CN107565610A - 一种含风、光电源的电力系统结构调度方法 - Google Patents
一种含风、光电源的电力系统结构调度方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种含风、光电源的电力系统输电网结构优化方法，所述方法将电网输电元件运行状态纳入电力系统经济调度模型，所提模型由粒子群算法和非线性规划内点法组合求解。本发明对电网中常规及可再生能源发电机组有功出力和电网输电元件状态进行预先决策，在保证电网电压支撑的前提下提高电网运行的经济性，缓解可再生能源消纳的矛盾以在更大范围内接纳可再生能源发电，在可再生能源大规模并网的背景下电力系统的经济调度提供了一种行之有效的方法。
Description
技术领域
本发明涉及电气工程领域，尤其涉及用于电力系统短期运行调度的一种含风、光电源的电力系统结构调度方法。
背景技术
目前，资源、环境问题迫使电力系统向清洁化方向发展。在现有的可再生能源中，风能和太阳能无疑是当前研究的热点。可再生能源大规模并网改变了传统的发电负荷平衡模式，传统的可调度的化石能源发电逐步让位于可再生能源发电，系统的源荷间的矛盾日趋突出。此外，系统中具有主动励磁调节的同步发电机占比日趋减少，而风电、光伏等依赖于系统电压支撑的异步发电形式日渐增加，电压支撑的情况面临紧张局面。电网对发电与负荷间的功率平衡起到重要的支撑作用。早期的电力系统经济调度通常在固定的电网结构下进行，这一定程度上降低了系统运行灵活性和经济性。近年来，有学者提出考虑电网结构变化的经济调度方法，然其主要基于直流潮流，未考虑电压的影响，这可能导致决策结果在实际系统中不可行或不经济。继而，交流潮流下的输电网结构调度方法被提出，然其缺乏对节点上的风、光电压特性分析，仍存在局限性。为此，研究可再生能源并网背景下的输电网结构调度技术，通过输电网结构优化对包含可再生能源的电力系统予以改善，有利于缓解可再生能源消纳矛盾，同时提高系统运行的经济性。
现有技术公开了一种优化分布式能源接入点和接入比例的电力网络重构方法，对分布式能源存在情况下的电力网络进行优化重构，分析两种或以上分布式能源接入系统时的接入点优化选取方法、接入有功容量计算方法和接入前后系统潮流的计算方法，调整风电和光伏两种分布式能源接入点和接入比例，分析不同接入比例时对系统经济性的影响，给出系统优化措施。
现有技术公开了一种基于灵敏度分析的网络重构方法，该以网损最小为目标函数建立网络重构模型，利用灵敏度计算，快速准确的找到最佳的操作开关，得到指定目标函数下的最优网络结构，其潮流计算次数较少，且逐步逼近最优目标。
现有技术公开了一种计及电网拓扑优化的电力系统经济调度方法，将电网拓扑优化纳入电力系统经济调度模型，并计及电网拓扑连通性条件，提出以常规发电机组有功功率和电网输电元件状态为决策量的电力系统调度模型。该模型的决策结果，在保证电网运行安全的前提下提高电网运行的经济性，提高系统发电负荷功率平衡能力以在更大范围内接纳可再生能源发电以及有效缓解放弃可再生能源发电或切负荷情况。
以上方案在面对网络拓扑优化及网络重构问题时，提出了多种电网络重构方法，但随着分布式能源大规模接入配电网，其愈发显现出有源网络特性，源在时空分布上的不均衡性导致输配电难以清晰分离，在固定电网结构下运行的系统势必会出现源、网间的矛盾；现有技术提出的计及电网拓扑优化的电力系统经济调度方法对输电网进行结构优化，提高了现有网络的利用率和系统运行的灵活性，但其优化过程并未考虑电压影响的因素。
发明内容
本发明为了解决上述问题，提出了一种含风、光电源的电力系统结构调度方法，本方法通过输电网结构优化对包含风、光电源的电力系统运行模式优化，决策电网中常规及可再生能源发电机组有功出力和电网输电元件状态，以缓解可再生能源消纳矛盾，同时提高系统运行的经济性。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种含风、光电源的电力系统结构调度方法，包括以下步骤：
(1)给定常规发电机组成本系数及出力上下限，输电支路电阻值、电抗值及最大传输容量，系统负荷，电压相角上下限值，风电机组、风电场以及光伏电场相关参数数据；
