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公开(公告)号：CN118693822A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411171102.X
申请日：2024-08-26
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 吉林省长春电力勘测设计院有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/06 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06Q40/06
Abstract: 本发明涉及一种面向多场景电力辅助服务的移动储能调度方法，属于配电网储能系统优化调度技术领域。步骤包括：基于移动储能的动态转移特性及储能能量特性建立移动储能时空转移模型及充放电模型；根据电力辅助服务市场交易规则建立移动储能参与多场景电力辅助服务的收益模型；建立移动储能双层优化调度模型，外层优化模型以移动储能系统日净收益最大为目标，内层优化模型以削峰填谷及无功调压效果最优为目标，辅以相应约束条件，确定移动储能最优调度方案。解决了移动储能和配电网的优化协调调度，实现提高移动储能利用率的同时，使其具备较好的经济效益并保障配电网安全可靠运行。具有科学合理，适用性强，可靠性高，效果佳的优点。
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公开(公告)号：CN118485177A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410651942.X
申请日：2024-05-24
Applicant: 东北电力大学 , 吉林农业科技学院 , 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06F18/23213 , G06N3/0442 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑多元负荷耦合特性的IES负荷预测方法，首先，利用FP‑Growth算法对多元负荷数据进行分析和挖掘，识别出负荷之间的潜在关联性；通过对各个负荷之间的关联度进行累加计算，确定综合能源系统中多元负荷的预测优先级；其次，基于多元负荷的预测优先级，选择具有最高优先级的负荷进行负荷相似波动集划分；进一步地，通过k‑means聚类算法划分相似负荷场景集。最后，针对每个负荷场景集，采取逐级预测的策略，使用双向长短期记忆神经网络进行场景集预测建模，进行多元负荷数据预测。通过算例结果表明：使用本发明方法具有较高的预测精度，能够有效处理负荷的剧烈波动，从而满足系统安全稳定的运行要求。
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公开(公告)号：CN118364596A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410409059.X
申请日：2024-04-07
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 清华大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06Q10/0635 , G06Q50/40 , G06F113/14 , G06F119/08
Abstract: 本发明提出一种极端天气下能源与交通系统耦合风险分析方法及装置。其中，所述方法包括：分别建立电力系统仿真运行模型、供热系统仿真运行模型、交通系统仿真运行模型及极端天气仿真模型；将所述电力系统仿真运行模型、所述供热系统仿真运行模型、所述交通系统仿真运行模型耦合后，考虑所述极端天气仿真模型的破坏影响，建立能源‑交通仿真运行模型；基于所述能源‑交通仿真运行模型，利用蒙特卡洛仿真进行极端天气对于耦合后的能源‑交通系统的风险分析。本发明可捕捉到不同基础设施系统在面对灾害破坏作用时的相互耦合与相互依存关系，充分揭示在极端天气灾害作用下能源‑交通耦合系统所面临的风险，更好地协助极端天气事件的预防与响应。
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公开(公告)号：CN118353006A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410513658.6
申请日：2024-04-26
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于本征可预测量提取的风电集群功率日前预测方法，涉及风力发电预测技术领域。该方法包括：构建面向风电集群的风速功率曲线，基于改进的比恩法构建初始风速功率曲线集；利用每个风速区间的综合评价误差对初始风速功率曲线集进行筛选，得到最终风速功率曲线集；提取本征可预测量，并分离出对应的干扰量；基于本征可预测量，获取本征可预测量的预测值；利用大阈值历史相似匹配法获取所述干扰量的预测值；将本征可预测量的预测值和干扰量的预测值相加，得到最终的风电功率预测值。本发明提出的基于本征可预测量提取的风电集群日前预测方法，其物理意义明确、预测稳定性强、预测性能高、预测结果有效、实用性强。
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公开(公告)号：CN113077166B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202110411473.0
申请日：2021-04-16
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 清华大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N7/01
Abstract: 本发明属于电网调度技术领域，尤其涉及一种基于马尔可夫决策过程的社区储能调度方法。本发明方法首先建立一个基于马尔可夫决策过程的社区储能调度方法，将社区储能管理模型改写为贝尔曼方程，利用最优策略的阈值方法，求解与社区储能调度模型等价的贝尔曼方程，得到社区储能设备的调度结果。本发明的基于马尔可夫决策过程的社区储能调度方法，在考虑可再生能源发电，价格和需求等市场不确定性的情况下，建立了储能作为价格制定者的储能管理模型。其中考虑了大规模储能参与市场影响价格即作为价格制定者的情况，因此更符合实际，可以更好指导基于生产消费者的社区利用储能来获得利益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117878916A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410050587.0
