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公开(公告)号：CN118054480B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202410307272.X
申请日：2024-03-18
Applicant: 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
Abstract: 本发明涉及电力系统自动化技术领域，公开了一种综合能源电力系统优化调度方法、装置、设备及介质，本发明提供的方法，利用综合能源电力系统中各发电机组的输出功率约束信息对第一目标函数求解，得到使得综合能源电力系统能够稳定的多个目标解，利用多个目标解对第二目标函数求解，得到多个目标解中使得综合能源电力系统的运行成本最低的最优目标解，利用最优目标解对综合能源电力系统的运行进行协调，可以在保证系统稳定运行的基础上同时兼顾经济效益。
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公开(公告)号：CN117977616B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202410306914.4
申请日：2024-03-18
Applicant: 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
Abstract: 本发明涉及新能源发电技术领域，公开了电网故障时电压支撑控制方法、装置、计算机设备及介质，本发明的方法，电网故障后，在生成电压控制指令时考虑了新能源电站中的发电机组的第二无功电流裕量，后续在进行电网的电压支撑控制时，利用了新能源发电机组输出的无功电流，有效减少了对储能系统输出无功电流的需求，进而降低了对储能系统的容量配置的要求，通过新能源电站中的发电机组、无功补偿装置以及储能系统之间的协同对电网进行电压支撑控制，提高了电力系统的稳定性，解决了相关技术中当无功补偿装置输出的最大无功电流不足以为并网点提供支撑时，仅由储能系统提供无功电流，不仅储能系统的容量配置要求较高，还会造成电能浪费的问题。
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公开(公告)号：CN116760072B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311035159.2
申请日：2023-08-17
Applicant: 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
Abstract: 本发明涉及新能源系统控制技术领域，公开了一种多能互补系统的频率调节方法、装置、设备及介质。本发明通过模糊控制器对频率偏差和偏差变化率进行模糊处理，并对输出的控制状态进行反模糊化处理确定出第二调控数据。然后，基于频率偏差和预设频率偏差的关系，确定出第二调控数据对应的权重，并基于该权重和第二调控数据确定第三调控数据，并按照第三调控数据对多能互补系统的并网频率进行调节。本实施例根据频率偏差和预设频率偏差的关系，实时调整第二调控数据的权重，从而使得基于第二调控数据和权重确定的第三调控数据能够随实际情况进行自适应调整，进而实现对频率偏差的精准调节，提高系统的稳定性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116646994A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310928118.X
申请日：2023-07-27
Applicant: 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，公开了电力系统优化调度方法及装置，其中，该方法包括：构建电力系统的优化调度模型，电力系统包括新能源发电机组和传统发电机组，优化调度模型中的目标函数包含第一目标函数、第二目标函数、第三目标函数；其中，第一目标函数用于表征电力系统的综合运行成本最小；第二目标函数用于表征新能源发电机组对电力系统进行调峰后的剩余负荷标准差最小；第三目标函数用于表征新能源消纳并网电量最大；根据各电站的初始出力数据对优化调度模型进行求解得到电力系统的优化调度策略。通过本发明得到的优化调度策略能够在保证电力系统运行经济性的基础上，使得电力系统稳定运行，且电力系统中各新能源机组的效益最大化。
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公开(公告)号：CN118054480A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410307272.X
申请日：2024-03-18
Applicant: 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
Abstract: 本发明涉及电力系统自动化技术领域，公开了一种综合能源电力系统优化调度方法、装置、设备及介质，本发明提供的方法，利用综合能源电力系统中各发电机组的输出功率约束信息对第一目标函数求解，得到使得综合能源电力系统能够稳定的多个目标解，利用多个目标解对第二目标函数求解，得到多个目标解中使得综合能源电力系统的运行成本最低的最优目标解，利用最优目标解对综合能源电力系统的运行进行协调，可以在保证系统稳定运行的基础上同时兼顾经济效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116523145A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310778407.6