(2)根据上述参数数据，以发电成本最小为目标构建优化模型目标函数，所述优化模型目标函数包含如下约束条件：潮流平衡方程约束，输电元件载流约束，节点平衡方程约束，节点电压幅值约束，节点电压相角约束，非标准变比约束，常规机组有功、无功输出功率限制，常规机组有功爬坡约束，允许的线路开断数约束，双馈感应风电机组运行约束以及光伏发电系统运行约束；
(3)采用混合粒子群算法对优化模型进行求解，得到最终的常规发电机组、风电场、光伏电场有功出力和电网输电元件状态。
进一步地，所述步骤(2)中，优化模型中目标可表达为：
其中，G和T分别表示常规机组个数和时段数；ag、bg、cg为常规发电机组运行耗量特性参数；Pg,t为t时段机组g的输出功率。
进一步地，所述潮流平衡方程约束具体为：
式中，NL为输电元件的集合；NT为时段t的集合；节点i、j分别表示线路l的首、末节点；zl,t为t时段表征线路l运行状态二进制变量；Vn,t为t时段节点n的电压幅值；Gl和Bl分别为线路l的电导和电纳参数；θij,t为t时段支路l(i,j)两端相角差；θn,t为t时段节点n的电压相角；Pl,t和Ql,t为t时段线路l的有功和无功功率。
进一步地，所述输电元件载流约束具体为：
t时段输电元件l上流过的电流幅值的绝对值不大于输电元件l的最大允许热电流；
并且，t时段输电元件l上流过的电流幅值等于t时段线路l的有功和无功功率的平方和与t时段节点i的电压幅值的比值的均方根。
进一步地，所述节点平衡方程约束具体为：
t时段节点n上的所有有功功率负荷的累加和等于t时段以n为末节点的所有线路的有功功率的累加和与t时段以n为首节点的所有线路的有功功率的累加和做差然后再依次与t时段连接在节点n上的所有同步发电机的有功功率的累加和、t时段连接在节点n上的所有风电场的有功功率的累加和、t时段连接在节点n上的所有光伏电场的有功功率的累加和求和；
并且，t时段节点n上的所有无功功率负荷的累加和等于t时段以n为末节点的所有线路的无功功率的累加和与t时段以n为首节点的所有线路的无功功率的累加和做差然后再依次与t时段连接在节点n上的所有同步发电机的无功功率的累加和、t时段连接在节点n上的所有风电场的无功功率的累加和、t时段连接在节点n上的所有光伏电场的无功功率的累加和求和。
进一步地，所述节点电压幅值约束具体为：
t时段节点n的电压幅值介于t时段节点n的电压幅值上、下限之间。
进一步地，所述节点电压相角约束具体为：
t时段节点n的电压相角介于t时段节点n的电压相角上、下限之间。
进一步地，所述非标准变比约束具体为：
t时段输电元件l的非标准变比介于t时段输电元件l的非标准变比上、下限之间。
进一步地，所述常规机组有功、无功输出功率限制具体为：
t时段机组g输出的有功功率介于t时段机组g输出的有功功率上、下限之间；
并且，t时段机组g输出的无功功率介于t时段机组g输出的无功功率上、下限之间。
进一步地，所述常规机组有功爬坡约束具体为：
t+1时段机组g输出的有功功率与t时段机组g输出的有功功率之差介于机组g上调速率限制乘以机组爬坡允许时间的值和机组g下调速率限制乘以机组爬坡允许时间的值之间。
进一步地，所述允许的线路开断数约束具体为：
1与t时段每一个表征输电元件运行状态的二进制变量之差的累加和不大于最大允许的线路开断数目。
进一步地，所述双馈感应风电机组运行约束具体为：
式中，Pw,t、Qw,t分别为t时段双馈机组输出的有功功率、无功功率；W为风电机组集合；为t时段双馈机组所能输出的最大有功功率；Vw为双馈机组机端电压；Xs、Xm分别为定子、激磁电抗；sw,t为风电机组w在时段t的转差率；Ismax、Irmax分别为定子、转子电流幅值；sw,max和sw,min分别为风电机组w转差率的上下限。
进一步地，所述光伏发电系统运行约束具体为：
t时段光伏发电系统实际有功功率介于零和t时段光伏发电系统所能输出的最大有功功率之间；
并且，t时段光伏发电系统实际有功功率和实际无功功率的平方和不大于t时段光伏发电系统的最大容量的平方；
并且，t时段光伏发电系统实际有功功率和实际无功功率的比值不小于所允许的最小功率因数。
进一步地，所述步骤(3)中，采用粒子群算法与非线性规划内点法组合对优化模型目标函数进行求解。
进一步地，所述对优化模型目标函数进行求解的具体实现方法为：
每个输电元件在一个时段内的状态组成一条子链，假设系统中有Nl个输电元件，则Nl条子链组成一个粒子，因此一个粒子表示一个时段内所有输电元件的一组运行状态，由目标函数确定适应度函数并根据适应度函数评价个体的优劣，由非线性规划内点法求解电网结构给定下的经济调度模型；
