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公开(公告)号：CN118586585A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410636961.5
申请日：2024-05-22
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06F18/213 , H02J3/06 , H02J3/14 , G06F123/02
Abstract: 本发明一种数据驱动的发输电系统韧性评估方法，属于电力系统韧性评估领域；通过建立两阶段优化训练模型，在无监督预训练过程通过降噪自动编码器提取输入数据高阶特征并提高预测性能。在有监督微调训练过程通过叠层极限学习机映射发输电系统运行状态和最小负荷削减之间的非线性关系，能够有效替代计算耗时的最优潮流算法(Optimal Power Flow，OPF)，从而加快电力系统韧性评估过程，提高发输电系统韧性评估的效率。
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公开(公告)号：CN117639100A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311615132.0
申请日：2023-11-29
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 北京信息科技大学 , 吉林省电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明属于光伏发电技术领域，具体涉及一种高比例光伏低压台区的多目标优化运行方法。为解决含高比例光伏低压台区在实际运行中面临着电压波动、功率失衡以及电池储能管理等问题，本方法通过采用多目标优化的方式，以低压台区供电的稳定性、降低能耗以及能源利用率为目标，综合考虑光伏电压控制、功率平衡和电池储能调度等关键因素，从而实现含高比例光伏低压台区的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN114252103B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202111288138.2
申请日：2021-11-02
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明涉及一种融合电站运行故障预测方法。首先根据传感器系统实时测量数据，经过数据清洗和拓展卡尔曼滤波算法对数据进行预处理，得到各运行参数的最优值；然后计算出每个运行参数的风险值，最后建立了融合电站的风险评估模型，利用随机森林回归预测算法预测出总体风险因子，依据总体风险因子的大小来进行风险评估，进行安全预警，为后期的运维工作提供参考，提升了融合电站运行的安全性。
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公开(公告)号：CN116975525A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310782979.1
申请日：2023-06-29
Applicant: 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 哈尔滨理工大学
IPC: G06F18/00 , G06F18/10 , G06F17/16 , G06F123/02
Abstract: 一种基于最优模态分解的机电振荡特征参数提取方法属于电力系统运维技术领域。本发明提出一种从环境激励下即含有噪声信号的量测数据中提取机电振荡模态的最优模态分解(OMD)方法，本发明采用基于Grassman流形的迭代优化过程来增强对测量噪声的鲁棒性，使得本发明不需要DMD算法，使用适当的正交分解(POD)来固定低维子空间。本发明利用多通道广域测量数据更加可靠地提取频率、阻尼比和振型，与原始DMD和Prony方法相比，本方法具有更好的提取精度和更强的噪声鲁棒性，实用价值更高。本发明旨在从含噪声的同步相量数据集中提取可靠的机电模式，以评估小信号的稳定性。
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公开(公告)号：CN115865556A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211602122.9
申请日：2022-12-14
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种采用虚拟总线技术的电力系统分布式通信方案，它将高效的分布式智能节点相互交互的分布式协调控制架构以及由虚拟总线与IEC‑61850模型融合，得到的高可靠性、高实时性的物联网通信协议，该方案能够使智能终端具有信息采集与汇聚和边缘计算能力，应用该方案的智能终端具备即插即用能力。与现有电力系统通信技术相比，它使智能终端之间互联互通，能够就地分享重要信息，提高了信息交互的实时性与可靠性，并且还实现了通信设备间的自动组网，以及设备的即插即用功能。本方案提高了系统有效吞吐量，工作在业务复杂的系统中时，在保证服务请求响应速度的前提下，对系统的业务模块起到了很好的解耦作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113471963B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110696173.1
申请日：2021-06-23
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司 , 中国科学院电工研究所
