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公开(公告)号：CN112134304A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011000664.X
申请日：2020-09-22
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的微电网全自动导航方法、系统与装置。该方法包括：获取微电网系统日前24时段的系统净负荷；将系统净负荷输入微电网日前优化调度模型，输出微电网系统的日前优化调度策略；微电网日前优化调度模型为双层Bi‑LSTM神经网络模型；根据可控机组的最小技术出力、出力上限值、爬坡约束和运行时间约束，对微电网系统的日前优化调度策略的可控机组出力进行调整；根据储能充放电功率上限值、容量约束和调度周期内储能平衡约束，对储能充放电功率进行调整；根据微电网与大电网联络线交换功率上限值和系统功率平衡约束对微电网与大电网联络线交换功率进行调整。本发明可以提高微电网日前优化调度的准确度和效率。
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公开(公告)号：CN111598726A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010448629.8
申请日：2020-05-25
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06T11/20 , G06T11/60 , H02J13/00 , H04N7/18 , G06K9/00 , G06F16/27 , G06F16/23 , G06F9/451 , G01D21/02
Abstract: 本申请涉及一种智慧园区运行状态分析监视系统。所述系统包括：所述系统包括：能源监测模块，配电监测模块，环境监测模块，充电桩运营管理模块，能耗监测模块；所述能源监测模块用于对智慧园区中能源设备的运行状态进行监测与展示；所述配电监测模块用于对所述智慧园区中电力设备的运行状态进行监测与展示；所述环境监测模块用于对园区环境进行监测与展示；所述充电桩运营管理模块用于对所述智慧园区中的充电桩进行监测与展示；所述能耗监测模块用于对园区能耗进行监测与展示。采用本系统能够提高智慧园区智能化管理的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN116976060B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311235727.3
申请日：2023-09-25
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F30/18 , H02J3/00 , G06F30/20 , G06F113/04 , G06F119/06
Abstract: 本申请实施例提供了一种分布式新能源集群‑负荷‑网络动态重构的灵活组网方法。该方法包括：获取初始配电网的初始电网电压，基于预设电压区间对该初始电网电压进行判断，在初始电网电压处于第一预设电压区间内时，获取初始配电网中的拓扑结构信息，进而，得到初始配电网的电网连通图；根据电网连通图，得到电网生成树图；调整电网生成树图的连接方式，得到调整后的电网生成树子图；获取电网生成树子图的更新电网电压，将更新电网电压小于第一预设电压区间的电压上限的电网生成树子图确定为候选生成树；基于候选生成树，调整初始配电网的连接方式，得到目标配电网。该方法有效降低分布式新能源集群连片接入配电网时减少电压翘尾、减少弃风弃光。
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公开(公告)号：CN115912484B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202211575154.4
申请日：2022-12-08
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种提供电网主动支撑能力的风电场功率快速控制系统，具体包括：支撑功率一体化分配系统：对风电场主动支撑期间有功支撑功率和无功支撑功率一体化优化分配；迎风风速和机端电压预测系统：与支撑功率一体化分配系统连接，基于有功支撑功率和无功支撑功率一体化分配结果预测对应的主动支撑期间各风电机组迎风风速和机端电压；风电机组主控系统：接收有功支撑功率和无功支撑功率一体化分配结果，以及接收迎风风速和机端电压预测系统的机组主动支撑期间迎风风速和机端电压预测结果，对所属风电机组实现有功支撑功率和无功支撑功率一体化优化预测控制；所述支撑功率一体化分配系统还与储能设备控制系统和无功补偿装置控制系统连接。
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公开(公告)号：CN117081218A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311331294.1
申请日：2023-10-16
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种具备自动切换充电模式功能的充电桩，涉及充电桩技术领域，包括交流控制模块和直流控制模块，均用于供电；所述智能控制模块，用于信号接收和模块控制；上述供电检测模块，用于检测交流控制模块的供电状态，并在断电时配合输入控制模块控制电能的传输状态；输入控制模块，用于控制输入多路接口模块的电能和限流保护；接口检测模块配合连接判断模块，用于判断多路接口模块与充电设备的连接数量。本发明能够在充电桩与充电设备的连接数量超过两个时自动切换充电模式，控制直流控制模块配合交流控制模块供电，提高供电效率，并在交流控制模块断电时，限制可充电接口，并由直流控制模块进行备用供电，同时具备输入限流保护。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116345578B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310606312.6
