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公开(公告)号：CN113114713B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202011189353.2
申请日：2020-10-30
Applicant: 吉林省电力科学研究院有限公司 , 长春亿科数字科技有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明一种基于云平台移动互联技术的电力信息交互方法，属于电力领域；本发明对电力信息进行加密，向云计算环境密文传送，并在指定的设备间进行传输和交互，实现信息交互与硬件设备参数绑定，将授权硬件信息整合至信息文件中，在加密解密过程只有授权硬件设备可以加密解密，完成信息交互。本发明解决了市场环境下多类型用户与电力交易平台的信息交互问题，打破传统只能在电力用户办公地点、办公时间内获取电力信息的时间和空间限制，实现电力信息交互的及时性和安全性。
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公开(公告)号：CN119740455A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411575368.0
申请日：2024-11-06
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/18 , G06F30/367 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于锂电池组故障诊断领域，为一种锂电池组多故障诊断方法，该方法包括：建立诊断拓扑结构，所述诊断拓扑结构包括结构相同的N个子模块，N个子模块之间串联；将所述诊断拓扑结构进行计算机仿真找出故障分类中的重要特征；将重要特性作为输入，重要特性的变化曲线对应的不同故障类型作为输出，对ET算法进行训练，在训练过程中，采用粒子群算法调整ET算法的参数，得到最优的分类定位模型；将诊断过程传感器采集的测量值进行多项式变换，并获取重要特征，将重要特征输入到最优的分类定位模型中进行故障分类与定位。解决现有测试方法中需要对每个电芯进行监测，需要大量监测传感器的问题，有助于提高锂电池组的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN119647749A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411673893.6
申请日：2024-11-21
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网吉林省电力有限公司 , 东北电力大学 , 吉林省电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑暂态过电压约束的新能源承载能力评估方法，属于能源安全技术领域。考虑暂态过电压约束的新能源承载能力评估方法，包括以下步骤：S1、计算多新能源场站送端系统的短路比；S2、计算送端系统内新能源场站节点暂态过电压；S3、构建考虑暂态过电压约束的电网新能源承载能力评估模型。采用本发明所述的考虑暂态过电压约束的新能源承载能力评估方法，以暂态过电压幅值‑系统短路比‑新能源场站有功功率三者之间的数学联系为主线，以系统短路比作为中间量，建立起新能源场站节点暂态过电压幅值与新能源场站有功功率的数学表达式并构建考虑计及多新能源场站暂态过电压约束的电网新能源承载能力评估模型，确保能够求得最优的新能源场站出力值，保证电网的安全运行。
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公开(公告)号：CN119624164A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411525693.6
申请日：2024-10-30
Applicant: 中国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 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/21
Abstract: 本发明提供了一种多能系统热网、气网最小信息损失动态状态估计方法，包括：基于电、热、气系统不同的物理特性和不同的时间尺度，建立综合能源系统的各子系统及多能系统耦合设备模型；基于各子系统及多能系统耦合设备模型建立热网状态估计模型和拟动态状态估计模型；将预估时刻的参数代入热网状态估计模型中，得到热网状态估计值；将预估时刻的参数代入拟动态状态估计模型中，采用交替方向乘子法求解拟动态状态估计模型，得到气网状态估计值。本发明将状态估计中非线性问题转化为线性问题，大幅度提高了状态估计的精准度，较好地平衡了多能系统网络动态计算中计算复杂度与求解精度之间的矛盾，且数值稳定性好，计算效率高。
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公开(公告)号：CN119419838A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411217361.1
申请日：2024-09-02
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 发明公开了一种基于云模型的新能源惯量支撑自适应控制方法，属于云模型自适应控制技术领域，基于传统同步发电机二阶经典模型，利用新能源机组控制系统模拟传统同步发电机组惯性响应特性，与传统惯量支撑控制方法相比，该发明的最大优势为参数可自适应变化，增加了新能源惯量支撑的自由度；以电网侧频率变化量及变化率为输入，根据虚拟惯量与电网侧频率变化量及变化率之间的关系设计虚拟惯量的云推理规则，通过云模型来实现参数的协同自适应，使系统在遭受外界扰动时新能源能够自适应调节虚拟惯量，保证系统稳定运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119051079A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411217374.9
申请日：2024-09-02
