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公开(公告)号：CN113627762B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202110874592.X
申请日：2021-07-30
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 国网山西省电力公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , H02J3/00
摘要： 本发明公开了属于电力系统经济运行、优化调度技术领域的一种基于激励电价的虚拟电厂调峰方法。步骤1：运行日前对电网调度控制中心进行负荷预测，发布次日负荷特性、调峰需求以及天气预测数据；步骤2：虚拟电厂控制中心利用步骤1得到的数据，制定各时段激励电价，并确定调度计划；步骤3：确定负荷各时段响应能力，虚拟电厂形成日前调峰计划；根据虚拟电厂与常规机组出力，电网调度控制中心制定虚拟电厂和常规机组的日前调峰计划；步骤4：运行日对日前调峰计划进行修正，形成日内调峰计划。本发明充分提高了需求侧分布式资源参与电网的机动性和灵活性，具有良好的应用价值。
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公开(公告)号：CN113627762A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110874592.X
申请日：2021-07-30
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 国网山西省电力公司
摘要： 本发明公开了属于电力系统经济运行、优化调度技术领域的一种基于激励电价的虚拟电厂调峰方法。步骤1：运行日前对电网调度控制中心进行负荷预测，发布次日负荷特性、调峰需求以及天气预测数据；步骤2：虚拟电厂控制中心利用步骤1得到的数据，制定各时段激励电价，并确定调度计划；步骤3：确定负荷各时段响应能力，虚拟电厂形成日前调峰计划；根据虚拟电厂与常规机组出力，电网调度控制中心制定虚拟电厂和常规机组的日前调峰计划；步骤4：运行日对日前调峰计划进行修正，形成日内调峰计划。本发明充分提高了需求侧分布式资源参与电网的机动性和灵活性，具有良好的应用价值。
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公开(公告)号：CN118709816A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202310302751.8
申请日：2023-03-27
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06Q10/04 , H02J3/46 , H02J3/14 , H02J3/28 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F113/04 , G06F111/04
摘要： 本发明公开了属于电力系统调度领域的一种源荷储联合调峰的日前‑日内滚动优化调度方法。本发明首先建立火电机组调峰成本计算模型，然后将柔性负荷通过需求响应机制纳入调度计划，分别对价格型需求响应和激励型需求响应行为进行建模；最后，分别建立考虑火电、风电、光伏、柔性负荷、储能联合参与调峰的日前优化调度模型和日内优化调度模型。求解日前优化调度模型，得到日前调度计划，将日前调度计划作为已知量代入到日内优化调度模型，滚动求解日内优化调度模型得到日内滚动调度计划。本发明的方法为考虑源荷储联合参与调峰的电力系统优化调度提出了一种新的思路。
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公开(公告)号：CN110247426B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201910503736.3
申请日：2019-06-12
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 清华大学
摘要： 本发明公开了属于电力系统调度自动化技术领域的一种基于多频段不确定集合的鲁棒机组组合方法，通过对Elia提供的风电和负荷历史数据的分析，风电和负荷预测误差存在时间自相关性，并提出了预测误差时间相关性约束，利用不确定集合的离散性特点，将该约束近似化简为线性约束。以及将时间相关性约束与多频带不确定集合相结合，准确捕获不同时段波动水平的不确定变量。此外，鲁棒机组组合采用Benders分解法和C&CG法进行求解。测试结果表明，本方法能有效降低不确定集合的保守性，在保证UC结果鲁棒性的同时提高系统运行的经济性。
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公开(公告)号：CN110458330A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910634893.8
申请日：2019-07-15
申请人： 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 华北电力大学(保定) , 国网山西省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于灰色关联分析法的级联断面解列优化方法及系统，方法包括：系统失稳时，计算级联断面各线路的失步中心、振荡中心、功率不平衡度及潮流冲击各指标数值；选取各指标最大值构成虚拟最优方案；采用灰色关联分析法计算各解列方案与虚拟最优方案的灰色加权关联度；选取灰色加权关联度最大的解列策略作为最优解列方案。本发明综合考虑失步中心位置、振荡中心分布、解列后孤岛不平衡度及潮流冲击四种因素，提高了解列操作的合理性及系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN109785183A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811600899.5
