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公开(公告)号：CN113036819A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110259781.6
申请日：2021-03-10
Applicant: 浙江大学 , 国网天津市电力公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: H02J3/46
Abstract: 本发明提出了一种考虑源荷双侧不确定性的电热综合能源系统鲁棒调度方法。该方法首先建立考虑源荷双侧不确定性及热网传输时延的电热综合能源系统模型，并将该模型的求解转化为解决含有多时段约束的无不确定性的标称优化问题；然后提出一种基于对偶范数和扩展扰动不变集的直接约束收紧算法，高效地计算多时段收紧约束。最后，将budget不确定性集和直接约束收紧算法进行整合，实现能够灵活调整运行方案保守度的鲁棒优化。本发明提出的电热综合能源系统鲁棒调度方法充分考虑了可再生能源出力和负荷不确定性对系统运行产生的影响，在保证系统可靠运行的前提下，实现多种能源协调互补，有效降低系统运行成本，提高能源综合利用效率。
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公开(公告)号：CN112365134A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011162908.4
申请日：2020-10-27
Applicant: 上海交通大学 , 国网天津市电力公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于点估计法概率多能流的能源网络随机规划方法，该方法通过粒子群算法对构建的区域综合能源系统能源网络随机规划模型进行求解，获得最优随机规划方案，其中，通过所述粒子群算法进行求解的过程中，采用点估计法进行考虑相关性的概率多能流计算，以使各候选随机规划方案满足机会约束。与现有技术相比，本发明能够在规划时全面计及多重不确定性因素间的相关性，且能够快速且稳定地判断机会约束条件是否满足要求，具有准确性高、降低成本、提高区域综合能源系统运行稳定性等优点。
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公开(公告)号：CN110079278B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201910361075.5
申请日：2019-04-30
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: C09K5/06
Abstract: 本发明公开了一种高导热复合水合盐相变储热材料及其制备方法，其原料组成质量百分比为：水合盐60%‑75%，添加剂0.5%‑5%，吸附剂10%‑20%，导热剂10‑30%。制备时，按照配方比例，称取水合盐、添加剂搅拌均匀，然后加入吸附剂，通过打粉机混合均匀后密封，置于鼓风烘箱中加热至完全熔化；待冷却后利用打粉机破碎，加入导热剂搅拌均匀，压制成型即可。本发明通过选择适合吸附剂和导热剂配比，有效的增强了复合材料的循环稳定性及热导性，100次循环后材料储热性能几无衰减，热导率可达9W/m·K以上。
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公开(公告)号：CN110620403A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910777444.9
申请日：2019-08-22
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种计及可再生能源的能源系统协同运行日前调度方法及系统，在预先构建的能源系统中，获取可再生能源机组预测出力，根据可再生能源机组预测出力将可再生能源机组出力就地最大化实时消纳；对能源系统中的冷负荷、热负荷、电负荷的平衡进行校验；对能源系统中的各设备的上下限进行校验；采用线性规划方法对经济性指标进行最优化计算。优点：采用带约束条件下的线性规划方法来求解运维经济性最小值，可以最大程度上的对光伏发电和风力发电进行消纳，提高了可再生能源就地消纳水平和能源系统能源利用效率，实现了在符合系统冷热电负荷需求下运维成本最低，满足了含可再生能源的能源系统协同运行日前调度的成本最优的要求。
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公开(公告)号：CN110544017A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910737560.8
申请日：2019-08-12
Applicant: 上海交通大学 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网天津市电力公司
Abstract: 本发明涉及一种考虑热惯性和能源网络约束的能源系统可靠性评估方法，包括以下步骤：确定用户级综合能源系统的可靠性指标；获取电力、热力、天然气供应网络及其耦合关联数据，建立用户级综合能源系统模型；基于可靠性指标评估用户级综合能源系统模型的可靠性；所述用户级综合能源系统模型计及热惯性，基于不同能源网络的约束计算用户级综合能源系统的可靠性，所述不同能源网络的约束包括电力网络潮流方程约束、天然气网络能流方程约束和热力网络能流方程约束。与现有技术相比，本发明用户级综合能源系统模型计及了热惯性，该模型可靠性的评估计及了不同能源网络的约束，考虑更加全面，提高了可靠性评估的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110079278A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910361075.5