申请日：2023-05-26
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: H02J3/46 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06F113/04
Abstract: 本申请涉及一种基于深度确定性策略梯度的微电网运行优化调度方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取针对目标电网的初始调度策略；根据初始调度策略，确定对应的待筛选调度策略集合；通过目标智能体所采用的强化学习方式，从各待筛选调度策略中筛选出目标调度策略；将目标电网对应的初始状态参数输入至目标调度策略，得到目标调度参数；根据目标调度参数，调度目标电网。采用本方法能够基于目标智能体所采用的强化学习方式，从通过向初始调度策略引入随机噪声得到的待筛选调度策略中筛选出目标调度策略，进而利用目标调度策略对目标电网进行调度，保证目标调度策略的准确性，从而得到准确的调度参数，进而提高目标电网的调度效率。
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公开(公告)号：CN116319269B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310565931.5
申请日：2023-05-19
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: H04L41/0659 , H04L41/0677
Abstract: 本申请涉及一种具备通讯故障自检及快速隔离的新能源边缘侧通信模块。通讯故障自检及快速隔离方法包括：检测新能源边缘侧通信模块发生故障，对新能源边缘侧通信模块进行错误程序检测处理；若通信程序存在程序错误，获取新能源边缘侧通信模块中存在错误的目标程序，并对目标程序进行隔离；将目标程序隔离后的通信程序进行重启，对重启后的通信程序进行程序错误检测处理；若重启后的通信程序不存在程序错误，将重启后的通信程序作为故障处理后的通信程序；若重启后的通信程序存在程序错误，对新能源边缘侧通信模块重新安装通信程序，将重新安装的通信程序作为故障处理后的通信程序。采用本方法能够提高新能源边缘侧通信模块的运行效率。
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公开(公告)号：CN115833102B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202211575153.X
申请日：2022-12-08
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的风电场频率快速响应控制方法，包括步骤：S1：利用SCADA系统的风电机组状态数据，训练得到基于神经网络的风电机组的状态预测模型；基于电网频率偏差对应的风电场总有功功率参考值，并结合状态预测模型，采用模型预测控制算法，得到各个风电机组的有功功率参考值；S2：离线训练基于神经网络的风电机组控制模型，利用训练好的模型替代模型预测控制算法对各风电机组进行在线控制；S3：当状态预测模型误差超过设定阈值时，采用最新的SCADA系统监测数据重新训练，更新风电机组的状态预测模型和控制模型。本发明构建了更精确的风电机组状态预测模型，并能够迅速给出各风电机组参考功率，实现风电场快速频率响应控制。
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公开(公告)号：CN112491094B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202011301037.X
申请日：2020-11-19
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种混合驱动的微电网能量管理方法、系统及装置，所述混合驱动的微电网能量管理方法包括：获取历史运行数据和决策信息，得到样本数据；根据所述样本数据对门控循环单元GRU神经网络进行训练，得到运行‑决策映射模型；基于所述运行‑决策映射模型，根据日前24时段的运行数据，得到初始决策信息；根据微电网能量管理物理模型及日前24时段的运行数据，采用粒子群算法对所述初始决策信息进行迭代处理，得到最终决策结果。本发明结合模型驱动方法在因果关系处理中的优势和数据驱动方法计算效率的优势，有效提升了决策结果的准确性及高效性并提高了微电网优化运行的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114202229B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202111560458.9
申请日：2021-12-20
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/067 , G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N3/092
Abstract: 本申请涉及一种基于深度强化学习的微电网的能量管理策略的确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取训练样本集，其中，所述训练样本集中的各训练样本包括微电网在多个历史时间段内的运行成本、状态描述信息以及特性描述信息，所述状态描述信息包括所述微电网在所述历史时间段的运行状态，所述特性描述信息包括所述微电网在所述历史时间段的功率和运行状态；基于所述训练样本，训练预设模型，得到目标模型；基于所述微电网在当前时间段的状态描述信息和所述目标模型，得到所述微电网在当前时间段的特性描述信息；根据所述特性描述信息，确定所述微电网的能量管理策略。采用本方法能够适应真实场景的需求。
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