一种基于非合作博弈的居民负荷双层调度优化方法

    公开(公告)号:CN106846179B

    公开(公告)日:2020-11-20

    申请号:CN201710155126.X

    申请日:2017-03-15

    申请人: 东南大学

    IPC分类号: G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种基于非合作博弈的居民负荷双层调度优化方法,包括以下步骤:S1:针对上层市场侧,构建负荷聚合商非合作博弈模型;S2:针对下层用户侧,构建居民负荷实时调度模型;S3:通过求解非合作博弈模型以及实时调度模型,负荷聚合商获得最优的负荷削减投标量以及最合理的负荷调度策略。本发明将非合作博弈思想引入到需求响应当中,根据非合作博弈思想将负荷聚合商利润函数转化为非合作博弈模型,通过求解非合作博弈模型,即寻找纳什均衡解,聚合商获得在峰负荷时段最优的负荷削减投标量,并根据用户三类负荷用电物理特性,基于投标量进行用户负荷最优实时调度,从而在保证用户舒适度的情况下使得聚合商利润最大。

    一种面向可见光图像的锁孔检测方法

    公开(公告)号:CN111814787A

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN202010547236.2

    申请日:2020-06-16

    申请人: 东南大学

    摘要: 本发明公开一种基于机器视觉的面向可见光图像进行锁孔检测的方法:基于边缘特征的圆形快速检测算法;基于CNN(卷积神经网络)的圆形区域锁孔正负样本分类;所述圆形快速检测算法使用灰度化、局部阈值二值化、Two-Pass法从图像提取完成连通域边界标定,根据圆形特征构建的筛选条件实现圆形连通域的快速定位,从而定位出锁孔的可能位置;所述圆形区域锁孔分类器基于大量锁孔正负样本构建训练集,自行搭建CNN网络训练圆形区域锁孔正负样本分类器,从而定位出图像中锁孔的具体位置。本发明锁孔检测算法具有精确性高、适用性广、响应速度快等特点,能更好的满足实际应用的需要。

    一种风电场送出线优化选型方法

    公开(公告)号:CN106355284B

    公开(公告)日:2019-11-12

    申请号:CN201610803619.5

    申请日:2016-09-06

    申请人: 东南大学

    发明人: 高丙团 卢思瑶

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种风电场送出线优化选型方法,包括以下步骤:S1:分别构建电力电缆热路模型和风力发电环境因素随机模型;S2:构建电力电缆线芯温度线性化模型,计算每个随机变量的各阶半不变量;S3:根据半不变量的性质和定义,求得电缆线芯温度的各阶半不变量;S4:运用Gram‑Charlier级数展开结合电缆线芯温度各阶半不变量获得状态变量线芯温度的概率密度函数和越限概率,从而进行优化选型。本发明方法考虑实际环境因素实时变化情况,将概率统计半不变量法引入到电力电缆选型中,获得能满足风电场可靠性的最优电缆选型,摈弃之前实际工程中安全裕度过高的电缆,显著减小风电场建设和后期运营管理费用。

    一种分布式供能系统综合评价指标体系构建方法

    公开(公告)号:CN108985552A

    公开(公告)日:2018-12-11

    申请号:CN201810568043.8

    申请日:2018-06-05

    申请人: 东南大学

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种分布式供能系统综合评价指标体系构建方法,包括以下过程:构建分布式供能系统的技术评价指标体系;构建分布式供能系统的经济评价指标体系;构建分布式供能系统的环境评价指标体系;构建分布式供能系统的社会效益评价指标体系;结合分布式供能系统的技术评价指标体系、经济评价指标体系、环境评价指标体系和社会效益评价指标体系构建分布式供能系统的综合评价指标体系。本发明为保证分布式供能系统的优化原则的合理性和科学性提供评价标准,对分布式供能系统经济、环保和社会效益评价等都有着重要的现实指导意义。

    一种分布式供能系统设备配置与运行优化设计方法

    公开(公告)号:CN108710977A

    公开(公告)日:2018-10-26

    申请号:CN201810571809.8

    申请日:2018-06-05

    申请人: 东南大学

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06

    CPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种分布式供能系统设备配置与运行优化设计方法,包括以下步骤:S1:设计一种含光伏发电、风力发电、氢燃料电池以及电热氢储能装置的多能流分布式供能系统;S2:提出分布式供能系统设备配置与运行的优化设计目标;S3:基于步骤S2提出的优化设计目标,进行分布式供能系统设备配置与运行的优化设计。本发明将氢能流引入到供能系统中,通过将风光电多余电量进行电解水制氢并利用储氢罐存储,在终端负荷需求大时利用燃料电池发电为负荷供电和供热。同时,提出从技术目标、经济目标、环境目标以及社会效益目标四个方面对系统设备配置与运行进行综合性优化,从而可以使得系统具有最优配置与最佳运行方式。

