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公开(公告)号：CN119196864B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411110918.1
申请日：2024-08-14
Applicant: 东北电力大学 , 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨燧能科技有限公司
IPC: F24F11/46 , F24F11/61 , F24F11/63 , F24F11/64 , G06F18/213 , G06N3/084 , F24F110/10 , F24F120/10 , F24F140/20
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的中央空调负荷资源激励‑响应特性量化方法，属于电力负荷调控领域，解决了现有的量化评估方法用于评估中央空调负荷的激励响应特性时偏差大、准确度低的问题。方法步骤如下，首先对中央空调运行信息进行采集，然后，构建中央空调开机和停机运行约束模型，其次，构建基于BP神经网络的中央空调启停损耗模型，最后，构建基于BP神经网络的中央空调激励‑响应特性模型，本发明更加精准的量化评估了中央空调的激励响应特性，进而提升了对中央空调调控的有效性，同时提升了对中央空调负荷资源的挖掘能力，最终提升了新型电力系统的整体调节能力。
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公开(公告)号：CN119196864A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411110918.1
申请日：2024-08-14
Applicant: 东北电力大学 , 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨燧能科技有限公司
IPC: F24F11/46 , F24F11/61 , F24F11/63 , F24F11/64 , G06F18/213 , G06N3/084 , F24F110/10 , F24F120/10 , F24F140/20
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的中央空调负荷资源激励‑响应特性量化方法，属于电力负荷调控领域，解决了现有的量化评估方法用于评估中央空调负荷的激励响应特性时偏差大、准确度低的问题。方法步骤如下，首先对中央空调运行信息进行采集，然后，构建中央空调开机和停机运行约束模型，其次，构建基于BP神经网络的中央空调启停损耗模型，最后，构建基于BP神经网络的中央空调激励‑响应特性模型，本发明更加精准的量化评估了中央空调的激励响应特性，进而提升了对中央空调调控的有效性，同时提升了对中央空调负荷资源的挖掘能力，最终提升了新型电力系统的整体调节能力。
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公开(公告)号：CN118980157A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411104430.8
申请日：2024-08-13
Applicant: 东北电力大学 , 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨燧能科技有限公司
IPC: F24F11/46 , F24F11/61 , F24F11/64 , F24F11/65 , F24F11/70 , F24F11/88 , F24F110/10 , F24F110/12 , F24F110/30
Abstract: 本发明公开了一种基于体感温度的中央空调负荷资源运行特征修正方法，属于电力系统领域，解决现有分析方法对中央空调运行特性调控分析精确性不足的问题。方法步骤如下，首先构建中央空调负荷体感温度模型，然后，构建基于体感温度的中央空调控制运行模式，最后，构建考虑客流量和室外温度的中央空调负荷运行特性修正模型。本发明综合考虑体感温度，室外温度、客流量、天气因素修正中央空调的运行特性，提高了中央空调运行特性分析的准确性，进一步能够提升中央空调负荷响应能力评估的准确性，进而提升对中央空调资源响应能力的挖掘程度，最终提升新型城市电网的调节能力。
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公开(公告)号：CN119204777A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411104120.6
申请日：2024-08-13
IPC: G06Q10/0639 , H02J3/14 , G06Q50/06 , G06Q50/40 , G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种充换电模式下电动公交车负荷资源快速及可持续参调能力评估方法，解决了现有的评估方法其应对快速功率波动的能力评估不准确，参调能力不足的问题，方法步骤如下，首先对电动公交车负荷信息进行采集。然后，对电动公交车负荷快速上调能力进行评估和对电动公交车负荷快速下调能力进行评估。其次，对电动公交车聚合单元快速参调能力进行评估。最后，对电动公交车聚合单元可持续参调能力进行评估，用于有效评估电动公交车负荷响应某一功率的可持续响应时长，从而有效应对新型电力系统的快速、持续功率波动。本发明具有量化评估电动公交车负荷的快速参调能力、可持续参调能力，进而具备提升新型电力系统的调节能力。
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公开(公告)号：CN117474270A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311501128.1
