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公开(公告)号：CN118735346A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410862729.3
申请日：2024-06-28
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网宁夏电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q10/063 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于火电机组优化评估技术领域，公开了一种火电机组优化结果的评估方法及相关装置；其中，所述评估方法包括：基于待评估的优化后火电机组，获取主蒸汽流量、供热抽汽量、供电负荷率和变负荷速率；基于煤质指标和供热抽汽量计算获得发电能力指标；根据供热抽汽量、受供电负荷率影响的安全因子和受变负荷速率影响的安全因子计算获得可靠性价值指标；根据计算获得的发电能力指标和可靠性价值指标进行评估，获得评估结果。本发明公开的技术方案，可关注火电机组的多项动态指标，能够从发电能力和可靠性两方面出发，为优化后火电机组性能提供可量化的评估标准，获得更为准确、可靠的评估结果。
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公开(公告)号：CN118428758A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410485896.0
申请日：2024-04-22
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/092 , G06F17/16
摘要： 一种基于生成式强化学习的电力系统机组组合优化方法及系统，方法包括在任意一段历史时期按照固定时间周期为时间解析度采集任一时刻对应的电网机组组合业务相关数据，并求解对应时刻的机组组合优化问题模型；将求解机组组合优化问题模型所涉及的输入和输出数据组织为电网状态样本集、机组组合动作样本集和机组组合策略剩余价值样本集；将样本集重构为三元强化学习序列，并对三元强化学习序列分别进行序列转换后，分别通过交叉注意力机制计算各时段与其他时段融合后的表征向量，对最后一个时刻得到的表征向量进行机组组合决策映射，得到未来时刻对应的机组启停决策方案。本发明无需实时采集样本以及价值函数引导，提升了机组组合问题求解效率。
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公开(公告)号：CN116957277A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310937203.2
申请日：2023-07-27
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/16 , G06F30/20 , G06F111/04
摘要： 本发明公开了一种工业灵活负荷匹配方法、系统、介质及设备，构建工业灵活负荷线性互补协调矩阵，并纳入所有工业灵活负荷；计算多类型新能源消纳问题场景对调节目标的多维度需求，将多维度调节需求量化，构成工业灵活负荷线性互补协调矩阵相同维度的需求列向量；利用调节目标多维度调节需求中的紧约束对工业灵活负荷进行初步筛选；得到初步筛选后的互补协调矩阵，基于线性互补理论并考虑工业灵活负荷的不确定性，构建工业灵活负荷线性互补协调矩阵与多类型新能源消纳问题场景调节目标的多维度向量匹配的高维线性互补问题模型；求解得到的高维线性互补问题模型，实现工业灵活负荷与多类型新能源消纳问题场景的匹配。
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公开(公告)号：CN116799790A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310700876.6
申请日：2023-06-13
申请人： 西安交通大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网宁夏电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种计及储能的电力系统灵活性提升评估方法及系统设备，建立并求解日前安全约束机组组合模型，得到机组运行状态；基于机组运行状态，建立并求解考虑机组灵活性约束的系统优化调度模型，得到纯机组系统的灵活性上调和下调能力；基于机组运行状态，得到日内的机组出力及系统灵活性，建立并求解日内计及储能的系统灵活性提升优化模型，得到机组加储能系统的灵活性上调和下调能力；基于日内净负荷预测误差与两种系统的灵活性上调和下调能力，得到上调灵活性不足期望指标和下调灵活性不足期望指标；将纯机组及机组加储能系统两个场景数据均带入两个指标，从而评估出机组加储能系统相对于纯机组系统的灵活性提升程度。
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公开(公告)号：CN113991752B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202111267137.X
申请日：2021-10-28