Inventor： 李德鑫 , 王佳蕊 , 吕项羽 , 田春光 , 裴玮 , 张家郡 , 张海锋 , 庄冠群 , 邓卫 , 李成钢 , 王伟 , 陈璟毅 , 刘畅 , 高松 , 孟涛 , 蔡丽霞 , 张懿夫 , 冷俊 , 张钰
Abstract: 本发明涉及一种可再生能源氢能微网系统能量路由管理方法，包括如下步骤：获取当前运行时刻的风力发电功率PW，当前运行时刻的光伏发电功率PP，当前运行时刻的制氢负荷功率PH，当前运行时刻的储能功率PE，当前运行时刻的可再生能源氢能微网系统与电网的交互功率PG，以及上网售电价格α1、制氢收益价格β1；步骤1：判断前运行时刻的储能功率PE，当确定储能单元输出功率时，进一步根据当前运行时刻的可再生能源氢能微网系统与电网的交互功率PG对前运行时刻的储能功率PE进行调整；步骤2：判断前运行时刻的储能功率PE，当确定储能单元吸收功率时，进一步根据当前运行时刻的可再生能源氢能微网系统与电网的交互功率PG对前运行时刻的储能功率PE进行调整。
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公开(公告)号：CN112398358A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011229165.8
申请日：2020-11-06
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司 , 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于迭代结构参数的并网逆变器控制方法，涉及逆变器控制技术领域。本发明在dq坐标系下建立逆变器并网控制的二阶离散化数理模型，找出被控量逆变器输出电流iout与输入量逆变器调制波电压upwm之间的数学关系和参与计算的物理量电感电流i，电容电压uC，替代了传统的PI控制，适合在结构参数不变或缓慢变化的系统中应用，如并网逆变器系统，实现结构参数自适应，算法更加智能，动态响应速度更快，静态稳定效果更好。
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公开(公告)号：CN119721578A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411769170.6
申请日：2024-12-04
Applicant: 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 东北电力大学
Inventor： 付宇泽 , 王伟 , 张海锋 , 张懿夫 , 周宏伟 , 刘亚东 , 侍哲 , 高松 , 刘畅 , 张家郡 , 刘鸣泰 , 陈宇 , 孙英华 , 杜洋 , 李瑞峰 , 郭东波 , 刘闯
IPC: G06Q10/0631 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开基于改进鲸鱼优化算法配电网分布式电源承载力能力评估方法，包括以下步骤：步骤1、构造总最优化目标函数；步骤2、确定约束条件；步骤3、基于改进鲸鱼优化算法的模型求解。该方法可以确定合适的分布式电源接入容量和位置，实现合理的资源配置和布局规划；可以避免超过电网承载能力而导致的过载问题，减少电网故障和停电的风险。
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公开(公告)号：CN119674976A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411618651.7
申请日：2024-11-13
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 长春工程学院
IPC: H02J3/06 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/28 , H02J3/48
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的多微网协调控制方法，涉及多微网协调控制技术领域，包括多微电网模型构建、决策数学模型构建和基于深度强化学习模型构建三个部分；其中，多微电网模型由一个风力发电的分布式电源，一个公共的储能系统，一组恒温控制负荷如园区恒温系统、制热系统和制冷系统等，以及一组园区负荷组成的新型微电网模型；其中，决策数学模型采用马尔科夫决策过程；其中，基于深度强化学习模型采用AC算法进行构建。本发明公开的基于深度学习的多微网协调控制方法以多微电网经济运行费用最小为优化目标，实现微电网经济调度优化，而且算法训练时间更短，算法模型给出的调度策略经济效益更高，可以有效地降低风电波动性对微电网安全经济运行的影响。
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公开(公告)号：CN119582577A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411702178.0
申请日：2024-11-26
Applicant: 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 东北电力大学
IPC: H02M1/00
Abstract: 本发明公开基于布谷鸟算法的直接式AC/AC变换器模型预测控制策略，具体为：S1、选取关键参数为变量，建立总的状态空间方程；S2、将步骤S1中最后得到的AC/AC变换器状态空间方程进行离散化处理，并计算出AC/AC变换器在k时刻预测得到的未来p个时刻内的离散预测方程；S3、根据性能要求定义目标函数，给出约束条件，并将S2步骤中所得的离散预测方程代入该目标函数并进行化简，最后得到化简后的目标函数及约束条件；S4、对简化后的目标函数进行优化求解。该策略可以得到最优的调制比，使AC/AC变换器工作在最佳状态，满足配电网供电需要。
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