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公开(公告)号：CN114819329A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210425010.4
申请日：2022-04-22
Applicant: 华电内蒙古能源有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明公开一种光伏功率概率预测方法、介质及系统，包括：在模型训练阶段，获取包含预测区域的光伏功率相关的多维度特征和实测光伏功率的第一训练样本集，对第一训练样本集中的样本进行清洗处理，得到第二训练样本集；对第二训练样本集中的多维度特征采用主成分分析法进行降维处理，得到第三训练样本集；采用第三训练样本集训练NGBoost模型以确定NGBoost模型的参数，得到训练后的NGBoost模型；在光伏功率概率预测阶段，采集预测区域的光伏功率相关的多维度特征，将多维度特征输入训练后的NGBoost模型，得到预测的光伏功率概率。本发明实现准确的光伏功率概率预测，适用于存在高维度输入特征的光伏功率概率预测场景。
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公开(公告)号：CN115879596A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211137837.1
申请日：2022-09-19
Applicant: 华电内蒙古能源有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种风电场含退役电池的混合储能调度方法、系统及设备，所述方法包括：建立储能聚合商调度分布式储能参与风电场功率平抑波动的目标模型，将退役电池连续充放电时间尺度和风电场功率波动数据等相关数据输入到目标模型，结合混合整数线性规划算法求解得到储能调度方案，通过设置不同退役电池连续充放电时间尺度可得到不同的储能调度方案，根据储能调度方案，储能聚合商从多个分布式储能中租赁新电池和退役电池参与风电场功率平抑波动。本发明根据风电场功率波动需求，设置退役电池连续充放电的时间尺度，以储能聚合商经济性最优调用退役电池和新电池参与风电场功率平抑波动，体现了退役电池在风电场调度的应用价值，提高了电池利用率。
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公开(公告)号：CN115663936A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211137841.8
申请日：2022-09-19
Applicant: 华电内蒙古能源有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种储能全生命周期SOH分阶段利用价值评估与提升方法及系统，所述方法包括：建立电池储能系统在全生命周期内的储能经济性最优，且电网侧和用户侧的成本最低的目标模型；将电池储能系统的成本参数、电网调频数据、调频谈判结果以及用户侧电量需求预测信息输入所述目标模型，通过调节电池储能系统参与第一阶段和第二阶段服务单价的价格系数得到最优配置方案，并按照所述最优配置方案，对电池储能系统在所述第一阶段和所述第二阶段各自的额定功率和额定容量进行配置。本发明综合考虑电池储能系统全生命周期内各阶段与场景的适用性，对不同阶段的额定功率和额定容量进行配置，以实现电池储能系统在全生命周期的价值最大化利用与提升。
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公开(公告)号：CN119400263A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411380231.X
申请日：2024-09-30
Applicant: 清华大学无锡应用技术研究院 , 清华大学
IPC: G16C20/10 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种氢冶金能质动态平衡调节方法和装置，方法包括：基于氢冶金的产能规划构建氢冶金竖炉质量平衡计算模型，基于氢冶金还原反应的动力学特性构建氢冶金竖炉热平衡模型；基于氢冶金竖炉质量平衡计算模型、氢冶金竖炉热平衡模型、预先获取的供电装置中风光发电量日前预测剖面数据，构建新能源‑制氢‑储氢‑氢冶金综合调度模型；根据预先获取的氢冶金竖炉实测数据及预先构建的碳排放量计算模型，对新能源‑制氢‑储氢‑氢冶金综合调度模型进行参数化调整；基于预设的目标函数和约束条件，对新能源‑制氢‑储氢‑氢冶金综合调度模型进行求解，得到可调节参数的求解结果。本发明可对氢冶金过程进行灵活性调度和协同优化。
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公开(公告)号：CN119341047A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411509112.X
申请日：2024-10-28
Applicant: 清华大学无锡应用技术研究院 , 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种基于惯量需求的虚拟同步机储能配置方法，其中，方法包括：获取目标电力系统的频率变化率和满足预设最低点条件的频率安全阈值；根据频率变化率和频率安全阈值确定目标地区的总惯性时间常数需求；根据目标地区火电机组的实际惯量和新能源发电设施的实际需求确定目标地区的总惯量需求；计算新能源发电设施的虚拟惯量；确定VSG的储能配置需求，并根据储能配置需求生成目标电力系统的储能配置方案。由此，解决了相关技术只阐述了VSG技术对于系统频率稳定的提升作用，而对于该技术下储能配置容量与频率稳定效果，并没有定量的分析，无法确定储能的配置需求，导致该技术难以推广、应用的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119651539A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411585200.8