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种电网准实时智能控制方法及系统，包括：获取电网状态的观测量，所述电网状态的观测量包括当前时段机组出力、下时段负荷有功功率预测值、下时段相对于当前时段的负荷有功功率变化值、线路开断状态、机组出力可调范围上限以及机组出力可调范围下限；将电网状态的观测量输入到训练后的智能体中，将训练后的智能体的输出结果作为机组调节指令对电网中的各机组进行调节，完成电网准实时智能控制，其中，智能体在训练过程中的动作器损失函数基于调度经验正则项构建而成，该方法及系统能够实现电网的准实时控制。
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公开(公告)号：CN116488221A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310469595.4
申请日：2023-04-26
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 河海大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开一种电力系统联合运行的紧平衡处置方法、系统、设备及介质，获取风电场、光伏电站、抽水蓄能电站和电池储能装置的参数；将获取的参数输入预先建立的联合运行紧平衡处置模型进行求解，得到电力系统联合运行的紧平衡处置方案，所述联合运行紧平衡处置模型包括以发电厂的总发电量最大化为目标的目标函数和对应的约束条件；输出所述电力系统联合运行的紧平衡处置方案。本发明将不确定性可再生能源和其他机组联合运行，提高了联合运行机组的预期发电量，降低了其风险，仿真结果表明了本发明在提高期望发电量和降低紧平衡的不平衡功率方面的有效性。
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公开(公告)号：CN116316598A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310308038.4
申请日：2023-03-27
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种分布式柔性资源自组织聚合方法、系统、设备及介质，所述方法包括以下步骤：获取柔性资源从物理空间到社交网络平台的投影；进行柔性资源在社交网络平台上的自组织聚合，获得自组织聚合体状态集合；对获得的自组织聚合体状态集合中的自组织聚合体状态进行动态引导，获得满足电网需求的自组织聚合体状态集合；基于所述满足电网需求的自组织聚合体状态集合，获取柔性资源从社交网络平台到物理空间的反投影，实现分布式柔性资源自组织聚合。本发明不仅能够克服物理位置的限制，充分调动柔性资源参与电网调节的积极性及充裕度水平，并且能够将合适的资源与电网平衡需求迅速精准地匹配。
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公开(公告)号：CN115776115A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211700500.7
申请日：2022-12-28
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006
摘要： 本发明公开了一种负荷侧资源优化决策方法、系统、设备及介质，通过分层、分时段的调度方法，挖掘各类负荷调节潜力；基于各类负荷调节潜力建立基于优先级的负荷侧资源参与电网平衡、实现削峰填谷的优化调度模型；对优化调度模型进行求解，得到各类负荷的调节量。本发明能够快速、准确地寻求最优解，实现电网平衡。
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公开(公告)号：CN115693764A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211315569.8
申请日：2022-10-26
申请人： 河海大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/38 , G06F30/27 , G06F111/04 , G06F113/06
摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的风火互补系统智能紧平衡处置方法，步骤如下：建立考虑风电提供柔性爬坡容量的风火互补系统紧平衡处置的目标函数及约束条件；根据所建立的目标函数和约束条件，将风火互补系统紧平衡处置问题转换为马尔可夫决策过程；搭建基于深度确定性策略梯度算法的风火互补系统紧平衡处置模型；采用历史风电出力和负荷数据训练风火互补系统紧平衡处置模型，将训练好的模型运用于实际的风火互补系统智能紧平衡处置策略的制定。本发明提出的方法有效降低了风火互补系统紧平衡处置成本，增加了系统的灵活性，且本发明提出的方法决策时间短，可应用于风火互补系统实时紧平衡处置决策。
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公开(公告)号：CN115204056A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210907638.8
申请日：2022-07-29
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种电网前瞻优化调度方法及系统，包括：根据实际电网环境，确定当前时段的观测量；将所述当前时间的观测量输入到训练后的前瞻调度决策智能体中，得到前瞻调度巡航路径，根据所述前瞻调度巡航路径进行电网前瞻优化调度，其中，训练后的前瞻调度决策智能体通过约束强化学习方法训练得到，该方法及系统能够具有智能化水平高以及决策效率高的特点。
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