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公开(公告)号：CN114565251B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210156648.2
申请日：2022-02-21
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/11 , H02S50/10
Abstract: 本发明提供了一种光伏阵列的可靠性评价方法，其包括以下步骤：获取历史数据；将光伏阵列一段时间内实际发电量与理论发电量之比作为光伏阵列性能的初步指标；对初步指标进行修正，得到修正后的最终指标数据集；获取每个光伏阵列所对应的概率密度函数值；将目标光伏阵列的最大概率密度函数值与所有光伏阵列中最大的概率密度函数值的比值作为目标光伏阵列的可靠性评价值。本方法能够直观地反映光伏阵列的可靠性，且评价指标易于理解，对提高光伏电站运维效率、评价光伏阵列性能具有重要意义。
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公开(公告)号：CN118763993A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410786967.0
申请日：2024-06-18
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 一种基于基准状态选取的光伏组串故障诊断方法，包括以下步骤：S1、选取光伏组串的发电量和组串转换效率概率密度曲线的高度与位置指标作为评价指标，根据每个指标的标准差和指标间相关系数计算每个指标所包含的光伏组串信息量，基于所述信息量并利用多指标综合评价算法计算每个指标向量的相对贴近度，将相对贴近度的最大值对应的光伏组串作为基准状态组串；S2、计算其他组串与基准状态组串间电流和电压的相对偏差，根据相对偏差序列计算统计指标，给出相对偏差的概率分布；S3、通过相对偏差的累积分布，结合统计特征和分布特征，分别确定非故障工况下相对偏差的上下限，并设定光伏组串故障阈值；S4、通过提出判断电流和电压静态越限以及电流动态变化情况的多模型融合方法，制定针对不同故障的判断条件和诊断规则，实现光伏组串故障类型的诊断判别。本发明所要解决的技术问题是提供一种基于基准状态选取的光伏组串故障诊断方法，可以解决机理模型计算复杂背景下光伏组串的故障诊断问题。
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公开(公告)号：CN117521907A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311549824.X
申请日：2023-11-20
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明实施例提供一种考虑光伏出力与气象要素的光伏发电功率区间预测方法，方法包括：获取历史气象数据与历史光伏功率数据，基于历史气象数据与历史光伏功率数据，确定出影响光伏出力的气象因素，并根据气象因素的多个聚类特征进行聚类，得到不同的天气类型数据集，每个天气类型数据集对应一个天气类型，并通过不同的天气类型数据集对待训练的神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型，每个训练好的神经网络模型对应一个天气类型，并根据训练好的神经网络模型，得到点预测结果，并利用点预测结果，从而得到光伏发电预测区间。本发明能够提高光伏功率区间预测精度，降低预测区间的宽度，为电力系统的调度运行提供了依据。
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公开(公告)号：CN111275295B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010025661.5
申请日：2020-03-23
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , H02S10/00
Abstract: 本发明公开了属于光伏发电故障诊断技术领域的一种基于反距离权重插值的分布式光伏故障诊断方法，具体说是一种基于反距离权重插值和时间序列特征分析的分布式光伏故障诊断方法。以空间PR、相似系数、特征距离等三个指标为诊断依据，并且设计了分布式光伏电站异常分析方法。本发明可以在无气象信息条件下，获取分布式电站的理论发电量，提供了进行故障诊断过程必要信息，解决无参考辐照数据或辐照数据异常时的分布式光伏电站故障检测问题，为光伏电站在风险评估和系统可靠性分析方面提供支持。
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公开(公告)号：CN114201483A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111542813.X
申请日：2021-12-16
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学
IPC: G06F16/215 , G06F30/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于统计建模分析诊断光伏阵列故障的方法，首先，从统计的角度出发，建立了电流、电压、功率的状态指标，其次，运用核密度估计法建立状态指标的概率密度分布模型，继而设定置信度获取置信区间并确定实时运行数据的阈值范围，最后通过故障诊断流程对实时状态进行判定。本发明从阵列的户外运行数据出发，能有效解决不确定条件下的光伏出力模型不准确的问题，所提出的故障诊断方法能够根据人为需要灵活调整阈值区间，具备极大的现场工程应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107885959A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711278430.X