申请日：2023-11-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/40 , G06F30/27 , H02J3/00 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于BP的电动公交车激励‑响应特性精准量化方法，属于电力负荷调控领域。对电动公交车充电及运行信息采集，构建电动公交车充放电运行约束模型，运行约束主要由电动公交车当前剩余SOC和剩余发车时间决定，提出基于BP神经网络的电动公交车充放电损耗模型，对采集的电动公交车充电信息和运行信息进行训练，对构建的充放电损耗模型中的系数进行整定；提出基于BP神经网络的电动公交车激励‑响应特性模型，结合电动公交车充放电运行约束和基于BP神经网络的充放电损耗模型，可量化获得精准的电动公交车激励‑响应特性。本发明提升了电动公交车激励‑响应特性的准确度，为电动公交车参与电网调控提供坚强的技术支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113541135B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110838650.3
申请日：2021-07-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种以暂态频率跌落基准轨迹为统一尺度的广义惯性测度方法，于所述方法包括如下步骤：步骤一、暂态频率跌落基准轨迹的生成；步骤二、以暂态频率跌落基准轨迹为参照的广义惯性度量；步骤三、以暂态频率跌落基准轨迹为标准的新能源电源临界渗透率的测算。本发明可针对系统中多种功率不平衡扰动事件、源‑网‑荷‑储设备和控制措施相继动作与联合作用效应的综合影响，定量描述广义惯性的时空分布情况，从而实现对新型复杂电力系统广义惯性的、具有高泛化能力的评估，可为系统规划和运行过程提供频率稳定分析与控制等方面的可靠技术支撑。
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公开(公告)号：CN108427856B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN201810297818.2
申请日：2018-04-04
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F113/04 , G06F119/02 , G06F111/08
Abstract: 本发明提出一种配电网10千伏杆塔故障概率曲线拟合方法。本发明借助历史台风真实的灾损数据及气象部门提供的气象数据，通过计算故障概率曲线中不同K值所对应的拟合指标Fappro得到最优K值，进而拟合出与实际灾损结果相匹配的最优配电网10千伏杆塔的故障概率曲线。本发明能简单快速有效拟合出适用于强台风环境下的配电线路故障概率曲线，可应用于强台风环境下配电网中配电杆塔的安全风险评估。
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公开(公告)号：CN110348637A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910631937.1
申请日：2019-07-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑场-网因素的风电爬坡事件预警方法，其所述方法设计思路如下：首先定义净风功率的概念，综合考虑场-网两侧的功率变化情况。选用净风功率的变化值对爬坡事件进行定义，得到了基于净风功率的变化值的时间序列。同时根据电网频率变化的允许值来选定阈值。根据阈值来对爬坡事件进行识别和分类，用支持向量机建立预测模型，从而实现对风电爬坡事件的预测。该方法利用净风功率曲线对风电爬坡事件进行定义并基于电网频率变化的允许值来设定阈值，进而实现对风电爬坡事件的有效识别和预警。
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公开(公告)号：CN104751251B
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201510184475.5
申请日：2015-04-17
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南京南瑞集团公司 , 江苏省电力公司 , 国家电网公司
CPC classification number: Y02A40/298
Abstract: 极端高温与森林火灾联合作用条件下电网停运概率预测方法，本发明涉及电网停运概率预测方法。本发明是解决现有方法因不能计算极端天气条件下导线温度等参数而导致不能算出线路故障概率的问题，而提供极端高温与森林火灾联合作用条件下电网停运概率计算方法。一、计算绝缘击穿引起的导线短路故障概率P(electicbreakdown|fire)；二、计算由极端高温与森林火灾联合作用条件下导致的导线高温引起的故障概率P(HighTemp|fire)×P(fault|HighTemp)；三、计算极端高温与森林火灾联合作用条件下电网停运概率。本发明应用于电力系统领域。
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公开(公告)号：CN105870922B
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201610317965.2
申请日：2016-05-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种引导私家电动车分群错时响应的低谷电价调控方法，步骤包括利用区域电网冬季的风电出力信息、负荷信息，结合统调机组最小技术出力，统计冬季工作日与周末的弃风功率信息；利用出行链信息随机模拟PEV的出行与充电行为，统计PEV的自然充电特征信息与集群充电负荷信息；利用弃风功率信息与PEV自然充电特征信息调配PEV集群的低谷电价生效时间区间；将低谷电价生效时间方案调配到不同配电区域的充电桩电能表；确定PEV低谷充电电价。本发明技术实施难度和成本均较低；有助于PEV集群充电负荷与低谷期过剩风电的平稳互补协同，提高风电消纳率和PEV绿色化的″以电代油″率；可提高清洁电源、智能电网、绿色负荷系统的综合能效。
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