , 项明俊 , 曹照静
IPC: G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的负荷时空预测方法，属于电力负荷预测领域。该方法进行了负荷时空特征筛选，根据负荷的空间坐标构建了网格化元胞，作为预测模型的输入特征；在此基础上，建立了适用于负荷时空预测的基于深度学习的负荷时空预测预测模型，通过训练空间负荷分布的元胞，并以最小化预测误差为训练目标，得到优化后的基于深度学习的负荷时空预测预测模型，从而实现了负荷时空预测，具有很强的灵活性和适应性。
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公开(公告)号：CN112560898A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011338730.4
申请日：2020-11-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 , 浙江大学
Inventor： 朱轶伦 , 张东波 , 万灿 , 陈新建 , 于杰 , 罗烨锋 , 应姿 , 高慧英 , 夏敏燕 , 洪骋怀 , 王彬任 , 丁春燕 , 洪道鉴 , 王周虹 , 郑子淮 , 屠雨夕 , 苏崇 , 项明俊 , 曹照静
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的负荷时空预测方法，属于电力负荷预测领域。该方法进行了负荷时空特征筛选，根据负荷的空间坐标构建了网格化元胞，作为预测模型的输入特征；在此基础上，建立了适用于负荷时空预测的基于深度学习的负荷时空预测预测模型，通过训练空间负荷分布的元胞，并以最小化预测误差为训练目标，得到优化后的基于深度学习的负荷时空预测预测模型，从而实现了负荷时空预测，具有很强的灵活性和适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112257778A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011136144.1
申请日：2020-10-22
Applicant: 国网浙江省电力有限公司台州供电公司
Inventor： 杨坚 , 项中明 , 叶琳 , 吴浩 , 周正阳 , 潘志超 , 蒋正邦 , 杨滢 , 陈新建 , 石博隆 , 张静 , 孙维真 , 张东波 , 于杰 , 洪道鉴 , 朱轶伦 , 王彬任 , 夏敏燕 , 高慧英 , 洪骋怀 , 丁春燕 , 苏崇 , 周洪青 , 廖培
Abstract: 本发明提出了一种基于用户用电行为的两阶段精细化聚类方法，该方法考虑到单凭一次聚类处理只能得到较为模糊的聚类结果，不满足需求。因此，在本方法首先对用户采用K‑means方法进行聚类，之后首先采用PCA方法对初次聚类结果进行降维，分析初次聚类结果的可再分程度，形成第二次聚类类数。以此为基础对初次聚类结果进行二次聚类，形成精细化聚类结果。该两阶段精细化聚类方法能有效克服现有方法的不足，提高用户负荷聚类的准确性。同时通过分析基于实际用户负荷曲线构成的算例，可以验证所提方法的可靠性。
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公开(公告)号：CN110826763A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201910887574.8
申请日：2019-09-19
Applicant: 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 叶琳 , 项中明 , 孙维真 , 杨滢 , 张东波 , 陈新建 , 郑远德 , 洪道鉴 , 应国德 , 张静 , 周正阳 , 于杰 , 周洪青 , 占震滨 , 夏敏燕 , 高慧英 , 王周虹 , 郑子淮 , 朱轶伦 , 王彬任 , 张弛 , 郭锋 , 高强
Abstract: 本发明公开了一种基于引导学习策略的中长期合约电量分解方法，包括如下步骤：S1，对该地区不同电源、负荷的历史数据进行分析，通过预测得到合约年的发电量和负荷量数据，同时将合约电量分解的历史经验进行知识化表示；S2，根据电量分解经验的知识，确定合约分解的基准学习模型；S3，进行引导学习模型的参数优化；S4，利用合约分解后的每个月发电量对分解模型进行测试，得到合约年合约电量每个月的合约电量。本发明的实施，实现了合约分解的智能化，有利于电力市场的有序发展。
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公开(公告)号：CN117879027A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311688457.1
申请日：2023-12-08
Applicant: 国网浙江省电力有限公司台州供电公司
Abstract: 本发明公开了基于VSC控制的氢储能并网模式切换方法及氢储能系统，包括如下步骤：检测电网侧和储能侧之间的功率传输方向，确定氢储能系统的运行模式；基于氢储能系统的运行模式以及功率大小获取VSC变换器的功率调节策略；基于功率调节策略确定氢储能系统的电解槽、燃料电池的切换模式。当检测到电网侧和储能侧之间的功率传输方向在设定采样周期内由负变为正时，判定氢储能系统处于释放功率模式；反之，判定氢储能系统处于吸收功率模式。通过实时采集电网侧和储能侧之间的功率传输方向进而判定氢储能系统的运行模式，通过进一步判定功率大小制定更加精细化的功率调节策略，可以实现氢储能系统投入到电网时的双模式平滑切换的效果。
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公开(公告)号：CN110826763B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN201910887574.8
申请日：2019-09-19
Applicant: 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 叶琳 , 项中明 , 孙维真 , 杨滢 , 张东波 , 陈新建 , 郑远德 , 洪道鉴 , 应国德 , 张静 , 周正阳 , 于杰 , 周洪青 , 占震滨 , 夏敏燕 , 高慧英 , 王周虹 , 郑子淮 , 朱轶伦 , 王彬任 , 张弛 , 郭锋 , 高强
Abstract: 本发明公开了一种基于引导学习策略的中长期合约电量分解方法，包括如下步骤：S1，对该地区不同电源、负荷的历史数据进行分析，通过预测得到合约年的发电量和负荷量数据，同时将合约电量分解的历史经验进行知识化表示；S2，根据电量分解经验的知识，确定合约分解的基准学习模型；S3，进行引导学习模型的参数优化；S4，利用合约分解后的每个月发电量对分解模型进行测试，得到合约年合约电量每个月的合约电量。本发明的实施，实现了合约分解的智能化，有利于电力市场的有序发展。
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公开(公告)号：CN110991786B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201910977349.3
申请日：2019-10-15
Applicant: 国网浙江省电力有限公司台州供电公司
Inventor： 杨坚 , 项中明 , 叶琳 , 周正阳 , 杨滢 , 石博隆 , 张静 , 孙维真 , 张东波 , 洪道鉴 , 陈新建 , 于杰 , 朱轶伦 , 王彬任 , 夏敏燕 , 高慧英 , 吴颖辉 , 丁春燕 , 苏崇 , 周洪青 , 廖培
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06K9/62 , G06V10/762
Abstract: 本发明涉及基于相似日负荷曲线的10kV静态负荷模型参数辨识方法。本发明基于大量日负荷响应特性曲线，根据静态负荷模型结构及约束条件，依据两个关于负荷理论上的基本假设，提出静态负荷模型参数全时段优化辨识模型，通过优化求解，给出10kV负荷全时段(96个时刻点)的静态电压模型参数，获得各时间点负荷有功、无功功率随着电压变化而变化的规律，同时得到负荷构成成分的变化规律。该方法具有较好的适用性，适用于大规模10kV负荷的静态模型分析，较好地满足了实际需求。
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