申请日：2024-11-07
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 清华大学无锡应用技术研究院 , 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种配电网运行风险的评估方法及装置、电子设备、存储介质，涉及电力系统技术领域或其他相关领域，其中，该方法包括：获取N个电动汽车在目标时间段内的充电功率数据，N为正整数；基于充电功率数据进行节点潮流计算，并建立N个电动汽车的概率潮流表达式；基于潮流计算结果和概率潮流表达式建立高斯混合分布体，得到高斯混合概率模型；获取N个电动汽车的实时充电功率数据，并基于实时充电功率数据和高斯混合概率模型对目标配电网进行运行风险评估，得到评估结果。本发明解决了相关技术中电动汽车大规模接入电网时配电网运行风险评估的计算复杂度高，导致评估效率和准确度均较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN119834339A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411728219.3
申请日：2024-11-28
Applicant: 清华大学无锡应用技术研究院 , 清华大学
Abstract: 本发明提供一种微电网优化调度方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法应用于微电网，微电网包括广义储能和分布式发电机，包括：预先构建广义储能的广义储能模型并基于广义储能模型建立优化调度模型；获取多个历史运行场景下的历史运行参数，并基于历史运行参数和优化调度模型得到各历史最优调度策略；基于各历史最优调度策略得到各组历史荷电状态序列；基于各组历史荷电状态序列，确定在线调度过程中的参考荷电状态序列，以及基于各历史运行场景下的各历史电价，确定在线调度过程中的参考电价；基于参考荷电状态序列、参考电价以及优化调度模型，得到在线调度过程中微电网的最优调度策略。实现了安全、经济的进行微电网的调度处理。
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公开(公告)号：CN119813175A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411873630.X
申请日：2024-12-18
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种分布式能源系统的净负荷预测方法、装置及电子设备。涉及电力系统领域，其中，该方法包括：获取分布式能源系统在目标时间段的负荷数据、分布式能源系统在目标时间段关联的可再生能源的数据和目标时间段的天气数据，基于获取的数据得到目标数据集；将目标数据集输入目标预测模型，得到目标净负荷数据，其中，目标预测模型用于预测分布式能源系统的净负荷，目标预测模型包括：基于时空图卷积网络和注意力机制构建的模型。本发明解决了相关技术中基于时间序列分析的方式预测分布式能源系统的净负荷，预测结果的准确度低的技术问题。
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公开(公告)号：CN119721747A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411666181.1
申请日：2024-11-20
Abstract: 本申请公开了一种预测光伏发电量的方法及装置、非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取待检测区域在当前时刻之前的多个检测时刻的运行数据和环境参数，其中，运行数据为待检测区域中的目标电网进行发电时产生的数据，相邻的两个检测时刻的时间差为预设时长；对环境参数进行编码处理，得到编码结果，其中，编码结果为数值型数据；采用光伏发电量预测模型对运行数据和编码结果进行处理分析，得到预测结果，其中，预测结果用于指示目标电网在下一检测时刻的光伏发电量。本申请解决了由于相关技术中采用当前时刻之前产生的所有历史发电数据来预测光伏发电量造成的待处理的数据量大、预测耗时长的技术问题。
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公开(公告)号：CN119651581A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411752361.1
申请日：2024-12-02
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 清华大学无锡应用技术研究院
IPC: H02J3/00 , H02J3/14 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明为一种基于JSO‑SVM模型和动态调整的电力系统运行优化方法及装置，属于电力系统技术领域，方法包括以下步骤：采集与电力系统运行的相关数据，进行数据处理以及通过计算日特征相似度寻找到与目标日负荷特性相似的历史天数，并构建数据集，所述相关数据包括电力系统的历史负荷数据、气象条件和用户行为模式；基于SVM和JSO算法建立JSO‑SVM负荷预测模型，并通过模型训练进行参数寻优；设定目标函数，利用JSO‑SVM负荷预测模型进行实时负荷预测；根据实时获取的负荷预测结果，应用动态调整算法对电力系统的运行策略进行优化。本发明实现对电力负荷的精准预测和实时动态优化调度，提升了电力系统的稳定性和经济性。
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