所述粒子群算法中粒子通过个体极值和全局极值来更新自己的速度和位置，每个粒子的位置矩阵表示如下：
矩阵中行向量表示一个输电元件在一个周期内T个时段的状态，列向量表示每个时段输电元件Nl的状态。
本发明有益效果：
(1)本发明可用于包含可再生能源的电力系统短期运行调度决策，计及输电网结构优化的经济调度决策可以在保证电网运行安全的前提下提高电网运行的经济性，从而为电力系统调度的智能化发展提供有效的技术支撑；
(2)本发明对输电网拓扑结构进行优化，在一定程度上可以缓解输电阻塞现象，提高系统发电负荷功率平衡能力，从而在更大范围内接纳可再生能源发电，减少弃风、弃光或切负荷情况的发生。
附图说明
图1为本发明的流程图；
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
本发明公开了一种含风、光电源的电力系统结构调度方法，如图1所示，包括以下步骤：
(1)给定常规发电机组成本系数及出力上下限，输电支路电阻值、电抗值及最大传输容量，系统负荷等计算参数；
(2)给定电压相角上下限值，风电机组、风电场、光伏电场相关数据，进行优化模型的构建，优化模型以发电成本最小为目标并包括多个约束；
优化模型中目标可表达为：
式中，G和T分别表示常规机组个数和时段数；ag、bg、cg为行耗量特性参数；Pg,t为t时段机组g的输出功率。
优化模型中多个约束具体包括以下约束条件：
1)潮流平衡方程约束
式中，NL为输电元件的集合；NT为时段t的集合；节点i、j分别表示线路l的首、末节点；zl,t为t时段表征线路l运行状态二进制变量；Vn,t为t时段节点n的电压幅值；Gl和Bl分别为线路l的电导和电纳参数；θij,t为t时段支路l(i,j)两端相角差；θn,t为t时段节点n的电压相角；Pl,t和Ql,t为t时段线路l的有功和无功功率。
2)输电元件载流约束
具体为：
t时段输电元件l上流过的电流幅值的绝对值不大于输电元件l的最大允许热电流；
并且，t时段输电元件l上流过的电流幅值等于t时段线路l的有功和无功功率的平方和与t时段节点i的电压幅值的比值的均方根。
即：
式中，Il,t为t时段输电元件l上流过的电流幅值；为输电元件l的最大允许热电流。
3)节点平衡方程约束
式中，NS,n和NE,n分别表示以n为首、末节点的线路集合；Gn、Gw,n和GPV,n分别为连接在节点n上的同步发电机、风电场和光伏电场集合；ND,n为节点n上的负荷的集合；N为电网节点n的集合；Pg,t、Pw,t、PPV,t、Qg,t、Qw,t和QPV,t分别为t时段同步发电机、风电场和光伏电场输出的有功和无功；Pd,t和Qd,t分别为t时段节点n上的有功功率负荷和无功功率负荷。
4)节点电压幅值约束
具体为：
t时段节点n的电压幅值介于t时段节点n的电压幅值上、下限之间。
即：
式中，和分别为t时段节点n的电压幅值上下限；Vn,t为t时段节点n的电压幅值。
5)节点电压相角约束
具体为：
t时段节点n的电压相角介于t时段节点n的电压相角上、下限之间。
即：
式中，和分别为t时段节点n的电压相角上下限；θn,t为t时段节点n的电压相角。
6)非标准变比约束
具体为：
t时段输电元件l的非标准变比介于t时段输电元件l的非标准变比上、下限之间。
即：
式中，和分别为t时段输电元件l的非标准变比上下限；Tl,t为t时段输电元件l的非标准变比。
7)常规机组有功、无功输出功率限制
具体为：
t时段机组g输出的有功功率介于t时段机组g输出的有功功率上、下限之间；
并且，t时段机组g输出的无功功率介于t时段机组g输出的无功功率上、下限之间。
即：
式中，G为常规机组的集合；和分别为t时段机组g输出的有功功率上、下限；和分别为t时段机组g输出的无功功率上、下限；Pg,t和Qg,t分别为t时段机组g输出的有功和无功。
8)常规机组有功爬坡约束
具体为：
t+1时段机组g输出的有功功率与t时段机组g输出的有功功率之差介于机组g上调速率限制乘以机组爬坡允许时间的值和机组g下调速率限制乘以机组爬坡允许时间的值之间。
即：
式(13)中，和分别为机组g上调、下调速率限制，Δt为机组爬坡允许时间。
9)允许的线路开断数约束
具体为：