申请日：2019-04-30
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: C09K5/06
Abstract: 本发明公开了一种高导热复合水合盐相变储热材料及其制备方法，其原料组成质量百分比为：水合盐60%-75%，添加剂0.5%-5%，吸附剂10%-20%，导热剂10-30%。制备时，按照配方比例，称取水合盐、添加剂搅拌均匀，然后加入吸附剂，通过打粉机混合均匀后密封，置于鼓风烘箱中加热至完全熔化；待冷却后利用打粉机破碎，加入导热剂搅拌均匀，压制成型即可。本发明通过选择适合吸附剂和导热剂配比，有效的增强了复合材料的循环稳定性及热导性，100次循环后材料储热性能几无衰减，热导率可达9W/m·K以上。
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公开(公告)号：CN109002781A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810706846.5
申请日：2018-07-02
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种储能变流器故障预测方法，包括如下步骤：将同一电池储能系统的储能变流器集群的历史监测信号作为原始特征库，通过稀疏自编码算法从原始特征库中提取每一采样时刻的储能变流器集群的主特征矩阵，基于快速聚类算法搜寻每一采样时刻的聚类中心储能变流器，计算储能变流器集群的累积偏心距离矩阵，对累积偏心距离矩阵进行归一化处理并设定预警阈值，最终实现储能变流器故障的预测。本发明实现了储能变流器故障的预测，可在线运行、计算方便、无特殊要求限制，适用于不同规模的储能变流器集群，可移植性好，有利于检修人员建立合理有效的维修计划，确保电网的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN108960321A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810708043.3
申请日：2018-07-02
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
CPC classification number: G06K9/6218 , G06N3/063 , G06N3/084 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种大型锂电池储能电站电池故障预测方法，包括如下步骤：将大型锂电池储能电站的电池箱集群的历史监测信号作为原始特征库，通过稀疏自编码算法从原始特征库中提取每一采样时刻的电池箱集群的主特征矩阵，基于快速聚类算法搜寻每一采样时刻的聚类中心电池箱，计算电池箱集群的累积偏心距离矩阵，对累积偏心距离矩阵进行归一化处理并设定预警阈值，最终实现储能电站电池故障的预测。本发明实现了大型锂电池储能电站电池故障的预测，可在线运行、计算方便、无特殊要求限制，适用于不同规模的储能电站电池箱集群，可移植性好，有利于检修人员建立合理有效的维修计划，确保电网的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN108921347A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810708045.2
申请日：2018-07-02
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种风电变流器故障预测方法，包括如下步骤：将风电场中的所有风力发电机划分为若干个风力发电机子集群。针对每个风力发电机子集群，将风电变流器子集群的历史监测信号作为原始特征库，通过稀疏自编码算法从原始特征库中提取每一采样时刻的风电变流器子集群的主特征矩阵，基于快速聚类算法搜寻每一采样时刻的聚类中心风电变流器，计算风电变流器子集群的累积偏心距离矩阵，对累积偏心距离矩阵进行归一化处理并设定预警阈值，综合所有风力发电机子集群的风电变流器故障预测结果，即可获得风电场中风电变流器的故障预测结果。本发明实现了风电变流器故障的预测，有利于检修人员建立合理有效的维修计划，确保电网的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN119813160A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411777956.2
申请日：2024-12-05
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于边端互操作的多台区互联模型预测控制系统及方法，涉及配电自动化技术领域，包括通过设计互联系统、配置设备实现系统架构构建，优化通信架构，实现实时信息交互，基于模型的控制预测进行协同优化。本发明所述方法通过采用模型预测控制(MPC)策略，实现了台区之间的能量动态分配和负荷均衡，能够有效应对负荷波动和分布式能源接入带来的电力质量问题；优化的通信架构使得实时信息交互更加高效，提升了各台区之间的协同控制能力；通过柔性直流互联技术，解决了传统配电网面临的增容布点困难及电压质量差异问题，提升了配电网的稳定性和安全性。同时，本发明还提高了多台区协同运行的灵活性，增强了系统在故障情况下的自恢复能力。
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