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公开(公告)号：CN115618710A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211096404.6
申请日：2022-09-08
Applicant: 济南大学 , 山东电力工程咨询院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , H02J3/00 , G06F111/08 , G06F113/06 , G06F119/06 , G06F119/10
Abstract: 本发明属于风电功率预测技术领域，提供了一种基于GAN的风电功率概率性预测方法及系统，其基于风电场原始样本数据和训练后的GAN模型进行风电功率的概率预测，得到风电功率概率预测值；其中，所述GAN模型的构建过程包括：根据维度和原始样本数据相同的随机噪声数据和生成器生成假目标数据；基于假目标数据、风电场原始样本数据和鉴别器，引入Wasserstein距离代替原始GAN的JS‑KL散度对风电场原始样本数据和及假目标数据之间的距离进行度量，并采用梯度下降法传递梯度信息，更新生成器的参数，根据二者的拟合结果得到风电功率的概率预测值；基于该风电功率概率预测值，采用预测效果的评价指标，计算得到预测值的置信区间。
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公开(公告)号：CN114781266A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210435259.3
申请日：2022-04-24
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 济南大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/12 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/06 , G06F119/06
Abstract: 本申请提出了一种基于低通滤波的混合储能系统的容量优化方法及装置，该方法包括：获取待优化的混合储能系统中的风电场站和光伏电站的原始样本数据；通过快速傅里叶变换获取预设的多个滤波方式的频谱特性，确定截止频率，并对原始样本数据进行低通滤波以平抑数据波形；确定遗传算法的适应度函数和约束条件；通过非支配排序遗传算法NSGA‑II优化混合储能系统的储能容量，确定最优储能容量范围；通过预设的评价指标依次评价配置了最优储能容量范围中不同储能容量的混合储能系统，确定目标储能容量，并基于优化后的适应度参数进行滤波方式的寻优。该方法可以合理配置混合储能系统的最优储能容量，提高系统的经济性、稳定性和安全性。
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公开(公告)号：CN112054556A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010881698.8
申请日：2020-08-26
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种多微网分布式交互运行优化控制方法与系统，包括：构建微网机组组合模型及其约束条件；采用增广拉格朗日罚函数法对微网机组组合模型的微网间耦合约束进行松弛操作，以最小化风力储存成本、机组组合出力成本与相邻微网交互运行成本为目标构建多微网分布式交互运行优化目标函数；在约束条件下，采用拉格朗日罚函数法和松弛与近似机制求解多微网分布式交互运行优化目标函数，得到最优交互运行方案，并以此控制多微网交互运行时的机组启停操作。实现对不同微网间交互运行的分布式优化控制。
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公开(公告)号：CN108923725B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201810770191.8
申请日：2018-07-13
Applicant: 济南大学
Abstract: 一种基于薄膜太阳能电池的风电机组塔筒供电系统，包括薄膜太阳能电池、塔筒内的蓄电池组柜、塔筒式风力发电机、蓄电池、控制器、逆变器，所述薄膜太阳能电池覆盖在塔筒迎光面，所述控制器位于塔筒底部与所述薄膜太阳能电池、蓄电池和逆变器分别通过电缆相连，所述控制器直接将薄膜太阳能电池所发电能分为三部分，一部分电能经控制器整流后输送至直流负载；一部分电能输送至所述蓄电池存储，用于夜晚供电，一部分电能通过所述逆变器将直流电转为交流电后经电缆输送至交流负载。既能有效合理利用塔架空间，又可利用薄膜型太阳能电池较高的光传输性能及发电性能，实现风力发电机组低耗能、高效率、自动化的安全运行，节省了购电成本。
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公开(公告)号：CN118913328A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410961344.2
申请日：2024-07-17
Applicant: 济南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于S‑M‑S拼接拉锥谐振环光纤传感器及其制备方法，涉及光纤传感器技术领域，包括：与超连续光谱源相连接的第一单模光纤，所述第一单模光纤的输出端与第一七芯光纤相连接，所述第一七芯光纤的输出端连接一谐振环，所述谐振环套设在低折射率UV胶通道上，谐振环输出端连接第二七芯光纤，所述第二七芯光纤的输出端与第二单模光纤相连接，所述第二单模光纤输出端与光谱仪相连接。该传感器利用单模光纤和七芯光纤的特性，通过拉锥技术形成闭合的谐振环结构，实现了对折射率和温度的同时测量,扩展了传感器的应用范围，具有高灵敏度和良好的选择性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118889378A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410905703.2