    一种基于需求响应的AGC实时调度方法

    公开(公告)号:CN107732977A

    公开(公告)日:2018-02-23

    申请号:CN201710858036.7

    申请日:2017-09-21

    申请人: 东南大学

    发明人: 宁佳 汤奕 高丙团

    IPC分类号: H02J3/46 H02J3/38 H02J3/24

    摘要: 本发明公开了一种基于需求响应的AGC实时调度方法,首先调度中心依据预测的风电场和负荷出力,采用直流最优潮流算法对发电机出力进行规划调度。在实际运行中,已知风电出力的预测误差值,计算当前智能家电的需求响应潜力和火电厂正负备用量,考虑电网的安全约束,在智能家电和AGC的协调控制下缓解风电预测误差的同时实现风电消纳的最大化。若智能家电和AGC的共同作用下,无法实现系统的功率平衡,则当电网功率为负波动时,满足用户需求前提下适当扩大智能家电的舒适度区间,仍无法实现则进行切负荷;当电网功率为正波动,则弃风并计算弃风量。本发明充分利用智能家电参与响应,考虑用户对智能家电的舒适度和智能家电的响应次数,缓解风电预测误差影响。

    一种应用于虚拟同步发电机控制器的附加阻尼控制方法

    公开(公告)号:CN107634524A

    公开(公告)日:2018-01-26

    申请号:CN201710850826.0

    申请日:2017-09-20

    IPC分类号: H02J3/24

    摘要: 本发明公开了一种应用于虚拟同步发电机控制器的附加阻尼控制方法,基于广域数据量测和采集系统,将电力系统中同步发电机转速和输出功率等信号传递至虚拟同步发电机控制器中;取所采集到的信号相对于其自身稳态值的变化量后,依次经过滤波、放大和相位校正,修正虚拟同步发电机控制器的有功转矩参考值;有功环通过模拟同步发电机转子运动方程,修正虚拟同步发电机输出电压的频率与相位,从而调整其输出功率达到抑制电力系统功率振荡的目的。本发明所提控制方法可以有效提高虚拟同步发电机控制器抑制电力系统低频振荡的能力,有利于大规模可再生能源并网情况下电网的安全和稳定。

    一种仿人颈并联机器人及控制该机器人的方法

    公开(公告)号:CN103895005B

    公开(公告)日:2017-02-01

    申请号:CN201410143063.2

    申请日:2014-04-10

    申请人: 东南大学

    IPC分类号: B25J9/00 B25J9/18

    摘要: 本发明公开了一种仿人颈并联机器人及控制该机器人的方法。该机器人包括动平台、静平台、柔性绳索、压缩弹簧、基座、开关电源、步进电机驱动器、单片机、液晶显示模块、上位机,以及固定在基座上的步进电机、立柱,固定在动平台上的倾角传感器,固定在步进电机轴上的滑轮;基座与静平台由三根立柱连接,静平台与动平台由压缩弹簧连接,步进电机与动平台由柔性绳索连接;倾角传感器与单片机连接,步进电机与驱动器连接,驱动器分别与开关电源、单片机连接;单片机和上位机通信联接。该仿人颈并联机器人可以实现要求模仿的俯仰和横滚动作及其复合动作,并使机器人达到软件中输入的角度姿态,具有低成本、操作方便的特点。

    一种基于贝叶斯博弈的家庭用电管理优化方法

    公开(公告)号:CN106022513A

    公开(公告)日:2016-10-12

    申请号:CN201610312914.0

    申请日:2016-05-12

    申请人: 东南大学

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06 G06N7/00

    摘要: 本发明公开了一种基于贝叶斯博弈的家庭用电管理优化方法,包括以下步骤:S1:分别构建家庭用电费用模型和电动汽车反向放电收益模型;S2:构建关于用户一天总费用的贝叶斯博弈模型;S3:通过求解贝叶斯博弈模型的最优解得到家庭最优的用电策略,使得用户一天总费用最小。由于现实世界中用户部分信息属于私有信息,并不为其他家庭所知,因此本发明将贝叶斯博弈思想引入到用户需求侧管理系统当中,通过用户对其他家庭用电行为的概率推断,将用户用电费用模型和电动汽车反向放电收益模型转化为贝叶斯博弈模型,再通过求解贝叶斯纳什均衡解,获得用户最优的用电策略,即最优的电动汽车充电策略和放电策略,从而使得每个用户一天的总费用达到最小。