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公开(公告)号：CN115660336A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211288347.1
申请日：2022-10-20
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F17/18 , H02J3/00 , H02J3/14 , H02J3/32
摘要： 本发明公开了一种基于用户需求的电动汽车协调充电优化调度方法，对家庭式和公共式充电类型下的电动汽车充电行为参数进行了描述，将电动汽车用户充电需求的差异性纳入考虑，定义充电需求紧急度指标可以量化用户充电紧急度，并以此为依据选取电动汽车充电模式，同时该电动汽车协调充电优化调度方法以降低电网负荷峰谷差为目标，设计了模型求解流程图，在多种充电类型与不同电动汽车数量的情况下，该电动汽车协调充电优化调度方法均能实现良好的削峰填谷作用。
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公开(公告)号：CN115656720A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211321447.X
申请日：2022-10-26
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
IPC分类号： G01R31/08 , G06F18/2433 , G06F17/16 , G06F17/18
摘要： 本发明涉及一种基于谱残差和随机矩阵理论的配网故障诊断方法及设备，所述方法包括以下步骤：采集不同维度的低压配网电压电流录波数据；分维度对所采集的低压配网电压电流录波数据计算谱残差，并获得显著性图谱；按配网拓扑信息对显著性图谱进行空间组合，构建时空数据集矩阵；基于随机矩阵理论，采用移动滑窗法在所述时空数据集矩阵上依次选取矩阵，判断是否存在异常值，实现配网故障诊断和定位。与现有技术相比，本发明具有准确性高、效率高等优点。
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公开(公告)号：CN115526535A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211299542.4
申请日：2022-10-21
摘要： 本发明涉及一种基于因子分析法的区域能源网关键因素提取方法，包含以下步骤：S1、获取包含冷负荷、热负荷、电负荷、新能源出力、风速的初始变量；S2、对获取的初始变量进行归一化；S3、对归一化的各个初始变量进行KMO检验和巴特利球体检验以获取各个初始变量之间的相关性，并进行增维处理以组成高维变量；S4、采用因子分析法对组成的高维变量进行求解，高维变量表述成公共因子的线性函数与特殊因子之和，并计算公共因子的载荷矩阵。本发明运行场景包括冷负荷、热负荷、电负荷、新能源出力和风速数据，对产生的海量、高维、多源数据进行深度辨识和高效处理，以形成重要因素的有效提取，为后续区域能源网的优化调度提供参考。
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公开(公告)号：CN110503268B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201910809481.3
申请日：2019-08-29
摘要： 本发明公开了一种模型数据联合驱动的综合能源系统态势感知方法，涉及一种综合能源系统状态感知技术，包括以下步骤：步骤1、基于随机矩阵理论的异常量测检测方法，确定异常量测；步骤2、剔除步骤1中的异常量测，读取线路连接关系，生成综合能源系统的阻抗矩阵；执行综合能源系统的态势理解方法，实现对综合能源系统的量测的准确感知；步骤3、利用基于PID控制策略的超短期预测方法预测电网有功功率值和热网管道的流量，再次执行步骤2中的态势理解方法，预估综合能源系统下一时段的运行状态。本发明具有更高的检测精度和鲁棒性，可同时考虑模型的动态特性和模型的静态特性，且基于PID控制策略提出的超短期预测方法具有更强的动态跟踪能力。
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公开(公告)号：CN114884130A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210641309.3
申请日：2022-06-07
摘要： 本发明公开了一种基于多智能体的配电网孤岛融合控制系统，包括中心智能体、馈线智能体和母线智能体；所述中心智能体分布于每个主动配电网变电站的变压器上，所述馈线智能体分布于每条馈线上，所述母线智能体分布于负载母线上；所述中心智能体与馈线智能体相互通信，所述馈线智能体与母线智能体相互通信，所述母线智能体之间相互通信。本发明考虑了目前电‑储‑充供电模式的配网环境，使用混合整数非线性模型，以配网系统中失电负荷最小化为目标，兼顾安全容量约束、电压频率稳定约束和储能利用；并设计了一套能够自动执行孤岛融合操作的多智能体系统，实现了配网孤岛融合的高效化、自动化和智能化。
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公开(公告)号：CN113034205B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202110423778.3
申请日：2021-04-20