申请日：2017-12-06
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及风电数据处理领域，具体涉及一种基于置信等效功率曲线带的风电建模及性能评估方法，包括：对异常数据样本进行初筛剔除；将风速分为三个区域，采用核密度估计法统计每个区域内风速、功率概率分布情况，得到每个区域的Copula函数；采用最大似然估计法得到对应区域的置信等效功率边界模型；采用分段三次Hermite插值法重构缺失数据，完成原始数据样本的清洗；将置信度带宽比的均值作为模型性能评价指标，采用d折交叉验证的方法对不同区域上下边界模型进行验证，当指标基本稳定在某一定值时，确立不同区域的上下边界模型；采用滚动时间窗方法更新数据，以置信度带宽比的偏离度作为触发条件，超出一定阈值时进行上下边界模型更新。
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公开(公告)号：CN104037743B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410227549.4
申请日：2014-05-27
Applicant: 华北电力大学
IPC: H02H7/28
Abstract: 本发明公开了电力系统连锁故障控制技术领域中的一种基于电气介数的复杂电力网络连锁故障抑制方法。包括，建立复杂电力网络，计算电力网络中各节点的电气介数和生成介数之差，确定拟选孤岛，将其余网络作为大电网，切除连接孤岛与大电网的边，使孤岛与大电网解列，计算大电网中各节点的电气介数，并将其作为相应节点的负荷，统计大电网中过负荷节点的数量，当过负荷节点的数量大于设定阈值时，从大电网中移除设定比例的电气介数和生成介数之差最小的节点。本发明在连锁故障传播前主动解列孤岛和移除少量节点，在有效降低各节点的负荷的同时，减小了移除节点对网络结构和性能的影响，从而有效地抑制了连锁故障的传播，将连锁故障的危害最小化。
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公开(公告)号：CN104037743A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410227549.4
申请日：2014-05-27
Applicant: 华北电力大学
IPC: H02H7/28
Abstract: 本发明公开了电力系统连锁故障控制技术领域中的一种基于电气介数的复杂电力网络连锁故障抑制方法。包括，建立复杂电力网络，计算电力网络中各节点的电气介数和生成介数之差，确定拟选孤岛，将其余网络作为大电网，切除连接孤岛与大电网的边，使孤岛与大电网解列，计算大电网中各节点的电气介数，并将其作为相应节点的负荷，统计大电网中过负荷节点的数量，当过负荷节点的数量大于设定阈值时，从大电网中移除设定比例的电气介数和生成介数之差最小的节点。本发明在连锁故障传播前主动解列孤岛和移除少量节点，在有效降低各节点的负荷的同时，减小了移除节点对网络结构和性能的影响，从而有效地抑制了连锁故障的传播，将连锁故障的危害最小化。
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公开(公告)号：CN117540863A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311548945.2
申请日：2023-11-20
Applicant: 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/006 , H02J3/00 , H02J3/38 , H02S50/00 , H02S40/30
Abstract: 本发明实施例提供一种基于光伏出力波动率分型的光伏功率区间预测方法，方法包括：获取历史光伏功率数据和历史气象数据；基于历史光伏功率数据和历史气象数据，对天气类型进行划分，得到预设数量的天气类型；针对每个天气类型构建一个双输出神经模型，并进行训练，得到训练好的区间预测模型；通过训练好的区间预测模型对不同天气类型的光伏功率进行预测，得到光伏功率预测区间。解决了现有光伏出力的随机性与波动性较大，单一模型难以适用于所有的实际状况，本发明能够有效地提高了光伏功率预测区间的精度，体现出光伏出力的不确定性信息，为电力系统的调度运行和旋转备用容量提供了一定的参考。
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公开(公告)号：CN117332237A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311462296.4
申请日：2023-11-06
Applicant: 华北电力大学 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06Q50/06 , G06F30/27
Abstract: 本发明实施例提供一种光伏电站太阳辐照强度实时计算方法，方法包括：获取光伏电站的运行数据；对运行数据进行特征提取，得到特征数据；将特征数据进行数据建模，生成环境温度估计值；基于环境温度估计值，得到光伏电站太阳辐照度估计值。通过对运行数据进行特征提取，得到特征数据，并将特征数据进行数据建模，生成环境温度估计值，并利用环境温度估计值，得到光伏电站太阳辐照度估计值，可以解决现有太阳辐照信息的缺失严重影响了发电量计算、功率预测、故障诊断和调度计划等核心关键功能的实现，通过光伏电站运行数据计算得到太阳辐照强度数据，对于研究光伏电站的运行特性、合理规划布局地点以及监察运行状态具有一定指导意义。
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