一种考虑可靠性和经济性的光储直柔系统规划评估方法

    公开(公告)号:CN118944038A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202410793269.3

    申请日:2024-06-19

    摘要: 本发明公开了一种考虑可靠性和经济性的光储直柔系统规划评估方法,涉及光储直柔系统规划技术领域,包括:建立光储直柔系统拓扑模型;在拓扑模型基础上,构建目标函数;根据目标函数,构建基于拓扑变量的显式可靠性评估;依据可靠性评估,进行潮流约束;基于潮流约束结果,进行节点电压和线路电流约束;依据约束条件,进行径流性约束;对模型进行优化,形成系统规划方案。本发明提供的多模态学习自动化投诉内容分析与分类方法提高了计算效率和求解准确性。优化电流和电压约束,使系统规划达到最优效果。在光储直柔系统中实现了双目标优化,为包含大量直流组件的系统提供了多种决策支持,有效地平衡了成本和可靠性。

    一种面向光储直柔用户的用能场景评估方法

    公开(公告)号:CN118886730A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202410792949.3

    申请日:2024-06-19

    摘要: 本发明公开了一种面向光储直柔用户的用能场景评估方法,涉及光储直柔用户运行场景评估技术领域,包括:生成光储直柔用户的用能场景;构建用能场景运行评价指标;进行光储直柔用户多维度评价。本发明提供的面向光储直柔用户的用能场景评估方法通过采用基于DTW的DBSCAN聚类算法来提取极端场景,生成了光储直柔用户更加全面的用能场景,使得评估场景范围更加全面。从调节能力、可靠性、经济性以及运行互补性四个方面进行评价,并重点对柔性负荷提出了TDUI和QENS两个指标,评价指标更加系统、科学、客观,能够真实反映运行策略效果。本发明在用能场景生成、评价指标方面都取得更加良好的效果。

    西南边跨境能源系统长期规划经济性分析方法及系统

    公开(公告)号:CN118628250A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410198426.6

    申请日:2024-02-22

    摘要: 本发明涉及长期规划经济性分析技术领域,尤其涉及西南边跨境能源系统长期规划经济性分析方法及系统,识别区域综合能源系统多阶段投资的实物期权特性;根据总结企业项目投资的过程及特征,并采用期权间影响的复合期权模型;对延迟成本及期权间影响的复合期权定价模型作出定义并进行运算,获取项目最终价值,用于评判是否具有投资价值;利用Black‑Scholes模型,分析投资项目所包含的实物期权对这些影响因素的敏感程度,进一步辅助企业进行多阶段投资决策。将区域综合能源系统关键不确定性影响因素以及企业经营管理灵活性结合,形成并量化前期多阶段规划的不同阶段之间的相互影响以及延迟成本,大幅度提高经济性规划效率。

    一种基于多端口变换器的拓扑重构方法及系统

    公开(公告)号:CN118300070A

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202410231038.3

    申请日:2024-02-29

    IPC分类号: H02J3/00

    摘要: 本发明公开了一种基于多端口变换器的拓扑重构方法及系统,涉及配电网控制技术领域,包括采集电网中各个节点的相关数据并进行预处理,分析相关数据之间的关联性;根据历史数据和所述相关数据之间的关联性构建基于时空注意力机制的图神经网络模型,预测电网运行状态;根据预测结果和所述相关数据之间的关联性制定自适应拓扑重构算法,动态调整多端口变换器的拓扑结构。本发明通过考虑能量分布均衡度、电压稳定性和系统损耗三方面目标,快速识别系统中出现的故障原因,全面评估电网的状态和性能;通过制定自适应拓扑重构算法对多端口变换器进行拓扑重构,提高了系统的适应性和稳定性,减少系统损耗。

    一种近似用电行为特征关联区域电力负荷预测方法及系统

    公开(公告)号:CN118195055A

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202410142942.7

    申请日:2024-01-31

    摘要: 本发明公开了一种近似用电行为特征关联区域电力负荷预测方法及系统,涉及电力系统负荷预测技术领域,包括进行用电单元时序用电的量化;将区域内的相似用电行为单元进行特征聚合,利用用电趋势相似性筛选相似用电单元;根据对用电单元的类别划分,对同一类别的用电单元进行图结构生成,并进行特征更新;构建时序特征关联模块进行未来时刻的用电量预测。本发明通过对用电单元时序用电的量化和特征聚合,能够更精确地捕捉和理解各用电单元的用电模式。这种细致的分析使得预测模型能够更准确地反映实际的用电行为,从而提高整体预测的准确性,通过分析区域内相似用电行为单元,并将它们进行聚合,使得模型能够适应不同类型用电单元的特定用电行为。