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公开(公告)号：CN116581792A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310427037.1
申请日：2023-04-20
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 , 大连理工大学
IPC: H02J3/28 , H02J3/32 , H02J3/46 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种基于数据模型驱动的风光储系统容量规划方法，包括：步骤S1：观察光伏和风电的历史数据分析系统的运行特征，提取机组关键性能参数；步骤S2：根据历史关键性能参数利用长短期记忆网络(LSTM)预测规划年份机组的性能参数；步骤S3：通过运行特性建立出力比模型，利用发电出力比得到规划年份风光大致出力曲线，并预测机组性能参数对出力曲线进行修正得到优化风光出力曲线；步骤S4：首先，建立考虑经济及可靠性的规划模型；其次，向模型输入相关基础数据，包括系统目标水平年的负荷及机组逐小时特性等；最后，通过cplex求解得到最优的风光储容量规划结果。
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公开(公告)号：CN119027133A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410982880.0
申请日：2024-07-22
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院
IPC: G06Q30/018 , G06Q50/06 , G06F18/2433
Abstract: 本发明公开了电力控制技术领域的一种电力用户行为分析方法，对采集到的电力用户数据进行预处理生成待识别的用户行为数据，并构建行为分析模型；S2：基于预先构建的行为分析模型对所述用户行为事件进行解析处理，得到行为解析数据；通过构建行为分析模型对所述用户行为事件进行解析处理，对行为解析数据进行预处理，并生成待识别的用户行为数据，然后在预处理后通过用户行为数据构建用户可疑行为预警模型，以及构建用户行为序列异常检测模型，这样就能实时的检测电力用户的异常行为，并通过提取影响电力用户用电行为的主要影响因子，然后通过预先离线训练构建的强分类器对待识别的用户行为数据进行在线识别，识别出用户异常行为并发出告警。
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公开(公告)号：CN116974196A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310927819.1
申请日：2023-07-26
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开太阳能热发电系统多模型加权预测控制方法，属于太阳能热发电技术领域，首先采用模糊聚类算法对实测的太阳能热发电数据进行分类，再用递推最小二乘法建立系统的多模型，作为预测模型；其次取可测得集热器入口温度、太阳辐照强度以及环境温度为扰动信号，以导热熔盐的流速为控制量，控制集热器的出口温度针对不同的子模型设计预测控制器，按照子控制器的加权策略得到最小的控制增量并对系统进行了稳定性分析；最后进行了试验仿真分析，结果和目前多采用的单模型预测控制结果比较，加权多模型预测控制精度高，滞后时间短。
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公开(公告)号：CN114001010B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202111392700.6
申请日：2021-11-23
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明属于水利水电技术领域，尤其为一种水利水电用浮力提水装置，包括装置主体，所述装置主体顶部安装有气泵机，所述装置主体前端设置有固定滑槽，所述固定滑槽中间安装有水桶，所述水桶背部安装有固定块，所述固定块顶部设置有连接口，所述固定块底部设置有输气管，所述水桶底部安装有底部气囊，所述水桶前端设置有进水口，所述水桶外侧设置有排水阀；本发明的水利水电用浮力提水装置，利用气泵机和底部气囊能有效利用浮力实现自动提水作业，利用固定滑槽和安装块能方便水桶上下移动的同时还能使水桶在升降时不会随意抖动，利用摄像头能很方便的将装置的提水过程拍摄记录，利用连接槽和连接口能直接将气泵机和底部气囊连接互通。
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公开(公告)号：CN114150614B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202111561127.7
申请日：2021-12-20
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明属于水利水电技术领域，尤其为一种水利水电设备防冻装置，包括箱体和壳盖，所述箱体外端设有用于存水槽内液体更换、增加作用的密封口，所述密封口下端设有用于密封盖，通过连接水管的设置，连接水管一端设置在存水槽内，另一端套合连接在水利水电设备处，该设置起到将存水槽内液体通过连接水管形成回路，增加液体的流动性，并且通过螺旋式布局能够更好的将吸附在水利水电设备外端的冷气吸收，通过箱体和壳盖的设置，箱体和壳盖通过弧形定位连接块定位，连接螺栓进行固定，该设置通过箱体和壳盖设为分体式，能够更好与水利水电设备一些接口、主要构件等某处相连接，从而提高水利水电设备的抗冻能力，并且减少防冻装置的使用成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115441493A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211129616.X
