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公开(公告)号：CN109245091A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811135864.9
申请日：2018-09-27
Applicant: 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明的面向售电公司的双层策略调度方法，包括如下步骤：步骤1）通过融合电网级储能模型与虚拟电厂模型构建可用于日前电力市场下的双层调度模型；步骤2）以所述双层调度模型为核心结合故障预测技术，形成可适用于日内电力市场中计及电力故障影响后的带有修复性质的策略调度模型；步骤3）将所述双层调度模型转换成混合整数规划的形式进行求解。有益效果：既考虑了电网级储能电站与虚拟电厂的市场行为，又可以同时评估在电网故障预测场景下售电公司采用具有修复性质的二次策略调度后的收益。
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公开(公告)号：CN109242199A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811128523.9
申请日：2018-09-27
Applicant: 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明的可用于源荷互动环境下的主动负荷安全调度方法，包括如下步骤：步骤1）系统信息初始化；步骤2）基于超矩形-超椭圆理论和拉丁超立方采样方法进行电网安全概率性评估；步骤3）基于遗传算法的优化技术得到主动负荷的调度方案。有益效果：以拉丁超立方采样方法和基于超矩形-超椭圆理论建立的电网综合安全评估指标为核心，同时结合优化技术，构建适用于源荷互动环境下的主动负荷安全调度策略。
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公开(公告)号：CN108206529A
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201711471970.X
申请日：2017-12-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网公司 , 东南大学
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明涉及抑制电力系统低频振荡的方法，该方法包括首先，利用量测环节对系统进行信号采集，对所获得的信号源进行隔直环节的处理；之后利用带通滤波环节对信号源进行滤波处理，得到各个振荡模态下的低频振荡转速及其变化率信号；然后，通过Sugeon型模糊推理系统生成附加的阻尼控制信号，将所得的控制信号进行放大、叠加、限幅之后，再将控制量引入基于DQ解耦矢量控制的UPFC电流控制内环中；最后，利用UPFC装置向系统注入对应频率的低频电流，从而达到抑制电力系统低频振荡的目的。
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公开(公告)号：CN119695914A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411483209.8
申请日：2024-10-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习多智能体协同的电力系统潮流计算收敛性提升方法，通过构建多个强化学习智能体模型，每个智能体对应电力系统中的一个区域或一种设备，利用深度强化学习算法实现智能体之间的协同与信息共享。各智能体通过实时通信与协作，快速评估电力系统的运行状态，并针对有功和无功功率的分配情况进行动态调整，以优化全局潮流的收敛性。具体而言，智能体在不同负荷和发电条件下，通过学习反馈和奖励机制，针对有功和无功功率的调整需求，不断改进决策过程，从而显著提高潮流计算的收敛速度和精度。本发明方法具有较强的鲁棒性，能够有效应对电力系统的复杂性变化，为潮流不收敛的极端场景提供了一种高效智能的调度解决方案。
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公开(公告)号：CN119695838A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411482999.8
申请日：2024-10-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 浙江大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/36 , G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及一种换相失败引起暂态功角失稳影响因素的分析模型构建方法，构建基于直流输电系统的两机送端系统模型，所述两机送端系统包括两台发电机和两条母线；根据两机送端系统模型建立两台发电机之间功角摇摆的解析表达式；根据功角摇摆的解析表达式计算功角动态特性参数，由功角动态特性分析功角失稳的影响因素，并阐述了各影响因素与功角特性的关系，可以为交直流电网的规划运行提供参考，保障系统的安全稳定运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114491924B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202111504026.6
申请日：2021-12-06
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
Inventor： 张文嘉 , 黄俊辉 , 刘国静 , 谢珍建 , 祁万春 , 许偲轩 , 彭竹弈 , 韩杏宁 , 孙文涛 , 李辰 , 王荃荃 , 赵菲菲 , 刘柏良 , 蔡晖 , 黄成辰 , 韩俊 , 蔡超 , 万鹭 , 鲁宗相 , 乔颖 , 李海波 , 江坷滕 , 王睿喆 , 蒋宗南