申请日：2024-07-08
Applicant: 济南大学
IPC: H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种光伏输出功率预测方法及系统，属于光伏发电领域，包括对光伏发电的原始历史数据集进行时空处理，将处理后的原始历史数据集划分为训练集，验证集，预测集；使用贝叶斯优化器优化LSTM的超参数，得到BO‑LTSM模型，将训练集输入到BO‑LTSM模型中进行训练，使用预测集输入到训练好的BO‑LTSM模型中进行初步预测得到预测输出功率；使用时间相关模型和空间相关模型对预测输出功率进行修正，得到光伏功率短期预测模型；对光伏功率短期预测模型进行评估。本发明采用上述的一种光伏输出功率预测方法及系统，用于辅助新建的分布式电站做预测，或是在建立新电站之前通过提前预测新电站的光伏功率帮助评估新电站的可行性并且提高了光伏功率预测的准确性。
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公开(公告)号：CN117494888A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311462236.2
申请日：2023-11-03
Applicant: 济南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06Q10/067 , G06N3/08 , G06N20/00 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于优化级联的分布式光伏功率预测方法及系统，该方法包括：获取集中式光伏电站和分布式光伏电站的历史光伏功率；基于历史光伏功率，计算集中式和分布式光伏电站之间的皮尔逊相关系数，建立集中式光伏功率与分布式光伏功率的线性相关模型；将预测日的气象数据输入至基于KDE‑CatBoost的集中式光伏功率预测模型中，输出集中式光伏功率预测值；所述集中式光伏功率预测模型利用Adam优化算法训练得到，输入的气象数据通过核密度估计法，输出光伏功率分布概率预测结果，再利用CatBoost算法输出光伏功率预测值；根据集中式光伏功率预测值和线性相关模型，获得分布式光伏功率预测值，提高了功率预测的精确性。
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公开(公告)号：CN111146793B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN201911311157.5
申请日：2019-12-18
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于功率特征提取的光伏‑储能系统容量优化设计方法及系统，包括：划分不同的天气类型，根据天气类型确定不同的光伏出力类型；采用经验模式分解方法将每种类型的光伏出力分解为若干IMF分量；确定用于设计混合储能容量的高频分量和低频分量；得到不同天气类型下混合储能系统的设计容量和最大充放电功率；以能量存储单元的功率流最小以及优化的综合价值与原始调度计划之间的偏差最小为目标，建立多目标优化模型；对模型进行求解，得到最优的混合储能系统容量设计方案。本发明通过经验模式分解，可以将太阳能光伏电站出力输出数据分解为几个组分，并通过多种组合方法，根据分类的天气状况获得最经济的HESS容量和充放电功率。
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公开(公告)号：CN111146793A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911311157.5
申请日：2019-12-18
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于功率特征提取的光伏-储能系统容量优化设计方法及系统，包括：划分不同的天气类型，根据天气类型确定不同的光伏出力类型；采用经验模式分解方法将每种类型的光伏出力分解为若干IMF分量；确定用于设计混合储能容量的高频分量和低频分量；得到不同天气类型下混合储能系统的设计容量和最大充放电功率；以能量存储单元的功率流最小以及优化的综合价值与原始调度计划之间的偏差最小为目标，建议多目标优化模型；对模型进行求解，得到最优的混合储能系统容量设计方案。本发明通过经验模式分解，可以将太阳能光伏电站出力输出数据分解为几个组分，并通过多种组合方法，根据分类的天气状况获得最经济的HESS容量和充放电功率。
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公开(公告)号：CN115099511A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210794739.9
申请日：2022-07-07
Abstract: 本公开涉及光伏发电技术领域，提出了基于优化copula的光伏功率概率估计方法及系统，首先通过聚类方法将天气类型进行分类；然后，针对每个天气类型，构造Copula函数的最佳代表权重，量化动态表示集中式光伏和分布式光伏的功率空间相关性；最后，利用未来时刻的集中式光伏功率真实值表示分布式光伏预测值，并实现对分布式光伏功率的条件预测概率估计。本公开通过加入k‑means和优化后的copula函数能更好的反应分布式光伏出力的时空相关性，解决了单一Copula拟合不足的问题，并取得了良好的预测效果。
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