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于云模型的新能源变流器构网控制方法，属于新能源变流器控制技术领域，本发明在构网型虚拟同步发电机(GF‑VSG)有功‑频率控制环上并联基于云模型的控制器,将GF‑VSG虚拟机械功率与GF‑VSG实际输出电磁功率的差值及功率差的微分利用量化因子量化后作为云模型控制器的输入，将云模型控制器的输出变量利用比例因子量化后的结果作为角频率的补偿量，通过角频率补偿量的自适应调节实现构GF‑VSG动态过程的优化调控。本发明涉及的基于云模型的新能源变流器构网控制方法能够减小GF‑VSG的响应时间，抑制有功振荡，调控效果明显。
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公开(公告)号：CN118780424A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410805857.4
申请日：2024-06-21
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
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , H02J3/00 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于需求响应的电动汽车用户有序用电管理方法，涉及用电管理技术领域。包括以下步骤：S1，根据DSO和电动汽车用户的利益关系，搭建充电站电价模型；S2，利用二阶锥松弛和Karush‑Kuhn‑Tucker最优性条件将所述充电站电价模型转化为凸优化问题；S3，利用多面体近似法构建混合整数线性规划问题，通过使用标量化基本定理来对所述充电站电价模型进行多次求解，获得帕累托最优。本发明可以快速获得精确的电价最优解，引导电动汽车用户进行有序用电。
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公开(公告)号：CN118586586A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410637015.2
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 , G06F18/241 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/088 , G06N3/09 , H02J3/00 , H02J3/06
Abstract: 本发明一种基于多层前馈神经网络的新型电力系统韧性评估方法，属于电力系统韧性评估领域；包括步骤1：获取新型电力系统运行期间的历史数据，通过蒙特卡罗模拟生成大量系统状态数据，并将其添加到数据集中；步骤2：使用OPF模型计算电力系统在不同状态下的运行结果，将计算出的潮流分布和最优负荷削减作为标签数据；步骤3：训练多隐藏层前馈神经网络模型，实现韧性指标的高精度快速求解；步骤4：在验证集测试模型精度是否达标；步骤5：在线应用训练好的多隐藏层前馈神经网络模型当模型应用于新型电力系统韧性在线评估。本发明能够提取电力系统运行状态和最优负荷削减量之间的非线性映射关系，加快电力系统韧性评估过程，实现实时在线评估。
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公开(公告)号：CN118174349A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202310941117.9
申请日：2023-07-28
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种分布式光伏和配电网能量双向交互控制方法，其包括光伏电池阵列控制方法、交互储能系统控制方法和分布式储能系统控制方法；所述光伏电池阵列控制方法对光伏电池储能优化配置，形成储能阵列单元接入交互储能系统；所述交互储能系统控制方法对光伏电能、水能及风能进行交互联合储能，按控制规则，调控储能的供电出力；所述分布式储能系统方法稳定交互储能系统的出力。在光伏供电前端先对能源资源进行储能配置，基于分布式光伏配电网，进行分区储能，利于及时响应能源调控，减少调控的影响因素；再通过分布式储能系统控制方法使得储能系统能自适应自动改变运行控制方式，保障可持续高可靠性安全稳定供电。
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公开(公告)号：CN118171722A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202311667898.3
申请日：2023-12-06
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网吉林省电力有限公司 , 东北电力大学 , 吉林省电力科学研究院有限公司
Inventor： 李德鑫 , 王长江 , 庄冠群 , 王澎 , 张海锋 , 王伟 , 高松 , 王佳蕊 , 刘亚东 , 张家郡 , 孟祥东 , 李成钢 , 刘畅 , 张懿夫 , 彭晓宇 , 刘鸣泰 , 陈超 , 付宇泽 , 张钰 , 董运昌 , 孟涛 , 陈璟毅 , 韩文琪 , 刘宸
IPC: G06N3/0985 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06F17/16 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习含高比例新能源电网N‑1故障及装置，所述方法包括：获取电力系统数据；根据N‑1问题特征确定全连接神经网络的结构；根据所获取电力系统数据确定全连接神经网络的输入输出特征向量；确定损失函数loss，根据输入输出特征向量对神经网络参数进行更新；评估更新后的训练模型的效果，以均方差以及平均绝对误差为指标；若训练模型的效果不理想，重新调整神经网络参数，否则，输入待N‑1分析电力系统数据并输出故障分析结果。所述装置包括：处理器和存储器。本发明解决了故障分析面临的计算挑战，提高了计算速度且遍历了更复杂全面的场景。
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