申请日：2024-01-12
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 吉林省长春电力勘测设计院有限公司 , 东北电力大学
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/15 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/096 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了基于深度神经网络的IES多元负荷短期联合预测方法，步骤为：收集IES的历史时间序列数据并预处理；构建MMoE多任务学习模型，并将历史时间序列数据作为输入模型的属性特征，输出模型中各个子任务的结果；将MMoE多任务学习层的输出和节点间的空间关系作为GCN层的输入，利用GCN层结构解析各地区分区的拓扑结构并提取空间特征；将带有空间特征的时间序列数据输入LSTM中学习时间特征；使用LSTM对某一时刻多变量负荷进行预测，训练模型至精度达到预期值，得到最终预测模型。本发明预测方法具有可以通过持续学习实时数据适应新的趋势和模式，提高在动态环境下的预测精度的特点。
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公开(公告)号：CN117725727A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311556409.7
申请日：2023-11-20
Applicant: 东南大学 , 国网吉林省电力有限公司 , 华中科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/18 , G06Q50/06 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开了一种机理数据融合驱动的热网聚合建模与辨识方法及系统，至少包括聚合模型模块、鲁棒参数估计模型模块和供水‑回水连续优化参数求解算法模块；所述聚合模型模块基于节点法管道模型建立单源热网的聚合模型，包括供水网络聚合模型和回水网络聚合模型，体现热网源荷映射关系，再将单源热网聚合模型推广到多源热网中；所述鲁棒参数估计模型模块基于Huber估计器；所述供水‑回水连续优化参数求解算法模块基于延迟参数枚举，对聚合模型模块中的供水网络聚合模型的延时参数和聚合参数进行估计，并将延时参数代入回水网络聚合模型中进行估计，既能降低模型的计算复杂度，提高建模精度，也可以避免模型求解中的组合爆炸问题，具有极大的优势。
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公开(公告)号：CN117394448A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311219916.1
申请日：2023-09-20
Applicant: 华中科技大学 , 国网吉林省电力有限公司 , 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于鲁棒安全域优化的电力系统调度方法及介质，属于能源领域，方法包括：以最小化电力系统运行成本为目标，构建计及电力系统安全约束的确定性机组组合模型；基于信息间隙决策理论，构建系统鲁棒安全评估框架；根据风电出力预测误差，构建线性调节策略下电力系统中可调机组和储能装置的功率模型；基于鲁棒线性优化理论，将部分系统安全约束重构转化为线性调节策略下的重构约束，并对重构约束中的非线性项进行线性化处理；根据给定的运行成本预算，联合求解上述框架、模型及约束，得到电力系统鲁棒安全域以及域内的调节策略，以对电力系统在随机场景下进行调节，保证电力系统在随机场景下的可靠运行。
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公开(公告)号：CN111049184B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911362865.1
申请日：2019-12-26
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种多能互补园区响应电力系统风电消纳需求的计算方法，属于综合能源系统的运行控制技术领域。本发明计算方法，在日前计算多能互补园区次日的联络线初始计划即联络线功率基线；在电力系统存在风电消纳需求时，在日前计算多能互补园区对电力系统发布的风电消纳需求的最大响应程度；在电力系统存在风电消纳需求时，在日前计算不同程度风电消纳时的联络线功率计划曲线、多能互补园区内部的能源设备运行计划和最小调节成本。电力系统可根据这些计算结果向多能互补园区下发联络线功率计划。本发明能够充分利用多能互补园区内部的能源设备响应电力系统风电消纳需求，从而提升风电利用率，减少弃风的产生。
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公开(公告)号：CN115392978A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211070199.6
申请日：2022-09-02
Applicant: 国网吉林省电力有限公司
Abstract: 本申请涉及人工智能以及电网控制技术领域，尤其涉及基于强化学习的市场动态申报策略的方法、装置以及设备，包括：获取综合能源系统运行基础数据；基于所述综合能源系统运行基础数据，得到策略和场景间的最优匹配性分析；基于所述最优匹配性分析，通过申报策略库中筛选最优策略，得到申报方案。本申请有助于通过挖掘申报策略和决策场景间的内在匹配关系，实现申报策略的自适应决策，根据实际决策场景特征，选择最适宜的申报策略方法，制定申报方案，进一步有效提升综合能源系统现货市场申报决策准确性，提高其市场交易效益。
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