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： G06Q30/02 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F119/06
摘要： 本发明公开了一种考虑容载比动态调整的储能站与变电站联合规划方法，涉及电网规划领域，包括以下步骤：根据历史数据预测规划年限负荷增长，确定地区的负荷特性；根据规划地区的负荷特性判断是否进行储能站和变电站的联合规划；根据储能对容载比计算系数的影响，修正所述计算系数中的分散系数K1、主变压器运行率K3、发展储备系数K4，得到容载比的动态调整；根据规划年的储能渗透率，确定容载比指标的取值；以规划成本最小为目标函数，以满足负荷需求、储能运行为约束条件，建立储能站和变电站的联合规划模型。本发明从根本上降低了变电容量规划时的需求，提高了变压器的平均负载率，兼顾安全性和经济性。
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公开(公告)号：CN111523729B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202010327348.7
申请日：2020-04-23
申请人： 上海交通大学 , 国网山东省电力公司经济技术研究院
摘要： 本发明公开了一种基于IGDT和需求响应的虚拟电厂竞价的优化控制方法，包括：建立虚拟电厂确定性竞价模型并进行求解；利用信息间隙决策理论建立系统模型；利用信息间隙决策理论建立不确定性模型；根据不同的风险管理策略，在信息间隙决策理论模型中根据所需的性能要求选择对应的决策策略；根据所选决策策略，求解所述系统模型的优化结果；确定最优的虚拟电厂计划出力。能够整合需求响应资源，构建基于IGDT的虚拟电厂联合市场竞价模型，协调和调度内部资源以参与电力市场，从而实现经济优化。
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公开(公告)号：CN113689024A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110619257.5
申请日：2021-06-03
申请人： 上海交通大学
摘要： 本发明提供了一种基于Boosting感知的深度学习多微网弹性组合决策方法，涉及Boosting分类器、深度神经网络和考虑运行弹性的多微电网组合运行调度等领域。包括微网组合优化建模、基于NATAF变换的学习样本生成、基于Boosting感知器的深度神经网络学习三个部分，所述微网组合优化建模以重要负荷供电恢复能力作为目标，并为运营商提供备用供电路径；所述基于NATAF变换的学习样本生成，将原始样本扩展到考虑变量相关性的所有可行空间；所述基于Boosting感知器的深度神经网络学习是通过神经元的分层迭代遍历来调整深度神经网络权重，并采用交叉投票机制将二分类感知学习升级为多分类学习。利用本发明提供的算法，实时性高，并对整体弹性进行考虑，适用性不受限制。
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公开(公告)号：CN109149568B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201811049438.3
申请日：2018-09-10
申请人： 上海交通大学 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于分布式代理的互联微电网及调度价格优化方法，其特征在于，包括电网，微电网，微电网代理；孤岛模式下，所述微电网代理互联通信，获取本地微电网信息，控制微电网中的负荷和可调节分布式发电；并网模式下，有领导功能的微电网代理监控电网的联络功率，并与其它微电网代理互联通信。本发明还公布了基于分布式代理的互联微电网调度价格优化方法，通过隐私保护流言算法，优化孤岛模式下互联微电网的全局零售报价；通过一致性算法和分布式扰动原‑对偶子梯度算法，估计并求解并网模式下全局约束的最优价格。本发明避免泄漏用户隐私，节约通信网及通信设备投资，跟踪性能灵敏，特别适用于多主体互联微电网的价格互动和一致调度。
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公开(公告)号：CN113469839A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110748404.9
申请日：2021-06-30
IPC分类号： G06Q50/06 , G06F30/20 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06F111/04 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的智慧园区优化策略，涉及智慧园区优化领域，包括以下步骤：构建智慧园区的模型，所述智慧园区包括园区决策中心、微型燃气轮机、PV发电系统、储能系统及园区负荷，所述园区负荷包括刚性负荷和柔性负荷；采用深度强化学习方法，针对日前时间尺度和日内时间尺度，实现所述智慧园区的优化决策。本发明采用两个时间尺度相结合的方式，针对日前时间尺度，采用基于深度Q网络算法的深度强化学习方法，实现离散动作空间的优化过程；针对日内时间尺度，采用基于优势动作评论算法的深度强化学习方法，实现连续动作空间的优化决策；日内优化将考虑日前优化的决策行为，从而加速算法收敛，提升训练的效率。
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