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公开(公告)号:CN116644903A
公开(公告)日:2023-08-25
申请号:CN202310442884.5
申请日:2023-04-23
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网经济技术研究院有限公司 , 上海电力大学
Inventor: 黄阮明 , 王晓晖 , 王丹 , 李凡 , 仇卫东 , 邢海军 , 顾丹珍 , 陈天一 , 刘栋 , 于昊洋 , 费斐 , 李灏恩 , 辛蜀骏 , 曹阳 , 刘忠健 , 张柯欣 , 梁涵卿 , 秦继朔 , 章程 , 陶太堃 , 游沛羽 , 薛雅玮 , 戚宇辰 , 宋天立 , 王诗皓 , 张文博 , 孙怡文
IPC: G06Q10/0631 , H02J3/28 , H02J3/38 , G06Q50/06 , G06N7/01
Abstract: 本发明涉及一种电力系统调峰充裕性评估方法、系统、设备及存储介质,包括:输入系统原始数据;计算系统综合净负荷和调峰需求,并绘制系统调峰需求持续曲线;利用多级模型表示调峰需求持续曲线,得到离散的调峰需求概率分布;采用蒙特卡罗方法分别对第k级水平进行抽样计算调峰充裕性指标,再将各级调峰充裕性指标相加得到系统总的调峰充裕性指标。本发明提出了计及风光时空相关性的系统调峰充裕性评估方法,泛化了调峰容量比的概念,定义了综合净负荷曲线,通过调峰不足概率和调峰不足期望两个充裕性指标,量化新能源接入对系统充裕性的影响,利用非序贯蒙特卡罗模拟方法求解带有序贯性的调峰问题,保证了计算速度,能够有效指导电网规划、运行。
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公开(公告)号:CN116093925A
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202211586327.2
申请日:2022-12-09
Abstract: 本发明涉及一种新能源并网换流器暂态稳定性判断方法,方法包括以下步骤:S1、构建新能源注入并网点电流和换流器端子电压交互作用机理方程组;S2、构建新能源阵列电气信号迭代方程与控制回路调制信号耦合作用方程,将用交流侧电流表示的新能源阵列电压源换流器直流侧电流表达方程代入直流链路电容动态方程,得到与直流链路电压动态特性耦合的交流侧变量;S3、基于交流侧变量和直流侧变量间的耦合关系,进行直流链路电压动态分析,最终得到暂态稳定性判断标准。与现有技术相比,本发明从计算效率高的直流链电压动态特性,得到暂态稳定性判断标准,判断新能源换流器的暂态稳定性。
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公开(公告)号:CN116050889A
公开(公告)日:2023-05-02
申请号:CN202211641817.8
申请日:2022-12-20
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , H02J3/48
Abstract: 本发明涉及一种含风光发电电力系统的灵活性与充裕性评估方法,所述方法步骤包括:输入系统初始数据;生成风光出力场景,并进行场景削减;随机生成负荷场景以及常规机组出力场景;将生成场景随机组合生成组合场景集,得到组合场景发生的概率,计算各组合场景的净负荷曲线和对应的净负荷峰谷差,净负荷最大值;计算所有组合场景各个时刻的灵活性供给和灵活性需求;计算各组合场景下系统机组可用容量以及系统调峰容量;计算各组合场景下系统的灵活性以及调峰充裕性指标;输出该初始数据下系统的灵活性以及调峰充裕性指标。与现有技术相比,本发明考虑了系统的灵活性,评估系统功率调节能力更加有效。
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公开(公告)号:CN115936178A
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211350875.5
申请日:2022-10-31
Abstract: 本发明涉及一种基于时序加权的地区分布式光伏装机容量预测方法和系统,方法包括以下步骤:获取当前地区下的光伏效益数据,计算得到远景饱和光伏容量与投资回报率、综合回报率的历史时序数据,根据该历史时序数据进行外推预测,得到未来年投资回报率时序变化数据;根据所述投资回报率与综合回报率对时序进行动态加权,将得到的加权时序作为Logistic增长模型的自变量;对所述Logistic增长模型进行参数寻优;采用参数寻优后的Logistic增长模型得到各年光伏装机容量增长预测数据。与现有技术相比,本发明进一步提升了预测精度,且能适应多种光伏发展场景下预测需求。
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公开(公告)号:CN115879602A
公开(公告)日:2023-03-31
申请号:CN202211429283.2
申请日:2022-11-15
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2337 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种基于瞬变气象的超短期光伏出力预测方法,包括:获取历史样本数据并进行预处理;基于模糊C均值聚类对历史样本数据进行聚类;基于主成分分析法对历史气象数据进行特征降维得到气象数据特征;在每个天气类型下随机确定一个参考日样本,并基于其与相似日气象数据特征之间的余弦距离进行排序;构建自适应门控循环单元神经网络模型;将相邻排序的相似日样本的历史光伏出力数据分别作为模型的输入与输出,基于不确定性加权法对模型进行训练;基于训练完成的模型预测光伏出力。与现有技术相比,本发明充分考虑了历史光伏出力与气象信息间的关系、相同天气类型下相似日样本间的相关信息,能够有效准确的对超短期光伏出力进行预测。
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公开(公告)号:CN115271147A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202111442485.6
申请日:2021-11-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的新能源振荡预测和辅助决策方法及系统,包括:获取新能源并网系统的多组历史数据,所述历史数据包括存在关联关系的历史气象数据、历史运行数据和历史系统阻尼;根据所述多组历史数据进行拟合,确定系统阻尼评估模型;根据系统阻尼评估模型新能源并网系统当前的运行数据和当前的气象数据,确定当前的系统阻尼;当当前的系统阻尼小于预设阻尼阈值时,确定所述新能源并网系统发生振荡;进行辅助决策确定切机方案,以根据所述切机方案对所述新能源并网系统的运行方式进行优化。本发明的方法根据阻尼确定是否发生振荡,避免了对复杂系统进行详细仿真建模,能够为工程中准确掌握新能源并网系统的振荡特性提供技术支撑。
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