IPC: G06F30/20 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F119/06 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑风机‑风电场协同优化的海上升压站选址方法，包括获取风电场内部风机容量、风机坐标及出力数据，风电场容量、坐标及出力数据，电力系统传输设备信息、目标区域输电价格及弃电补偿电价、海上升压站选址候选集合；根据风机容量、风机坐标及风机出力数据，通过风电场内部风机拓扑优化模型生成风机初始种群，得到当前种群中的最优个体；根据风电场坐标和最优个体，通过风电场间风机拓扑优化模型，生成风电场初始种群，得到风电场子代种群中的最优个体，确定当前海上升压站选址下的风机‑风电场双层系统最优拓扑；对候选集合中各个候选海上升压站选址，计算风机‑风电场双层系统最优拓扑，选出海上升压站选址即为最优选址。
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公开(公告)号：CN119621832A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411432499.3
申请日：2024-10-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06F16/26 , G06F16/22 , G06F16/215 , G06F16/25 , G06F16/81
Abstract: 本发明公开了一种基于BPA数据解析的电力系统全景网架展示方法，包括:基于BPA数据文件，进行XML数据模型转换，将数据经数据清洗后存储；根据网络结构数据基于电站间位置分布的约束条件形成站点线路；根据设备属性数据，得到各设备的坐标位置,进而构建全线线路结构网架拓扑模型；根据站点编号和有功功率建立潮流流向映射，形成文数实时映射模型；根据设定的规则将数据进行拼接分别形成完整的机组、节点、线路数据，完成电力系统全景网架的展示。有益效果：通过对电网中的各种设备、线路、电源等元素的运行状态和参数的分析，模型能够生成全面的电网运行图谱，提供了丰富的数据分析工具和可视化图表，为规划决策和数据管理提供科学依据。
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公开(公告)号：CN119171535A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411283342.9
申请日：2024-09-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
IPC: H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/14 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑分散式新能源广域互补的风光协同优化方法和系统，该方法基于分散式新能源风电、光伏出力联合概率分布，构建风光配比优化模型，该模型以考虑源荷匹配的风光互补特性最大为目标函数，并以考虑分散式新能源广域互补特性的建设面积约束、整数约束与可再生能源出力渗透率约束为约束条件，由此将考虑单个分散式新能源风光互补特性的新能源容量配比问题扩展为考虑分散式新能源广域互补及风光互补的新能源容量配比问题，能够更大程度地利用风光的时空互补特性，平抑新能源出力波动，减少大规模新能源接入的调峰压力，并且能够提高源荷匹配，促进电力系统安全稳定运行，提高风光资源的消纳。
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公开(公告)号：CN114186849B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202111508617.0
申请日：2021-12-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/0635 , G06F30/20 , G06N7/01 , G06F17/18 , G06Q50/06 , G06Q10/0639 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供了计及二次系统影响的电力系统连锁故障风险评估方法及其系统，该方法首先考虑电力系统潮流信息，建立电力线路故障概率模型；其次，考虑电力二次系统中切负荷装置故障对电力一次系统的影响，基于马尔科夫链法，寻找电力系统连锁故障的完整事件链；最后，基于风险价值理论，建立多种系统级的风险指标，结合层次分析法，提出系统综合风险指标；进而提出考虑二次系统影响的电力系统连锁故障风险评估方法，该方法能全面合理的评估了计及二次系统的电力系统运行风险。
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公开(公告)号：CN114221334B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202111518433.2
申请日：2021-12-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
IPC: H02J3/00 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于图神经网络的快速状态估计方法，该状态估计方法利用全网已有的量测数据，对全网的节点进行实时的高精度的测量；同时，本发明的状态估计方法通过将数据采集与监视控制和广域测量系统的状态估计值输入到图神经网络模型中训练，可以得到预测精度高的网络模型，该图神经网络模型可以直接处理电力系统的节点信息和拓扑结构信息，通过端对端的任务学习实现对全网状态的实时估计。
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