申请日：2022-09-16
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制方法及装置，属于柔性直流输电技术领域，主要针对柔性直流输电系统发生对称故障的情况下，对换流站产生的故障电流进行抑制。该方法以柔直系统暂态情况下的数学模型为基础，建立系统在故障情况下的d轴电流状态观测模型，并且使用无迹卡尔曼滤波算法对d轴电流状态量进行追踪，并将UKF通过状态估计所得的量分为d轴电流最大限值部分与不可控部分；将d轴电流的不可控部分负反馈至d轴电流参考值，从调制上实现对d轴电流不可控部分的消除，并最终实现对系统故障电流的抑制。该方法结构简单，抗干扰能力强，可防止故障情况下故障电流越限，保证系统安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN113255746A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110525008.X
申请日：2021-05-14
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 , 兰州理工大学
Abstract: 基于决策树的新能源电动汽车退役动力电池等级筛选方法，首先确定退役动力电池的等级类型，将各等级类型作为叶子结点，并计算退役动力电池数据样本D的信息熵；然后，选择退役动力电池的特征属性Ai，分别计算各Ai的信息熵信息增益量IG(D,Ai)、固有值IV(D,Ai)、信息增益率GR(D,Ai)；最后，选择信息增益率GR(D,Ai)较大的Ai作为根节点；用同样的方法选择决策树内部分叶节点。因此，就可以得到新能源电动汽车退役动力电池的智能分类决策树。该方法有助于提高退役动力电池的筛选效率。将退役的动力电池进行等级分类后用在电网储能电站、新能源发电等领域，可以延长动力电池的使用寿命，提高动力电池的经济效益，降低退役动力电池对环境的影响。
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公开(公告)号：CN116960999A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310701624.5
申请日：2023-06-14
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院
IPC: H02J3/06 , H02J3/38 , H02J3/46 , H02J3/28 , H02J3/00 , G06Q50/26 , G06Q30/0201 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了一种园区风光储多能互补系统的优化调度方法，属于环保和能源领域，包括如下步骤：建立模型目标函数；制定约束条件；模型求解。本发明方法基于多能源系统的协调调度理论，通过建立系统的能源流模型和碳排放模型，考虑不同能源之间的协同作用和碳排放成本的影响，实现系统的优化调度；解决了如何在园区中实现能源的高效利用，并结合碳排放成本，实现园区风光储多能互补系统的优化调度；为碳排放控制措施和能源调整提供科学依据，提高风光电的消纳能力，实现系统的能源合理利用，并提高能源的利用率。
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公开(公告)号：CN115423280A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211022525.6
申请日：2022-08-25
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司临夏供电公司
Abstract: 本发明公开一种基于线损分摊的不同市场主体的全口径用电量计算方法，包括如下步骤：(1)根据电力用户市场主体的不同划分市场主体类型；(2)计算线损折算分摊系数；(3)根据线损折算分摊系数计算不同电力用户市场主体的全口径用电量；所述步骤(2)中，总折算系数K＝1+厂用电分摊系数K1+公网线损分摊系数K2；其中，厂用电分摊系数K1＝公用发电企业厂用电÷(全社会用电量‑自备电厂自发自用电量)；公网线损分摊系数K2＝接入电压等级分摊的线损率。本发明所提供的一种基于线损分摊的不同市场主体的全口径用电量计算方法，能准确有效计算不同市场主体的全口径用电量，从而便于进行可再生能源电力消纳责任权重和消纳量核算。
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公开(公告)号：CN113255746B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202110525008.X
申请日：2021-05-14
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 , 兰州理工大学
Abstract: 基于决策树的新能源电动汽车退役动力电池等级筛选方法，首先确定退役动力电池的等级类型，将各等级类型作为叶子结点，并计算退役动力电池数据样本D的信息熵；然后，选择退役动力电池的特征属性Ai，分别计算各Ai的信息熵信息增益量IG(D,Ai)、固有值IV(D,Ai)、信息增益率GR(D,Ai)；最后，选择信息增益率GR(D,Ai)较大的Ai作为根节点；用同样的方法选择决策树内部分叶节点。因此，就可以得到新能源电动汽车退役动力电池的智能分类决策树。该方法有助于提高退役动力电池的筛选效率。将退役的动力电池进行等级分类后用在电网储能电站、新能源发电等领域，可以延长动力电池的使用寿命，提高动力电池的经济效益，降低退役动力电池对环境的影响。
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