基于电力大数据的电碳排放全过程监测方法和装置

    公开(公告)号:CN114757457B

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202210677597.8

    申请日:2022-06-16

    Abstract: 本申请涉及一种基于电力大数据的电碳排放全过程监测方法和装置。所述方法包括:获取电网的电力数据,电力数据包括不同地方区域电网的单位发电量标准燃料消耗量、发电量、外部输电量、输电侧碳排放因子、生产活动用电量、碳排放量数据和行业流动产值数据,根据单位发电量标准燃料消耗量和发电量,得到发电侧电力碳排放量,根据外部输电量、输电侧碳排放因子和发电侧电力碳排放量,得到输电侧电力碳排放量,根据发电侧电力碳排放量、生产活动用电量、碳排放量数据和行业流动产值数据,得到用电侧电力碳排放量,最终,基于发电侧、输电侧和用电侧的电力碳排放量,进行电力碳排放风险预警。采用本方法能够实现准确的电力碳排放风险预警。

    基于高空风资源影响的云层迁移分钟级光伏功率预测方法

    公开(公告)号:CN114462723B

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210378247.1

    申请日:2022-04-12

    Abstract: 本申请涉及一种基于高空风资源影响的云层迁移分钟级光伏功率预测方法、装置、计算机设备。所述方法包括:获取待预测光伏场站在第一时间点的第一云量图谱;获取待预测光伏场站在第二时间点的第二云量图谱;第二云量图谱对应的区域范围由待预测光伏场站的所处位置的高空风资源信息和预设时间间隔所确定;根据目标云层区块与迁移后云层区块的相对位置差异,确定待预测光伏场站的所处位置的云层迁移数据;根据云层迁移数据,生成包含云量信息的预设时间精度级天气数据,并采用预设时间精度级天气数据进行光伏功率预测,得到待预测光伏场站的预设时间精度级光伏功率预测结果。采用本方法能够预测出光伏出力的高频波动成分,提升了预测准确度。

    扁平导体电流测量方法、装置、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN114487559B

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202210352637.1

    申请日:2022-04-02

    Abstract: 本申请涉及一种扁平导体电流测量方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取预设数量个单轴磁传感器中每一单轴磁传感器在磁敏感方向上产生的磁感应强度;其中,预设数量个至少包括3个;根据每一单轴磁传感器在磁敏感方向上产生的磁感应强度,确定被测扁平导体的电流;其中,预设数量个单轴磁传感器在空间中沿一条直线排列,直线垂直于被测扁平导体的长度方向并与被测扁平导体的扁平面平行。由于各个单轴磁传感器只需满足预设数量个单轴磁传感器在空间中沿一条直线排列,直线垂直于被测扁平导体的长度方向并与被测扁平导体的扁平面平行的安装要求。

    一种硅衬底反置键合玻璃结构的压电压阻型电场传感器

    公开(公告)号:CN114487547A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210043323.3

    申请日:2022-01-14

    Abstract: 本发明提供一种硅衬底反置键合玻璃结构的压电压阻型电场传感器,包括设置在基底的上表面的玻璃层;设置在玻璃层上表面的硅衬底;以及设置在硅衬底上表面的半导体薄膜;硅衬底的中心区域开设有上小下大的圆台状的第一通孔;玻璃层的中心区域开设有沙漏状的第二通孔;第二通孔的顶部与第一通孔的底部连通,且连通后形成的空腔内安装有压电晶体;压电晶体的第一端与基底的上表面粘接;压电晶体的第二端通过第一氧化硅层与半导体薄膜的下表面耦合;压电晶体的外壁与第一通孔的内壁和第二通孔的内壁均存在间隙;将硅衬底反置到半导体薄膜和玻璃层之间,提高了电场传感器的测量精度和灵敏度。

    新能源发电功率轻量化高精度云预测系统、方法和装置

    公开(公告)号:CN114462722A

    公开(公告)日:2022-05-10

    申请号:CN202210377783.X

    申请日:2022-04-12

    Abstract: 本申请涉及一种新能源发电功率轻量化高精度云预测系统、方法、装置、计算机设备和存储介质。所述系统包括:云平台,以及与云平台通信连接的多个场站数据采集系统;其中,多个场站数据采集系统,分别用于采集各个新能源场站的发电功率数据;云平台,用于确定与预测请求相适应的数值天气预报数据;获取与预测请求对应的发电功率预测模型,将数值天气预报数据,以及发电功率预测模型返回至对应的场站数据采集系统;场站数据采集系统,还用于在接收到发电功率预测模型,以及数值天气预报数据的情况下,将数值天气预报数据输入发电功率预测模型,通过发电功率预测模型得到对应的发电功率预测数据。采用本系统能够减少新能源发电功率预测的预测成本。

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