申请日：2023-06-29
Applicant: 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及新能源发电预测技术领域，公开了光伏功率超短期预测方法、装置、计算机设备及存储介质，本发明提供的预测方法将光伏场站的原始历史数据的一维特征数据添加一个时间维转化二维特征的图像数据，将其作为训练集对基于密集连接网络结构的模型训练得到光伏功率超短期预测模型；将未来的气象和负荷数据按照相同预处理方式处理后输入到预测模型中，得到未来某时间点的功率预测值。本发明将一维特征转为二维特征矩阵被深度卷积神经网络直接处理得到高阶特征用于预测任务，采用密集连接结构处理数据实现信息高度复用，模型更紧凑和高效增加模型处理复杂任务能力的同时未增加模型参数量，降低了数据处理时间，提高了预测的实时性及预测精度。
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公开(公告)号：CN116316669A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310519307.1
申请日：2023-05-10
Applicant: 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种分布式调相机与电化学储能并网拓扑结构和控制方法，所述并网拓扑结构包括：分布式调相机、电化学储能系统、直流母线电容、电化学储能并网变流器、滤波电感、第一升压变压器、第二升压变压器和电网，所述直流母线电容设置在所述电化学储能系统与所述电化学储能并网变流器中间。本发明将电化学储能并网变流器作为调相机的励磁控制器，降低了调相机的成本，提高了调相机励磁供电的可靠性和无功控制的灵活性，利用调相机的无功调节能力和无延时的惯性响应，与电化学储能配合可实现更好的有功无功控制，并对电网频率提供有力支撑。
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公开(公告)号：CN117977616A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410306914.4
申请日：2024-03-18
Applicant: 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
Abstract: 本发明涉及新能源发电技术领域，公开了电网故障时电压支撑控制方法、装置、计算机设备及介质，本发明的方法，电网故障后，在生成电压控制指令时考虑了新能源电站中的发电机组的第二无功电流裕量，后续在进行电网的电压支撑控制时，利用了新能源发电机组输出的无功电流，有效减少了对储能系统输出无功电流的需求，进而降低了对储能系统的容量配置的要求，通过新能源电站中的发电机组、无功补偿装置以及储能系统之间的协同对电网进行电压支撑控制，提高了电力系统的稳定性，解决了相关技术中当无功补偿装置输出的最大无功电流不足以为并网点提供支撑时，仅由储能系统提供无功电流，不仅储能系统的容量配置要求较高，还会造成电能浪费的问题。
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公开(公告)号：CN116646994B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202310928118.X
申请日：2023-07-27
Applicant: 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，公开了电力系统优化调度方法及装置，其中，该方法包括：构建电力系统的优化调度模型，电力系统包括新能源发电机组和传统发电机组，优化调度模型中的目标函数包含第一目标函数、第二目标函数、第三目标函数；其中，第一目标函数用于表征电力系统的综合运行成本最小；第二目标函数用于表征新能源发电机组对电力系统进行调峰后的剩余负荷标准差最小；第三目标函数用于表征新能源消纳并网电量最大；根据各电站的初始出力数据对优化调度模型进行求解得到电力系统的优化调度策略。通过本发明得到的优化调度策略能够在保证电力系统运行经济性的基础上，使得电力系统稳定运行，且电力系统中各新能源机组的效益最大化。
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公开(公告)号：CN116523145B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310778407.6
申请日：2023-06-29
Applicant: 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及新能源发电预测技术领域，公开了光伏功率超短期预测方法、装置、计算机设备及存储介质，本发明提供的预测方法将光伏场站的原始历史数据的一维特征数据添加一个时间维转化二维特征的图像数据，将其作为训练集对基于密集连接网络结构的模型训练得到光伏功率超短期预测模型；将未来的气象和负荷数据按照相同预处理方式处理后输入到预测模型中，得到未来某时间点的功率预测值。本发明将一维特征转为二维特征矩阵被深度卷积神经网络直接处理得到高阶特征用于预测任务，采用密集连接结构处理数据实现信息高度复用，模型更紧凑和高效增加模型处理复杂任务能力的同时未增加模型参数量，降低了数据处理时间，提高了预测的实时性及预测精度。
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