一种结合深度学习的机组组合计算方法

    公开(公告)号:CN113408648A

    公开(公告)日:2021-09-17

    申请号:CN202110770017.5

    申请日:2021-07-07

    Abstract: 本发明提供了一种结合深度学习的机组组合计算方法,首先,对大量的历史数据进行预处理;接着构建深度学习模型得出机组启停状态,将机组启停状态输入到优化程序中,得到次日的机组组合计划。所提出的深度学习模型采用LSTM神经网络,通过学习大量的历史数据,模型训练完成后得出映射关系。在实时决策中,调用训练好的深度学习模型,即可直接得到机组启停状态;并将结果代入到机组组合优化程序中,较传统机组组合模型减少了计算量。实验结果表明,根据本发明所公开的机组组合计算方法,能够达到较高的计算精度,且提升了求解速度。

    一种计及新能源消纳的基于源荷协调互补的电力系统调度方法

    公开(公告)号:CN113328475A

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN202110770008.6

    申请日:2021-07-07

    Abstract: 本发明公开了一种计及新能源消纳的基于源荷协调互补的电力系统调度方法,包括以下步骤:对新能源出力和负荷进行互补协调优化,优化过程同时计及新能源消纳目标以及等效负荷曲线波动性最小目标,从而得到负荷叠加新能源出力后的等效负荷曲线;在此基础上以火电机组运行经济性最优为目标构建调度模型,通过时序生产模拟的方法得到火电平衡等效负荷曲线的出力情况。本发明所述调度方法不仅对于降低电力系统峰谷差、改善等效负荷曲线的波动性以平滑火电机组出力具有明显的效果,还能保证新能源的弃电量不至于过大,同时还可以降低火电机组开机容量。

    计及不确定量预测误差时空相关性的鲁棒机组组合方法

    公开(公告)号:CN109617134A

    公开(公告)日:2019-04-12

    申请号:CN201811571492.4

    申请日:2018-12-21

    Abstract: 本发明公开的计及不确定量预测误差时空相关性的两阶段鲁棒机组组合,该方法包括以下步骤:首先基于完备的历史数据,建立可描述不确定量(风电功率和负荷)时空相关性线性的多面体不确定集合,给定置信概率与不确定集合之间的解析关系;然后基于多面体集合,建立以预测场景下运行成本最低为目标的两阶段鲁棒安全约束机组组合模型,采用广义的Benders分解法进行求解。最后,对大量历史风电和负荷数据进行统计以构建考虑时空相关性的不确定集,并基于改进的IEEE-30和IEEE-118节点系统上进行测试。结果表明,考虑时空相关性的多面体集合能有效降低鲁棒优化的保守型,同时保证鲁棒安全约束机组组合安全性和经济性。

    一种二次规划形式的电力系统抗差状态估计方法

    公开(公告)号:CN103701115B

    公开(公告)日:2015-10-28

    申请号:CN201310596140.5

    申请日:2013-11-22

    CPC classification number: Y02E60/76 Y04S40/22

    Abstract: 本发明提出一种二次规划形式的电力系统抗差状态估计方法,包括以下步骤:S1,提出二次规划形式的电力系统抗差状态估计基本模型;S2,对二次规划形式的电力系统抗差状态估计基本模型进行转化,得到其对偶模型,对偶模型同样具有二次规划形式;以及S3,对对偶模型求解。本发明实施例的二次规划形式的电力系统抗差状态估计方法,具有良好的抗差性,并且所提出的模型属于二次规划问题,从数学上可保证得到全局最优解,计算效率更高,具有很好的工程应用前景。

    一种基于振荡能量的失步解列判别方法

    公开(公告)号:CN104135017A

    公开(公告)日:2014-11-05

    申请号:CN201410353928.8

    申请日:2014-07-23

    Abstract: 本发明公开了电力系统规划与运行控制技术领域中的一种基于振荡能量的失步解列判别方法。包括:判断系统是否发生故障,如果系统发生故障,则根据联络线上解列装置安装处的连续设定次采样数据,计算每次采样后联络线上解列装置安装处的振荡能量;再根据每次采样后联络线上解列装置安装处的振荡能量判断系统联络线是否发生失步振荡,如果系统联络线发生失步振荡,则控制联络线解列装置进行解列。本发明能够根据振荡能量的变化对联络线上的失步振荡做出正确判断,进而为失步解列提供准确判据,避免了由于失步振荡识别错误导致的大规模停电事故的发生。

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