1与t时段每一个表征输电元件运行状态的二进制变量之差的累加和不大于最大允许的线路开断数目；
即：
式中，zl,t为t时段表征线路l运行状态二进制变量；J为最大允许的线路开断数目。
10)双馈感应风电机组运行约束
式中，Pw,t、Qw,t分别为t时段双馈机组输出的有功功率、无功功率；W为风电机组集合；为t时段双馈机组所能输出的最大有功功率；Vw为双馈机组机端电压；Xs、Xm分别为定子、激磁电抗；sw,t为风电机组w在时段t的转差率；Ismax、Irmax分别为定子、转子电流幅值；sw,max和sw,min分别为风电机组w转差率的上下限。
所述步骤(2)中，优化模型中光伏电场相关约束条件可表达为：
11)光伏发电系统运行约束
具体为：
t时段光伏发电系统实际有功功率介于零和t时段光伏发电系统所能输出的最大有功功率之间；
并且，t时段光伏发电系统实际有功功率和实际无功功率的平方和不大于t时段光伏发电系统的最大容量的平方；
并且，t时段光伏发电系统实际有功功率和实际无功功率的比值不小于所允许的最小功率因数。
即：
式中，Ppv,t、Qpv,t分别为t时段光伏发电系统实际有功功率、无功功率；为t时段光伏发电系统所能输出的最大有功功率；Spv,tmax为t时段光伏发电系统的最大容量；cosφmax为所允许的最小功率因数。
(3)采用混合粒子群算法对优化模型进行求解，得到最终的常规发电机组、风电场、光伏电场有功出力和电网输电元件状态。
采用混合粒子群算法对优化模型进行求解，是指由粒子群算法与非线性规划内点法组合求解，所述由粒子群算法与非线性规划内点法组合求解的具体实现为，每个输电元件在一个时段内的状态组成一条子链，假设系统中有Nl个输电元件，则Nl条子链组成一个粒子，因此一个粒子表示一个时段内所有输电元件的一组运行状态，由目标函数确定适应度函数并根据适应度函数评价个体的优劣，由非线性规划内点法求解电网结构给定下的经济调度模型。所述粒子群算法中粒子通过个体极值和全局极值来更新自己的速度和位置，每个粒子的位置矩阵表示如下：
矩阵中行向量表示一个输电元件在一个周期内T个时段的状态，列向量表示每个时段输电元件Nl的状态。
如图1所示，一种含风、光电源的电力系统结构调度方法，其实现具体流程包括如下步骤：
1)给定常规发电机组成本系数及出力上下限，输电支路电阻值、电抗值及最大传输容量，系统负荷等计算参数；
2)给定电压相角上下限值，风电机组、风电场、光伏电场相关数据，进行优化模型的构建，优化模型以发电成本最小为目标并包括多个约束；
3)粒子群算法对粒子群进行初始化；
4)个体适应度评价，由非线性规划内点法求解电网结构给定下的经济调度模型；
5)通过公式计算更新粒子的速度和位置；
6)对更新后的粒子进行适应度评价，由非线性规划内点法求解电网结构给定下的经济调度模型；
7)判断是否满足终止条件，若是，继续至8)，否则转至5)；
8)给出最优的电网结构调度方案，即给出电网中常规发电机组、风电场、光伏电场有功出力和电网输电元件状态。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (15)
1.一种含风、光电源的电力系统结构调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)给定常规发电机组成本系数及出力上下限，输电支路电阻值、电抗值及最大传输容量，系统负荷，电压相角上下限值，风电机组、风电场以及光伏电场相关参数数据；
(2)根据上述参数数据，以发电成本最小为目标构建优化模型目标函数，所述优化模型目标函数包含如下约束条件：潮流平衡方程约束，输电元件载流约束，节点平衡方程约束，节点电压幅值约束，节点电压相角约束，非标准变比约束，常规机组有功、无功输出功率限制，常规机组有功爬坡约束，允许的线路开断数约束，双馈感应风电机组运行约束以及光伏发电系统运行约束；
(3)采用混合粒子群算法对优化模型进行求解，得到最终的常规发电机组、风电场、光伏电场有功出力和电网输电元件状态。
2.如权利要求1所述的一种含风、光电源的电力系统结构调度方法，其特征在于，所述步骤(2)中，优化模型中目标可表达为：
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其中，G和T分别表示常规机组个数和时段数；ag、bg、cg为常规发电机组运行耗量特性参数；Pg,t为t时段机组g的输出功率。
