专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种高维多元气象数据融合的短期风光功率预测方法-CN202310764530.2在审
  • 申建建;朱天龙;程春田;王月 - 大连理工大学
  • 2023-06-27 - 2023-10-13 - H02J3/00
  • 本发明属于电力系统新能源功率预测领域,公开一种高维多元气象数据融合的短期风光功率预测方法。本发明充分利用获取的气象数据集ERA5,从物理成因、空间尺度和时间尺度上大幅拓展海量的气象因子,并充分挖掘其与新能源功率的特征关系,提高预测精度。采用物理成因法和空间经纬度包络法大幅拓展功率相关气象因子,构成高维多元气象因子集。对超高维气象数据降维进行综合相关性分析和融合,避免多维气象数据间相关性和信息重叠性对功率预测模型的影响,再采用时间窗口滑动法,形成功率预测样本集。依据气象数据电站实际运行数据对预测模型进行拟合,对云南大理地区实际工程进行了应用验证,预测精度远超常规的预测方法,展现了较强的鲁棒性和普适性。
  • 一种多元气象数据融合短期风光功率预测方法
  • [发明专利]不确定电价条件下梯级水库汛前水位消落控制方法-CN202310828875.X在审
  • 申建建;朱铭锴;吕泉;程春田 - 大连理工大学
  • 2023-07-07 - 2023-09-22 - G06Q10/0631
  • 本发明属于电力市场和水库调度技术领域,公开了一种不确定电价条件下梯级水库汛前水位消落控制方法。本发明能够充分考虑电价不确定性对水电站的运行影响,通过场景生成聚类减少电价对水库发电效益的随机性。利用改进k‑means算法对电价因子进行聚类确定不同场景下的电价情况,利用笛卡尔乘积思想将电价场景与径流场景组合,构建梯级水库发电、弃水、消落蓄能目标函数,以NSGA‑II为求解算法,推求不同消落水位组合下最佳汛前消落水位区间。通过西南某流域干流梯级电站工程实例分析,结果表明本发明可以有效提高水电站的效益,满足梯级水库消落期平稳运行,提高消落方案的实用性。
  • 不确定电价条件下梯级水库水位控制方法
  • [发明专利]一种考虑水电消纳的送受端市场日前现货协同出清方法-CN202310390919.5在审
  • 申建建;张扬;程春田;赵启浩;谢蒙飞;贾泽斌 - 大连理工大学
  • 2023-04-13 - 2023-07-25 - G06F30/20
  • 本发明属于电力市场及水电调度运行领域,公开一种考虑水电消纳的送受端市场日前现货协同出清方法,以跨省区直流联络线为协调因子,实现送、受端市场解耦,构建迭代出清框架;考虑直流外送计划确定送端巨型水电站发电能力、开停机、爬坡、上下游影响电量的边界条件,并耦合水电非线性特性和弃水控制要求,构建购电费用最小出清模型,优化送端全网日前现货出力;提出直流计划更新策略,依据电站弃水和电网断面控制,动态调整外送边界并更新至受端市场出清模型,迭代出清直至收敛。本发明能在十分钟左右完成亿千瓦级高比例水电市场现货出清,满足日前市场运行的时效性要求,且有效衔接市场出清结果与直流输送计划,实现流域梯级电量、水量精准匹配。
  • 一种考虑水电送受端市场日前现货协同出清方法
  • [发明专利]一种水电站运行参数及运行过程反推模型的求解方法-CN202310113542.9有效
  • 李亚鹏;王祥祯;程春田;贡舜 - 大连理工大学
  • 2023-02-15 - 2023-07-14 - G06Q10/04
  • 本发明属于水电站运行领域,公开了一种水电站运行参数及运行过程反推模型的求解方法,用于在新型的电力系统运行模式下下游水电站推断有竞争关系的上游水电站的电站运行参数和运行过程数据,以便为下游水电站制定发电计划提供技术支撑。由于原始模型无法采用成熟的凸优化解法求解,本发明基于水电运行工程经验设计一种求解方法,即一种在水电站运行参数的可行空间中以长方体为单位进行的迭代搜索,基本思路是:将三维寻优问题分解为三个一维问题求解,再利用一维最优解坐标构建形为长方体的搜索单元,并在长方体八个顶点中确定下一步的初始解,依次迭代直至找到三维空间中的近似最优解。本发明推断结果精度和计算速度均满足水电站实际生产的要求。
  • 一种水电站运行参数过程模型求解方法
  • [发明专利]一种基于特征信息的三阶段短期风电场群功率预测方法-CN202010319994.9有效
  • 廖胜利;程春田;刘本希;金新峰;刘战伟 - 大连理工大学
  • 2020-04-22 - 2023-06-09 - H02J3/00
  • 本发明涉及一种基于特征信息的三阶段短期风电场群功率预测方法。包括:特征点识别和预测,根据历史数据寻求能反映区域风电功率变化趋势的特征点,采用Elman神经网络预测模型,以各子区域的气象数据和区域历史风电功率数据作为模型的输入,以特征点风电场群功率作为输出对特征点功率进行预测;采用模糊匹配法生成风电功率曲线,根据上阶段预测得到的最优特征点,寻求历史上相似度最高的功率曲线为基准风电功率曲线,并把该曲线上的各点同倍比放大或缩小,得风电场群功率曲线;采用非参数回归技术,根据实际与预测风电功率偏差,建立误差分布函数,计算给定置信水平下的风电功率置信区间,得到风电场群功率区间预测范围。
  • 一种基于特征信息阶段短期电场功率预测方法

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