申请日：2018-12-26
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 清华大学
摘要： 本发明属于电力系统调度自动化技术领域，尤其涉及一种考虑风电与负荷预测不确定性的鲁棒调度方法，包括：用相关系数矩阵法来描述输入的负荷波动和风电出力的预测误差的相关性，并采用Cholesky分解法将具有相关性的随机变量转化成相互独立的随机变量矩阵；采用非参数核密度估计来构建风电出力和负荷波动的预测误差的概率密度模型；将直流潮流模型引入到电力系统调度模型并以系统总的调度运行费用最低为该模型的目标函数，建立在不确定因素的情况下的目标函数与约束条件；采用Benders分解法来求解鲁棒SCUC问题的UC主问题、基本场景下UC主问题的网络安全校验子问题、新能源发电与负荷的不确定场景下的网络安全校验子问题。
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公开(公告)号：CN118694006A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410701553.3
申请日：2024-05-31
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
IPC分类号： H02J15/00 , G06F30/27 , G06N3/006 , H02J3/28 , H02J3/30 , H02J3/32 , G06F111/04 , G06F119/02 , G06F113/04
摘要： 本发明属于储能容量配置技术领域，具体涉及一种多类型储能设施的配置优化方法、装置、设备及介质。本方案通过确定多类型储能系统中各类型储能设施的类型，并获取预先构建的各类型储能设施的数学模型；然后基于不同的评价指标对储能设施进行权重系数的赋值；接着以年均系统成本最小为目标函数构建容量配置模型，并确定容量配置模型的约束条件；最后采用改进粒子群算法对容量配置模型进行求解，得到最优配置。综合考虑了储能设施在多个评价指标下的差异性和电力系统运行中的动态性，实现储能设施的准确优化配置，提高电力系统的稳定性和经济性。
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公开(公告)号：CN114140190A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111331475.5
申请日：2021-11-03
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明公开了属于电力市场调频辅助服务领域的一种考虑替代效应的电动汽车负荷参与调频市场的出清方式。本发明首先基于充放电成本确定电动汽车的基准补偿价格，然后确定计及替代效应的调频市场各参与方的报价顺序，最后建立调频辅助服务与电能量联合出清方案下的数学模型，求解该数学模型得到出清电价。本发明的方法为电动汽车负荷参与电力系统调频市场提出了一种新的思路。
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公开(公告)号：CN118627828A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410803616.6
申请日：2024-06-20
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明属于新能源发电领域，涉及一种基于共享储能的风光电站偏差处理方法及相关装置。风光储集群通过与共享储能的充放电策略进行偏差互保；以共享储能运营商的收益最大为目标，构建共享储能运营商偏差互保定价模型，求解得到共享储能运营商定价，基于共享储能运营商定价确定日前现货；将风光电站中长期电量的分解至日结果与日前现货比较，根据比较结果确定风光电站偏差处理策略。本方案引入共享储能，充分利用新能源电站的出力特点与处理互补能力与共享储能进行偏差互补，对新能源电站与共享储能进行控制优化。能够协调各新能源电站的出力及储能资源，发挥风光电站与共享储能的协同互补，实现风光电站集群与共享储能的双方收益最大。
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公开(公告)号：CN118763738A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410803606.2
申请日：2024-06-20
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
IPC分类号： H02J3/46 , H02J3/32 , H02J3/14 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/006
摘要： 本发明属于风光储联合系统调度优化控制技术领域，具体涉及一种集群化风光储联合调度控制方法及系统。本方案对待分析地区的各风电、光伏、储能单元进行风光储集群区域划分；对划分的区域内风光储电站进行资源评估，筛选出具有相似特征的风光储电站，将具有相似特征的风光储电站作为同一个风光储集群；基于划分好的风光储集群，以调度经济成本最小为目标构建调度优化模型，并确定调度优化模型的约束条件；基于约束条件，通过改进粒子群优化算法求解所述调度优化模型，得到风光储联合电站调度策略；其中，改进粒子群优化算法引入动态惯性权重和非线性变化学习因子。本方案提高了风光储联合电站调度优化的经济性，提升了能源资源的利用效率。
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