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公开(公告)号：CN113702836A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110837086.3
申请日：2021-07-23
Applicant: 国家电网有限公司西北分部 , 西安理工大学
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种基于EMD‑GRU锂离子电池荷电状态估计方法，具体为：步骤1，对锂离子电池进行脉冲电流放电，直至电池电压降到放电截止电压时停止放电，采集放电电流、电池电压、温度及SOC(t)时间序列；步骤2，采用经验模态分解EMD算法对采集放电电流进行分解，将电流时间序列分解成不同频率的子电流集时间序列和残差电流时间序列；步骤3，将子电流集时间序列和残差电流时间序列以及电池电压、温度进行归一化处理；步骤4，基于门控循环单元GRU建立子电流集、电压和温度时间序列的SOC估计模型并进行锂离子电池SOC估计。本发明解决了现有技术中存在的循环神经网络锂离子电池SOC估计丢失中长期电流时间序列的问题。
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公开(公告)号：CN119628001A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411693441.4
申请日：2024-11-25
Applicant: 国家电网有限公司西北分部
Abstract: 本申请提供一种考虑储能及新能源的多微网系统双层优化方法及系统。其中，提出一种创新的双层优化调度方法，专为多微网系统设计，以实现储能设备与可再生能源发电的高效集成。通过采用改进的麻雀搜索算法，该方法旨在解决传统调度策略中的不稳定性问题和高昂的经济成本。在上层，优化模型专注于整个配电系统的稳定性和可靠性，通过全局协调各个微网的能源分配，旨确保能源利用效率和系统稳定性。在下层，各微网内部的优化模型则致力于精细化管理本地能源资源和储能设备，以实现成本效益最大化。
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公开(公告)号：CN119273192B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411803205.3
申请日：2024-12-10
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国家电网有限公司西北分部
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/2415 , G06F18/214
Abstract: 一种覆冰状态下的短期风电功率组合预测方法及系统，基于历史气象数据及功率数据，构建覆冰标签数据集，建立覆冰辨识模型；结合多源气象预报，获取场站中风机风速，构建风机结冰增长模型；基于不同风速、覆冰程度及风机类型，构建覆冰风机CFD仿真模型，并通过仿真计算，构建风机覆冰下风速功率修正系数表；基于不同的机器学习模型至少建立两个功率预测模型，构建并训练短期风电功率组合预测模型；通过覆冰辨识与结冰增长模型，结合风机覆冰下风速‑功率修正系数表，计算覆冰场站逐时功率修正系数，基于短期风电功率组合预测模型，计算覆冰状态下功率预测值。本申请能够提高覆冰风机功率预测的准确性，更高效更精准获得场站出力。
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公开(公告)号：CN119273192A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411803205.3
申请日：2024-12-10
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国家电网有限公司西北分部
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/2415 , G06F18/214
Abstract: 一种覆冰状态下的短期风电功率组合预测方法及系统，基于历史气象数据及功率数据，构建覆冰标签数据集，建立覆冰辨识模型；结合多源气象预报，获取场站中风机风速，构建风机结冰增长模型；基于不同风速、覆冰程度及风机类型，构建覆冰风机CFD仿真模型，并通过仿真计算，构建风机覆冰下风速功率修正系数表；基于不同的机器学习模型至少建立两个功率预测模型，构建并训练短期风电功率组合预测模型；通过覆冰辨识与结冰增长模型，结合风机覆冰下风速‑功率修正系数表，计算覆冰场站逐时功率修正系数，基于短期风电功率组合预测模型，计算覆冰状态下功率预测值。本申请能够提高覆冰风机功率预测的准确性，更高效更精准获得场站出力。
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公开(公告)号：CN112163687B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202010600608.3
申请日：2020-06-28
Applicant: 国家电网有限公司西北分部
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q30/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于负荷聚合商的用户侧两阶段调峰响应方法，涉及电力系统及其自动化领域，包括建立系统运营商、负荷聚合商、终端用户等市场主体模型，搭建负荷聚合商参与下的用户侧调峰辅助服务市场框架，利用终端用户可调控调峰潜力最大化消纳清洁能源，建立高效市场化的用户侧调峰市场，引导负荷聚合商聚合终端用户可调控资源参与系统运营商开展的用户侧实时调峰辅助服务市场，解决系统运营商无法直接调控大规模分布式用户终端可控设备的问题，进而充分挖掘用户侧调峰潜力，缓解电网的调峰压力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117391736A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311321891.6
