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公开(公告)号：CN111740412A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010592651.X
申请日：2020-06-24
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明的一种含储热CSP电站与电锅炉联合运行的供热期弃风消纳方法，其特征是，通过考虑电锅炉与CSP电站联合运行，在利用CSP电站的储热系统实现热能的存储与时移利用的同时由CSP电站与电锅炉、CHP机组一同提供系统热负荷，以此提高CHP机组调峰能力。具有科学合理，适用性强，效果佳等优点。
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公开(公告)号：CN119419779B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202411559265.5
申请日：2024-11-04
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06F18/22 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于风力发电预测技术领域，以现有长预见期数值天气预报的可用性差作为切入点，提出了计及显著风过程演变规律及电量约束的长预见期风电集群功率预测方法。考虑自相关分析的显著风过程识别方法预测未来的功率趋势；探求基于变分模态分解和多元线性回归模型的电量预测8‑15天电量预测方法；建立电量‑功率‑趋势关系，使用历史相似趋势过程匹配方法，实现功率重构完成预测。本发明提出的方法是一种考虑电量和功率趋势，适用长预见期的预测方法。本模型计算简单、预测性能高、物理意义清晰、预测结果有效、实用性强。
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公开(公告)号：CN115375021A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210990213.8
申请日：2022-08-18
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种风电功率预测方法，涉及风电功率预测技术领域，方法包括：获取天气数值预报测试集和测试用历史风电出力；构建风电功率预测模型；风电功率预测模型包括长短期记忆融合拓展模型和LightGBM模型；长短期记忆融合拓展模型包括长短期记忆模块、显式循环注意模块和空间注意力模块；将天气数值预报测试集和测试用历史风电出力输入至训练好的风电功率预测模型中，得到风电功率预测值。本发明提高了风电功率预测的准确性。
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公开(公告)号：CN110930073B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN201911286965.0
申请日：2019-12-14
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
Abstract: 本发明提出的一种计及价格型需求响应的风‑光‑光热联合发电系统日前调度方法，其特点是，首先将风电、光伏通过电转热环节与CSP电站的TES相结合，构建W‑PV‑CSP联合发电系统；其次，通过引入PDR模型，构建了计及PDR的W‑PV‑CSP联合发电系统日前优化调度模型，最终通过协调调度各电站出力以及电加热装置的购电量，在促进系统风电消纳的同时降低系统运行成本。具有科学合理，适用性强，效果佳等优点。
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公开(公告)号：CN111639824B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202010569194.2
申请日：2020-06-20
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明是一种含电转气的区域综合能源系统热电优化调度方法，包括：分析电转气两阶段运行机理，在电解水制氢环节引入储氢，通过氢燃料电池热电联产促进氢能高品位使用，降低直接甲烷化造成的能量梯级利用损耗；将氢燃料电池与燃气轮机优化为变效率运行，通过调节热电效率灵活追踪热电负荷态势，使热电出力更为经济合理；引入有机朗肯循环余热发电将热电联产过剩热输出转化为电能，通过促进余热消纳的方式改善系统的热电耦合性能；以系统购能成本、运行维护成本以及能量损耗成本之和最小为目标，构建含电转气的热电耦合RIES优化调度模型。该方法能够提高区域综合能源系统的能量利用效率和热电联产性能，具有科学合理，适用性强，效果佳等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111740412B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202010592651.X
申请日：2020-06-24
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明的一种含储热CSP电站与电锅炉联合运行的供热期弃风消纳方法，其特征是，通过考虑电锅炉与CSP电站联合运行，在利用CSP电站的储热系统实现热能的存储与时移利用的同时由CSP电站与电锅炉、CHP机组一同提供系统热负荷，以此提高CHP机组调峰能力。具有科学合理，适用性强，效果佳等优点。
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公开(公告)号：CN112821438A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110280383.2
申请日：2021-03-16
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种含BSS微网联合系统的优化调度方法及系统，该方法包括：根据车辆转移的方式和途径构建车辆转移机制模型；根据车辆转移机制模型确定车辆转移补偿成本和实际换电车辆数目；以含BSS微网联合系统运行收益最大为目标函数，以功率约束、总电量约束、电池状态数量变化约束、充放电机出力限制约束和电池数目约束为约束条件，构建含BSS微网联合系统的优化调度模型；根据含BSS微网联合系统的优化调度模型进行优化调度，得到优化后的车辆充换电的时间和进行充换电的车辆数目。本发明能够提高联合系统对能源的利用效率。
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公开(公告)号：CN119918731A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411984449.6
申请日：2024-12-31
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及风电功率短期预测技术领域，公开一种风电集群功率日前预测方法，该方法包括：将风电集群的时空关联特性归纳为风电场之间远距离的汇聚效应和近距离的时序因果关系，使用改进的集对分析方法、同时率判别方法和方差判别方法得到汇聚效应邻接矩阵面，使用皮尔森相关系数和格兰杰因果检验得到时序因果邻接矩阵，提出误差评价特性系数公式用于构建误差邻接矩阵，对传统图卷积神经网络进行改良提出基于多通道注意力机制的图神经网络结构。本发明提出一种考虑风电集群汇聚效应和多通道注意力机制融合的图卷积预测方法，其预测稳定性强、预测性能高、预测结果有效、具备较强实用性。
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公开(公告)号：CN117937455A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410096248.6
申请日：2024-01-24
Applicant: 东北电力大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F30/27 , G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/06
Abstract: 本发明一种基于因果正则化极限学习机的风电功率短期预测方法，属于风电功率预测技术领域；包括生成干预样本集、计算神经元之间的平均因果效应、基于平均因果效应构成因果正则化项从而计算最优权重、基于最优权重建立预测模型预测未来风电功率、仿真计算和误差分析等步骤。本发明与现有的考虑或不考虑特征选择方法的预测模型相比，能更好地跟踪未来的功率趋势。基于因果正则化极限学习机的风电功率短期预测方法预测精度高、预测稳定性好，预测结果有效，适用性和实用性强。
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公开(公告)号：CN111277005A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010100837.9
申请日：2020-02-19
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明是一种考虑源-荷协调优化的大规模风电接入多源电力系统多时间尺度调度方法，其特点是，根据响应速度的不同对DR资源进行分类；提出源-荷多时间尺度协调调度框架；建立源-荷多时间尺度调度模型。通过协调调度源侧常规火电机组、CSP电站与风电出力以及荷侧各类DR资源调用计划，在促进系统风电消纳的同时提高了系统运行经济性。具有科学合理，适用性强，效果佳等优点。
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