3.如权利要求1所述的一种含风、光电源的电力系统结构调度方法，其特征在于，所述潮流平衡方程约束具体为：
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式中，NL为输电元件的集合；NT为时段t的集合；节点i、j分别表示线路l的首、末节点；zl,t为t时段表征线路l运行状态二进制变量；Vn,t为t时段节点n的电压幅值；Gl和Bl分别为线路l的电导和电纳参数；θij,t为t时段支路l(i,j)两端相角差；θn,t为t时段节点n的电压相角；Pl,t和Ql,t为t时段线路l的有功和无功功率。
4.如权利要求1所述的一种含风、光电源的电力系统结构调度方法，其特征在于，所述输电元件载流约束具体为：
t时段输电元件l上流过的电流幅值的绝对值不大于输电元件l的最大允许热电流；
并且，t时段输电元件l上流过的电流幅值等于t时段线路l的有功和无功功率的平方和与t时段节点i的电压幅值的比值的均方根。
5.如权利要求1所述的一种含风、光电源的电力系统结构调度方法，其特征在于，所述节点平衡方程约束具体为：
t时段节点n上的所有有功功率负荷的累加和等于t时段以n为末节点的所有线路的有功功率的累加和与t时段以n为首节点的所有线路的有功功率的累加和做差然后再依次与t时段连接在节点n上的所有同步发电机的有功功率的累加和、t时段连接在节点n上的所有风电场的有功功率的累加和、t时段连接在节点n上的所有光伏电场的有功功率的累加和求和；
并且，t时段节点n上的所有无功功率负荷的累加和等于t时段以n为末节点的所有线路的无功功率的累加和与t时段以n为首节点的所有线路的无功功率的累加和做差然后再依次与t时段连接在节点n上的所有同步发电机的无功功率的累加和、t时段连接在节点n上的所有风电场的无功功率的累加和、t时段连接在节点n上的所有光伏电场的无功功率的累加和求和。
6.如权利要求1所述的一种含风、光电源的电力系统结构调度方法，其特征在于，所述节点电压幅值约束具体为：
t时段节点n的电压幅值介于t时段节点n的电压幅值上、下限之间。
7.如权利要求1所述的一种含风、光电源的电力系统结构调度方法，其特征在于，所述节点电压相角约束具体为：
t时段节点n的电压相角介于t时段节点n的电压相角上、下限之间。
8.如权利要求1所述的一种含风、光电源的电力系统结构调度方法，其特征在于，所述非标准变比约束具体为：
t时段输电元件l的非标准变比介于t时段输电元件l的非标准变比上、下限之间。
9.如权利要求1所述的一种含风、光电源的电力系统结构调度方法，其特征在于，所述常规机组有功、无功输出功率限制具体为：
t时段机组g输出的有功功率介于t时段机组g输出的有功功率上、下限之间；
并且，t时段机组g输出的无功功率介于t时段机组g输出的无功功率上、下限之间。
10.如权利要求1所述的一种含风、光电源的电力系统结构调度方法，其特征在于，所述常规机组有功爬坡约束具体为：
t+1时段机组g输出的有功功率与t时段机组g输出的有功功率之差介于机组g上调速率限制乘以机组爬坡允许时间的值和机组g下调速率限制乘以机组爬坡允许时间的值之间。
11.如权利要求1所述的一种含风、光电源的电力系统结构调度方法，其特征在于，所述允许的线路开断数约束具体为：
1与t时段每一个表征输电元件运行状态的二进制变量之差的累加和不大于最大允许的线路开断数目。
12.如权利要求1所述的一种含风、光电源的电力系统结构调度方法，其特征在于，所述双馈感应风电机组运行约束具体为：
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式中，Pw,t、Qw,t分别为t时段双馈机组输出的有功功率、无功功率；W为风电机组集合；为t时段双馈机组所能输出的最大有功功率；Vw为双馈机组机端电压；Xs、Xm分别为定子、激磁电抗；sw,t为风电机组w在时段t的转差率；Ismax、Irmax分别为定子、转子电流幅值；sw,max和sw,min分别为风电机组w转差率的上下限。
13.如权利要求1所述的一种含风、光电源的电力系统结构调度方法，其特征在于，所述光伏发电系统运行约束具体为：
t时段光伏发电系统实际有功功率介于零和t时段光伏发电系统所能输出的最大有功功率之间；
