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公开(公告)号：CN118154360A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410394679.0
申请日：2024-04-02
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 吉林省长春电力勘测设计院有限公司 , 东北电力大学
Inventor： 王鑫红 , 高雪峰 , 时雨 , 李炳玲 , 孙勇 , 宋磊 , 姚忆雯 , 王鼎衡 , 王博闻 , 朱蒙 , 时圣尧 , 许鑫 , 佘新 , 徐友清 , 李昊 , 王雨薇 , 王瑶瑶
IPC: G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了考虑极端场景下电压灵活性的储能选址定容规划方法，对温度‑气象及温度‑负荷相关性分析，选择耦合气象特征；通过K‑均值算法进行极端高温场景、极端低温场景下的负荷数据聚类，得到负荷的数据聚类；最后用生成式对抗网络进行极端天气下的负荷场景生成，对历史电力负荷数据进行筛选及重组，生成小概率高负荷场景；以储能设备为配电网络选址定容对象，基于小概率高负荷场景和电压稳定度指标进行优先选址；以最小化运行成本为目标构建目标函数，采用粒子群算法，计算所有储能设备的位置及容量配置；本发明方法考虑极端场景下的储能选址定容，能够更好的提高系统电压的稳定性、灵活性，还能减缓波动现象。
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公开(公告)号：CN119482984A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510025324.9
申请日：2025-01-08
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 吉林省长春电力勘测设计院有限公司 , 大连理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于波浪能量转化的振荡浮子式压缩空气储能方法，属于压缩空气储能领域。所述振荡浮子式压缩空气储能方法基于振荡浮子式压缩空气储能装置实现，包括振荡浮子压缩气体结构、气体单向阀、输气管线及储气罐，使用时仅振荡浮子置于海面以上，其他部分均置于海面以下。本发明振荡浮子压缩气体结构中的振荡浮子受波浪影响而上下垂荡运动，通过连接杆带动其下端活塞运动，使压缩气体通过气体单向阀并经由输气管线输入储气罐中，其中气体压缩过程的动力来源于振荡浮子受波浪影响而垂荡运动的动能。本发明能够实现低能耗的海水降温效果且无需安装额外的冷却装置，实现波浪能与空气压缩储能技术的有机融合，有效利用海洋波浪能。
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公开(公告)号：CN119941029A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510023784.8
申请日：2025-01-07
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 东北电力大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/243 , G06F18/27 , G08B31/00 , G08B21/10
Abstract: 本发明公开了一种极端灾害下基于深度学习的电网韧性评估方法及系统，属于电力系统韧性评估领域，包括以下步骤：S1、获取极端灾害下电力系统的运行状态；S2、模拟电力系统最优负荷削减量计算过程；S3、确定深度神经网络模型的输入特征向量和输出特征向量；S4、构建基于深度神经网络结合随机森林的回归和分类模型；S5、训练；S6、评估；S7、构建电网韧性评估指标，并利用韧性评估指标，基于回归和分类模型，输出电力系统的韧性水平。采用上述一种极端灾害下基于深度学习的电网韧性评估方法及系统，采用人工智能算法替代最优负荷削减计算的求解过程，能够加速韧性评估的计算过程，从而及时响应灾害预警，尽可能地减少灾害带来的损失。
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公开(公告)号：CN119482503A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411508966.6
申请日：2024-10-28
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 国网吉林省电力有限公司 , 东北电力大学
Inventor： 王雨薇 , 时雨 , 陈沛光 , 王静 , 高培生 , 王岳珩 , 王勇 , 楚云飞 , 李博强 , 石晶 , 谈必成 , 高健 , 凌嘉研 , 王冬 , 王鼎衡 , 王鑫红 , 石伊可 , 孙海航
Abstract: 一种电‑气互联综合能源系统无功电压优化控制方法属于电力系统优化控制技术领域，用于解决现有技术中的无功优化方法均忽略了新能源机组与耦合元件的的无功出力特性的技术问题。本发明实现了在电‑气互联综合能源系统IEGS中考虑新能源机组和耦合元件燃气轮机的无功出力后，系统电压偏差得到有效降低；证明了燃气轮机和电转气P2G的联合调度能提升系统风电机组消纳能力，降低经济成本。本发明运用二阶锥松弛方法将电‑气互联综合能源系统无功电压优化模型转化为混合整数二阶锥规划模型，保证了求解精度和速率。
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公开(公告)号：CN119692643A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411359862.3
申请日：2024-09-27
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 东北电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种含电转氢‑热系统的综合能源系统鲁棒优化调度方法，S1：建立电‑热‑气‑氢综合能源系统模型；S2：根据电转氢‑热系统的运行模式，建立电解槽的稳态模型，并基于热力学方程和物理反应原理建立电转氢‑热系统运行模型，分析电转氢‑热系统系统电压关系和能量关系；S3：建立考虑源荷不确定性的电‑热‑气‑氢综合能源系统两阶鲁棒优化运行模型，源荷不确定性包括风电和负荷的双重不确定性，并采用C&CG算法和KKT条件对所提模型进行转化与求解，本发明考虑了风电出力和负荷需求的不确定性，优化多能流在电‑热‑气‑氢综合能源系统中的分布，确保了系统在面临不确定性时仍能保持高度的安全性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119515629A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411508124.0
申请日：2024-10-28
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 东北电力大学
IPC: G06Q50/26 , G06Q50/06 , G06Q10/0637 , G06N5/04
Abstract: 一种基于碳排放流的柔性配电网碳排放责任分摊计算方法属于电力系统碳排放管理技术领域，包括以下步骤：首先，分析柔性配电网的碳排放特点，建立了柔性配电网碳排放流计算方法；然后，基于改进的碳排放流理论建立了柔性配电网低碳优化运行模型；最后，求解模型并引入Shapley值理论，从合作博弈的角度对柔性配电网负荷侧的碳排放责任分摊进行研究，确定柔性配电网终端用户的碳排放责任。该方法可以使柔性配电网中各个负荷节点都有一个合理的碳排放责任区间，在不同区间内规定阶梯碳价，可以使负荷侧碳排放责任的阶梯定价更公平。
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公开(公告)号：CN119482746A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510053354.0
申请日：2025-01-14
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 东北电力大学
IPC: H02J3/46 , G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , F24S10/00 , F24S60/00 , F28D20/00 , H02J3/38 , H02J3/28 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种沙尘暴天气下新能源电网的韧性提升方法，属于新能源电网安全运行领域，包括以下步骤：S1、构建新能源电网模型；S2、基于新能源电网模型，构建沙尘暴天气下新能源电网影响模型；S3、基于沙尘暴天气下新能源电网影响模型制定韧性提升策略，韧性提升策略的目标函数为负荷提升量和光伏发电总出力最大为目标构建模型，约束条件为：储能设备约束、机组出力约束、节点功率平衡约束、支路潮流约束、维修约束和清洁约束。采用上述一种沙尘暴天气下新能源电网的韧性提升方法，能够有效降低沙尘暴影响下系统负荷削减量，加快系统恢复进程，增强电力系统抵御沙尘暴的能力。
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公开(公告)号：CN119904043A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411958112.8
申请日：2024-12-30
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 东北电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种结合行为克隆的电力系统灾害风险调度优化方法，属于电力系统调度优化技术领域，本发明结合行为克隆技术，在初始阶段快速学习专家经验，提升调度效率，并通过强化学习优化策略，实现动态环境中的自适应调度，本发明通过行为克隆技术直接利用专家经验，快速生成初步调度策略，为后续优化奠定基础。本发明的方法提前预防灾害风险，提高系统稳定性，量化设备间的依赖关系和连锁故障传播效应，双阶段学习策略提高了调度策略的有效性和适应性，提高了调度优化过程的稳定性和鲁棒性，减少了设备故障和系统风险。
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公开(公告)号：CN119891220A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411965738.1
申请日：2024-12-30
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 东北电力大学
IPC: H02J3/06 , H02J3/46 , H02J3/14 , H02J3/00 , G06F30/27 , G06N3/092 , G06F113/04 , G06F111/02
Abstract: 本发明公开了一种基于双智能体协同的电网优化重构方法，该电网优化重构方法对电网中的离散智能体和连续智能体的控制进行优化，通过分离开关状态和SOP功率输出优化任务，实现离散智能体与连续智能体的协同；该电网优化重构方法包括以下步骤：构建电网动态重构优化模型；状态初始化、离散智能体决策、连续智能体决策、奖励计算、优先级经验回放、目标网络更新迭代与收敛判断；动态调整优化目标优先级，能够快速适应系统状态变化，在动态、多时段环境中提供更加有效的全局优化方案，为新能源电力系统的运行安全与稳定性提供了可靠的技术支持。
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公开(公告)号：CN115549082B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202211316020.0
申请日：2022-10-26
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了基于负荷挖掘和LSTM神经网络的电力负荷预测方法，包括：对获取的历史负荷数据集分为测试集和训练集；构建一新矩阵，采用改进FCM的聚类方法进行聚类，构建出K*个子集；分别构建K*个基于改进LSTM的负荷预测器；并搭建改进的周期增强LSTM神经网络模型；并对所述改进的周期增强LSTM神经网络进行训练；通过训练的所述周期增强LSTM神经网络模型、根据待测日前一天的负荷曲线以及待测日的气象数据以及确定的预测期得到预测值。本发明针对电力负荷数据的复杂特性，本发明建立了一种结合聚类和深度学习的电力负荷预测模型，提出周期性增强LSTM神经网络，利用前一天信息实现了对后一天负荷的准确预测。
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