-
公开(公告)号：CN119944708A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510114261.4
申请日：2025-01-24
Applicant: 中电建新能源集团股份有限公司
Abstract: 本说明书提供混合电解制氢系统调度及调度执行方法、装置及电子设备，根据新能源发电功率的各个预测值分别确定对应的可分配给电解制氢设备的待匹配功率，第一类电解制氢设备的尺度模板分别与待匹配功率进行匹配，将匹配成功的第一部分功率分配给第一类电解制氢设备进行处理，将匹配不成功的第二部分功率分配给对输入功率变化的响应速度更快的第二类电解制氢设备进行处理。本方案通过尺度模板建立电解槽负荷与新能源波动功率之间的匹配桥梁，实现波动新能源出力与电解槽消纳能力之间的优化适配，能够在灵活应对快速变化的新能源电力输入的同时，降低电解制氢系统的使用成本，提高制氢效率，实现新能源效率最大化。
-
公开(公告)号：CN119582207A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510131090.6
申请日：2025-02-06
Applicant: 中电建新能源集团股份有限公司
Abstract: 本说明书涉及风光新能源技术领域，具体地公开了一种用于风光耦合制氢系统的风光发电功率陡降预测方法，其中该方法包括：基于历史时间段内的实际发电功率、气象模式数据和地基云图数据，生成训练样本集；对训练样本集中进行有放回地重复采样得到多个子训练集；利用基于趋势提取的时序算法对多个子训练集进行学习得到多个时序算法模型；将未来目标时间段内的气象模式数据和地基云图数据输入至各时序算法模型，得到各时序算法模型对应的目标发电功率；根据各时序算法模型对应的未来目标时间段内风光发电的目标发电功率，确定未来目标时间段内风光发电的功率陡降数据。通过上述方式能准确预测发电功率的陡降情况，进而提升风光耦合制氢的运行安全性。
-
公开(公告)号：CN119561163A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510122252.X
申请日：2025-01-26
Applicant: 中电建新能源集团股份有限公司
IPC: H02J3/46 , C25B1/02 , C25B15/02 , C25B9/70 , C25B9/19 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/32 , H02J15/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q10/04
Abstract: 本申请公开了一种电氢耦合系统的优化调度方法、系统及电子设备，其中的方法包括：获取电氢耦合系统的系统结构；基于系统结构中储能设备、发电机组、制氢设备以及电网之间的耦合关系，构建包括成本函数和约束条件的第一调度模型，约束条件至少包括不同工作条件下的多个制氢设备之间的运行约束、储能设备约束、电网能量交互约束、发电机组运行约束；获取电氢耦合系统的日前发电机组出力数据以及负荷需求数据，并基于日前发电机组出力数据和负荷需求数据对第一调度模型进行优化求解，得到电氢耦合系统的第一调度策略；基于第一调度策略对电氢耦合系统进行日前优化调度。通过上述方法，可以提高系统的稳定性和可靠性。
-
公开(公告)号：CN119558489A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510122484.5
申请日：2025-01-26
Applicant: 中电建新能源集团股份有限公司
Abstract: 本说明书提供了一种风速数据处理方法及装置。根据目标区域的再分析数据，获取与待预测时段的季度相匹配的历史时段的气象特征数据，以及待预测时段的前一时段的风速数据；对待预测时段的前一时段的风速数据进行平滑处理，得到待预测时段与气象特征数据对应的第一风速序列；利用预设风速预测模型的第一模块，对气象特征数据进行特征组合提取处理，得到组合气象特征；利用预设风速预测模型的第二模块，对组合气象特征以及第一风速序列进行风速预测处理，得到预测风速序列；确定与预测风速序列对应的预测功率，并根据预测功率，生成针对目标区域中风机的风机保护策略。从而提高了风速序列预测的准确性，同时保障了风机设备的安全。
-
公开(公告)号：CN118705164A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411011007.3
申请日：2024-07-26
Applicant: 中电建新能源集团股份有限公司 , 中国电建集团河北省电力勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本申请提供了压缩空气储能系统的空气温度控制方法和装置，可用于电能储能技术领域。基于该方法，具体实施前，可以对压缩空气储能系统中的压缩段的结构进行相应改造，以使得压缩段与后续的空气温度控制相适配。具体实施时，先获取第一段压缩机的入口空气的当前的第一温度；再利用预设的第一指标温度，检测当前的第一温度是否符合预设的运行要求；在确定不符合预设的运行要求时，根据当前的第一温度和预设的第一指标温度，确定并根据目标控制方案，对旋转式预热器、升压泵、第一流量调节阀、第二流量调节阀、第三流量调节阀进行相应调整。从而能够充分利用压缩空气储能系统的压缩段中压缩机出口空气的余热，精准调整压缩机入口空气的温度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118425820A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410883255.0