并且，t时段光伏发电系统实际有功功率和实际无功功率的平方和不大于t时段光伏发电系统的最大容量的平方；
并且，t时段光伏发电系统实际有功功率和实际无功功率的比值不小于所允许的最小功率因数。
14.如权利要求1所述的一种含风、光电源的电力系统结构调度方法，其特征在于，所述步骤(3)中，采用粒子群算法与非线性规划内点法组合对优化模型目标函数进行求解。
15.如权利要求14所述的一种含风、光电源的电力系统结构调度方法，其特征在于，所述对优化模型目标函数进行求解的具体实现方法为：
每个输电元件在一个时段内的状态组成一条子链，假设系统中有Nl个输电元件，则Nl条子链组成一个粒子，因此一个粒子表示一个时段内所有输电元件的一组运行状态，由目标函数确定适应度函数并根据适应度函数评价个体的优劣，由非线性规划内点法求解电网结构给定下的经济调度模型；
所述粒子群算法中粒子通过个体极值和全局极值来更新自己的速度和位置，每个粒子的位置矩阵表示如下：
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矩阵中行向量表示一个输电元件在一个周期内T个时段的状态，列向量表示每个时段输电元件Nl的状态。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 250003 2000 Wang Yue Road, Ji'nan, Shandong Applicant after: ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTE OF STATE GRID SHANDONG ELECTRIC POWER Co. Applicant after: SHANDONG University Applicant after: STATE GRID CORPORATION OF CHINA Address before: 250003 2000 Wang Yue Road, Ji'nan, Shandong Applicant before: ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTE OF STATE GRID SHANDONG ELECTRIC POWER Co. Applicant before: Shandong University Applicant before: State Grid Corporation of China |
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| CB02 | Change of applicant information | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20180730 Address after: 250003 2000 Wang Yue Road, Ji'nan, Shandong Applicant after: ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTE OF STATE GRID SHANDONG ELECTRIC POWER Co. Applicant after: STATE GRID CORPORATION OF CHINA Address before: 250003 2000 Wang Yue Road, Ji'nan, Shandong Applicant before: ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTE OF STATE GRID SHANDONG ELECTRIC POWER Co. Applicant before: Shandong University Applicant before: State Grid Corporation of China |
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| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |