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公开(公告)号：CN112952847B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110366783.5
申请日：2021-04-06
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种考虑用电需求弹性的多区域主动配电系统调峰优化方法，首先建立光伏、全钒液流电池储能系统以及电力弹性环境下多区域柔性负荷调度单元的数学模型；然后将考虑用电需求弹性的多区域主动配电系统调峰优化问题建立成DTMDP模型；最后，结合强化学习与智能算法对数学模型进行求解，得到满足调峰需求的多区域调度优化控制策略。本发明中的分层学习机制在一定程度上避免强化学习“维数灾”问题，促进调度策略的快速求解；同时，强化学习与智能算法的结合进一步增强算法的探索能力，利于求取最优调峰策略；通过考虑用电需求弹性可进一步获得主动配电系统潜在调度信息并促进系统平稳安全运行。
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公开(公告)号：CN114529100A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210198062.2
申请日：2022-03-01
申请人： 南京工业大学 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种面向区域电网风光消纳的储能优化配置方法及系统，所述方法包括：根据区域电网历史年的风电、光伏出力数据，生成目标年的风光出力场景；采用预设的新能源消纳评估模型对目标年的风光出力场景进行计算，得到区域电网目标年的新能源消纳空间；以统计时间内的风光弃电量最小为目标对风光规划装机配比进行优化，得到区域电网目标年的风光规划装机最优配比；基于计算得到的新能源消纳空间，以统计时间内的弃电电量最小为目标，对风光规划装机最优配比情况下的储能容量进行优化配置，得到储能容量的最优配置。本发明能够进一步减少风光弃电量，能够有效减少新能源资源的浪费，为区域电网后续储能容量配置提供参考。
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公开(公告)号：CN114256843A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202210189422.2
申请日：2022-03-01
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及新能源发电技术领域，具体提供了一种分布式光伏辐射数据修正方法及装置，包括：获取分布式光伏站点预设范围内太阳辐射站监测的辐射数据和所述太阳辐射站位置处对应的卫星观测辐射数据；基于预先确定的融合指数、太阳辐射站监测的辐射数据和所述太阳辐射站位置处对应的卫星观测辐射数据确定所述分布式光伏站点的辐射修正数据。本发明能够为光伏发电、资源评估提供完整的地表入射总辐射时序数据，解决因监测数据质量导致的难以利用问题。
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公开(公告)号：CN114172159A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111259659.5
申请日：2021-10-28
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 清华大学
摘要： 本发明提供一种非完备模型下的配电网分布式无功优化方法及系统，其中方法包括：根据配电网潮流约束、含变压器支路约束建立配电网无功功率控制模型；将配电网无功功率控制模型的控制变量分配给多个智能体；基于Q‑learning方法的分布式RL算法，对多个智能体进行训练，获得每个智能体的分布式/局部奖励信号；基于平均共识算法对每个智能体的分布式/局部奖励信号进行共享；每个训练好的智能体根据分布式/局部奖励信号生成Q值表；根据各智能体Q值表生成控制信号，实现配电网分布式无功功率的控制。本发明克服了集中式算法的缺点，将平均共识算法和Q‑learning方法的分布式RL算法相结合，实现了智能体之间的信息共享，应用灵活，易于适应环境的变化。
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公开(公告)号：CN113394812A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110538396.5
申请日：2021-05-18
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及新能源场站出力与用电负荷间的匹配程度计算方法和系统，包括：根据新能源场站的最大穿透率、出力占用电负荷的比值和净负荷最大峰谷差变化率，确定新能源场站出力与用电负荷间的容量匹配程度；基于新能源场站出力和用电负荷的时序序列，确定新能源场站出力与用电负荷间的趋势匹配程度；基于容量匹配程度和趋势匹配程度确定新能源场站出力与用电负荷间的匹配程度。本发明提供的技术方案，通过计算新能源场站出力序列和用电负荷序列二者变化趋势的匹配程度，避免了可能出现的“变化趋势相反”结果，同时评估分布式场站与用电负荷在绝对量层面的匹配程度，避免了“小场站匹配大负荷”的结果，为场站运行、调度决策提供更加全面的评估方案。
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公开(公告)号：CN112202207A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202010976122.X
申请日：2020-09-16
申请人： 南京邮电大学 , 国网安徽省电力有限公司 , 安徽继远软件有限公司
IPC分类号： H02J3/46
摘要： 本发明提供了一种基于新能源出力随机特性的电网深度调峰运行优化方法，基于电网深度调峰运行和新能源出力随机特性，构建新能源装置参与电网深度调峰优化经济调度模型；基于构建的电网深度调峰优化调度模型，获取电网深度调峰优化调度策略，进行优化调度策略的求解；获取优化调度策略的计算值进行仿真系统代入，计算优化调度策略的有效值。本发明通过构建电网深度调峰优化调度模型，获取电网深度调峰优化调度策略，通过将区域的实际电网运行数据代入电网深度调峰优化调度策略进行仿真计算，获取优化调度策略的最优值，能够有效降低运行费用，且可根据实际计算结果对应调整电力系统的调峰装置的整体平均负荷率，有效保障电网的安稳运行。
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公开(公告)号：CN110797915B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201911107947.1
申请日：2019-11-13
申请人： 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于储能的光伏电站主动频率控制方法，其步骤包括：1、将电网频率和储能当前的荷电状态上传至控制单元，2、控制单元根据电网频率判断电网频率越限情况，根据储能电池当前的荷电状态判断所述储能电池是否具备调频能力，3、控制单元根据电网频率计算储能电池的充电功率或者放电功率，4、控制单元根据电网频率越限信息及储能电池调频能力控制储能电池进行充电或者放电，5、调频至电网频率正常后，根据储能电池当前的荷电状态，令储能电池恢复到待机区。本发明能在保证光伏始终工作在MPPT的情况下，储能通过从光伏侧充电或者放电至光伏逆变器侧调节输入到电网的功率，从而能实现光伏主动参与调频。
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公开(公告)号：CN118971199A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411118719.5
申请日：2024-08-15
申请人： 国网安徽省电力有限公司 , 合肥工业大学
IPC分类号： H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/28 , G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种考虑储能的风险可控的机组组合方法、设备及存储介质，包括：1、对系统中可再生电源的可用发电功率的不确定性进行建模；2、基于高斯混合模型，构建所有可再生电源可用发电功率的概率密度函数；3、建立考虑储能的风险可控的概率机组组合模型模型，包括目标函数、确定性约束条件和两类关键风险可控的机会约束；4、根据高斯混合模型的线性变换不变性，将两类关键风险可控的机会约束转化为确定性线性约束的等价形式；5、使用混合整数线性规划求解器进行优化求解，得到最优的开机计划。本发明在考虑可再生能源的不确定性的条件下，能根据允许的风险水平确定安全边界与备用需求，从而提高系统的运行安全。
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公开(公告)号：CN113962446B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202111171016.5
申请日：2021-10-08
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 清华大学
IPC分类号： H02J3/46 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/092 , G06N7/01 , H02J3/06 , H02J3/28 , H02J3/32 , H02J3/00
摘要： 本公开提出一种微电网群协同调度方法、装置、电子设备和存储介质，属于微电网群协同调度控制技术领域。本公开的微电网群中每个微电网包括：柴油发电机组、风电机组、储能装置和用电负荷，所述微电网之间将电动汽车集群作为移动储能。其中，所述方法包括：构建微电网群协同调度模型；将所述微电网群协同调度模型转换为对应的马尔可夫决策过程模型；利用SAC算法对所述马尔可夫决策过程模型进行优化，得到最优策略模型；根据所述最优策略模型输出所述微电网群的实时调度指令。本公开可以实现含电动车集群的微电网群协同调度，具有兼容性广、适应性强的特点。
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公开(公告)号：CN115374091A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202110552624.4
申请日：2021-05-20
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/27 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种分布式新能源出力数据质量提升方法和系统，包括：获取分布式新能源当前站点待质量提升的出力时间序列和所述出力时间序列对应的相关变量值；基于所述出力时间序列对应的相关变量值，利用预先建立的BP神经网络模型进行预测得到出力预测序列；对所述待质量提升的出力时间序列中，与所述出力预测序列存在差异的数据进行修订；其中，所述BP神经网络模型是按季节划分的历史正常出力数据序列及具有时空相关性的相关变量训练得到；本发明针对分布式新能源出力数据中的数据异常、数据缺失等问题进行检测、剔除和修复，能够有效实现出力数据质量提升。
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