申请日：2023-10-12
Applicant: 国家电网有限公司西北分部 , 北京清能互联科技有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , H02J3/46 , H02J3/32
Abstract: 本发明涉及一种日前电能量与辅助服务市场联合出清方法及装置，所述方法包括获取出力数据，并基于出力数据确定模型参数；出力数据包括传统机组数据、新能源机组数据和储能系统数据；基于模型参数构建目标函数和与目标函数对应的约束条件，通过目标函数和约束条件构建电能量和辅助服务市场联合出清模型；求解电能量和辅助服务市场联合出清模型，得到出清结果。本发明在考虑了传统机组、可再生能源机组、储能系统资源特性基础上，针对不同资源提供辅助服务相关限制及约束，对电能量市场和备用市场联合出清，达到了保证电力系统安全稳定运行的前提下，优化电力系统灵活性配置。
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公开(公告)号：CN117057472A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311048438.2
申请日：2023-08-18
Applicant: 国家电网有限公司西北分部 , 北京清能互联科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种短期负荷预测方法及装置，所述方法包括获取历史运行日数据和预测日数据；基于历史运行日数据和预测日数据，得到运行日周度标签、运行日类型及气温偏差距离；根据所述运行日周度标签、运行日类型及气温偏差距离选取与预测日相近的多个历史运行日。结合对应历史运行日的负荷值、电价以及负荷价格弹性计算预测日的第一负荷预测值、第二负荷预测值及第三负荷预测值；基于第一负荷预测值、第二负荷预测值、第三负荷预测值及各自的预设权重，计算短期负荷预测值。本发明综合考虑气温预测有限特征以及负荷价格弹性对负荷预测的影响，以提升短期负荷预测的精确性。
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公开(公告)号：CN114142536B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202111470429.3
申请日：2021-12-03
Applicant: 国家电网有限公司西北分部
Abstract: 一种考虑容量备用的多类型机组协调方法，采集原始数据；根据采集的原始数据，建立考虑容量备用的多类型机组协调模型，该模型的约束包括风电和光伏机组出力约束、抽水蓄能机组约束和电池储能约束、电力系统备用容量约束以及电力系统实时功率平衡约束；根据考虑容量备用的多类型机组协调模型，计算得到各类型机组的运行调度安排。本发明通过综合考虑风电机组、抽水蓄能机组、光伏机组以及大容量储能的约束，在日内运行中适时地调用了储能设备和调整了多种快速启停机组的开停状态，发掘系统灵活调节资源、配合新能源机组运行，能够促进新能源功率的消纳，提升新能源电场的收益，降低电力系统运行中失负荷或者弃除新能源功率的风险。
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公开(公告)号：CN111861278B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202010772514.4
申请日：2020-08-04
Applicant: 国家电网有限公司西北分部
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F17/15
Abstract: 本发明公开了一种电力系统的用电负荷峰谷时段划分方法及系统，首先获取预设时间段内的用电负荷数据、预设能源出力数据以及预设能源消纳数据，然后根据获得的数据，使用第一预设函数计算预设时间段的预设曲线上各统计时刻的峰隶属度，使用第二预设函数计算预设时间段的预设曲线上各统计时刻的谷隶属度，进一步根据获得的预设时间段内各统计时刻的峰隶属度和谷隶属度，对预设时间段划分出峰时段、谷时段和平时段。本方法及系统计算峰谷隶属度时考虑了用电负荷的贡献以及预设能源出力的贡献，根据计算出的各时刻的峰谷隶属度划分峰谷平时段，有助于促进预设能源消纳，应用于电力系统的新能源有助于促进新能源消纳。
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公开(公告)号：CN115965135A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211628344.8
申请日：2022-12-17
Applicant: 国家电网有限公司西北分部 , 西安交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/2321
Abstract: 本发明公开了一种基于朴素贝叶斯分类的新能源预测误差建模方法及系统，包括：获取新能源实际出力数据、新能源预测数据，得到新能源预测误差数据；基于核密度估计法，进行概率密度分布拟合，得到三种数据的概率密度分布曲线；利用自组织映射神经网络SOM对三类新能源数据离散化处理；基于交叉验证的模型训练方法，使用朴素贝叶斯分类器模型，利用经过离散处理的新能源实际出力数据、新能源预测数据和新能源预测误差数据构建新能源预测误差分类模型；构建误差评估的映射关系；结合新能源数据清洗及基于朴素贝叶斯的误差分类模型展开算例分析及概率评估。本发明的建模方法以提高新能源预测可信度，可作为电力系统调度决策的依据。
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