申请日：2024-07-03
Applicant: 中电建新能源集团股份有限公司 , 清华四川能源互联网研究院 , 清华大学
IPC: G01R31/392
Abstract: 本说明书提供一种储能电池的健康状态值测定方法、装置及电子设备，涉及储能电池技术领域，其中方法包括：将储能电池在充放电过程中随时间变化的多个老化特征参数转换成老化特征数据块，然后对老化特征数据块进行两个分支的处理。一个分支先对老化特征数据块执行三维卷积操作，然后从三维卷积结果中提取全局特征；另一分支先对老化特征数据块执行三维卷积操作，然后从三维卷积结果中提取局部特征。再将两个分支的处理结果进行融合，得到融合特征，将融合特征输入时间序列网络模型捕捉电池状态的变化趋势和规律，最后根据时间序列网络模型的输出结果确定储能电池的健康状态。本方案能够提高对储能电池健康状态值的测定准确度、泛化性、稳定性。
-
公开(公告)号：CN119561111B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510115556.3
申请日：2025-01-24
Applicant: 中电建新能源集团股份有限公司
IPC: H02J3/28 , H02J3/00 , H02J15/00 , G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本说明书提供了基于波动性风光耦合发电的电解槽配置处理方法和装置。基于该方法，先获取并根据目标区域的历史风光数据，构造出具有较好的代表性的风光出力曲线；再根据风光出力曲线，确定并利用梯度步长，处理风光出力曲线，拆分出基底负荷分量和波动负荷分量；并基于预设的匹配规则和梯度步长，根据所述基底负荷分量、波动负荷分量、决策影响数据，进行优化求解，确定出符合要求的目标配置方案；其中，预设的匹配规则包括：基底负荷分量优先匹配第一标方电解槽，以及波动负荷分量优先匹配第二标方电解槽；根据目标配置方案，布设针对目标风光耦合发电站的目标电解槽组。从而能准确、合理地实现针对目标风光耦合发电站的电解槽组的布设。
-
公开(公告)号：CN119757535A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510266286.6
申请日：2025-03-07
Applicant: 中电建新能源集团股份有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本说明书提供了电池健康状态的确定方法、装置和服务器，具体实施前，通过联合使用粒子群优化算法和随机森林回归预测模型，训练得到相应的预设的电池健康状态预测模型。具体实施时，在目标电池的工作面上部署目标超声换能器组；其中，目标超声换能器组包括3个超声换能器，超声换能器之间的连边构成等边三角形，等边三角形的中心与目标电池的工作面的中心重合；再利用目标超声换能器组采集得到关于目标电池的波形信号；根据波形信号，获取并利用相对应的时域数据和频域数据，确定出关于目标电池的目标特征；利用预设的电池健康状态预测模型通过处理目标特征，确定出目标电池的健康状态。从而能够较为高效、精准地监测确定目标电池的健康状态。
-
公开(公告)号：CN119560041A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510125877.1
申请日：2025-01-27
Applicant: 中电建新能源集团股份有限公司
Abstract: 本说明书涉及风光新能源技术领域，具体地公开了一种基于风光耦合的制氢参数确定方法及装置，其中，该方法包括：获取风光耦合制氢设备的设备结构信息、设备运行逻辑、设备需求信息以及风光耦合环境信息；依据设备结构信息和设备运行逻辑构建仿真制氢模型；基于风光耦合环境信息，识别风光耦合环境的各环境影响因素的影响因素数据；根据设备需求信息以及各环境影响因素的影响因素数据，生成多个设备仿真策略；基于多个设备仿真策略，利用仿真制氢模型模拟运行过程，得到多各设备仿真策略对应的仿真运行信息；根据各设备仿真策略对应的仿真运行信息，确定风光耦合制氢设备的目标制氢参数。上述方案能够提升风光耦合的制氢效率优化效果。
-
公开(公告)号：CN119582207B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510131090.6
申请日：2025-02-06
Applicant: 中电建新能源集团股份有限公司
Abstract: 本说明书涉及风光新能源技术领域，具体地公开了一种用于风光耦合制氢系统的风光发电功率陡降预测方法及装置，该方法包括：基于历史时间段内的实际发电功率、气象模式数据和地基云图数据，生成训练样本集；对训练样本集中进行有放回地重复采样得到多个子训练集；利用基于趋势提取的时序算法对多个子训练集进行学习得到多个时序算法模型；将未来目标时间段内的气象模式数据和地基云图数据输入至各时序算法模型，得到各时序算法模型对应的目标发电功率；根据各时序算法模型对应的未来目标时间段内风光发电的目标发电功率，确定未来目标时间段内风光发电的功率陡降数据。通过上述方式能准确预测发电功率陡降情况，进而提升风光耦合制氢的运行安全性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
18
records
(took 0.05 seconds)
