一种弹性环境下基于鲁棒优化的区域电网调度方法

    公开(公告)号:CN114389262B

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202210071686.8

    申请日:2022-01-21

    摘要: 本发明属于电力系统调度优化技术领域,更具体地,涉及一种弹性环境下基于鲁棒优化的区域电网调度方法,其建立了考虑源荷双侧可调度资源调度潜力的鲁棒优化调度模型。首先,针对可再生能源发电出力不确定性,构造其不确定集;然后,分析源荷双侧可调度资源调度潜力,包括火电机组深度调峰、可削减负荷和可平移负荷;其次,结合电力系统调度的序贯决策特点,建立鲁棒优化调度模型;最后,对鲁棒优化模型进行求解。该方法可应用于含可再生能源发电的区域电网日前调度计划制定,有利于提高电力系统运行鲁棒性、灵活性和经济性。

    一种考虑源荷双侧弹性空间的日前调度优化方法

    公开(公告)号:CN113098073B

    公开(公告)日:2022-09-27

    申请号:CN202110366782.0

    申请日:2021-04-06

    摘要: 本发明公开了一种考虑源荷双侧弹性空间的日前调度优化方法,首先建立包含火电机组、风力发电机组、刚性负荷以及柔性负荷在内的区域内电网的数学模型;然后将包含电网源荷双侧弹性可调度资源的区域内电网动态调度问题建立成相应的MDP数学模型;最后采用深度强化学习中的近端策略优化算法的对MDP数学模型进行策略求解,所得优化策略能够根据调度时刻电网的实际运行状态选取合理的行动方案,实现对电网的优化调度。本发明可充分利用电力系统中的弹性可调度资源解决电网的调峰需求问题,促进新能源的消纳,确保电力系统安全稳定运行。

    基于CAE和GAN混合网络的日前光伏功率预测方法、装置与系统

    公开(公告)号:CN114169445A

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN202111498179.4

    申请日:2021-12-09

    摘要: 本发明提供一种基于CAE和GAN混合网络的日前光伏功率预测方法、装置与系统,首先以光伏电站历史的光伏功率数据和日前天气变量预报数据为基础,通过皮尔逊分析选择相关性大的天气变量作为输入变量;然后基于SOM神经网络进行天气类型分类,再结合CAE和GAN混合网络训练出日前光伏功率预测模型,模型输入为所选择的输入变量和光伏电站历史功率,模型输出为第二日的光伏功率;最后以光伏电站所在地的天气预报数据为基础构建模型输入,输入到日前光伏功率预测模型从而预测光伏电站第二日的光伏功率。本发明采用SOM神经网络进行天气类型分类,不需要先验知识并具有较好的天气类型分类效果;同时综合CAE在特征提取的优势以及GAN深度学习能力,有效提升日前光伏功率的预测精度。

    一种长假日负荷预测方法及装置
    47.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113077105A

    公开(公告)日:2021-07-06

    申请号:CN202110414406.4

    申请日:2021-04-16

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

    摘要: 本发明公开了一种长假日负荷预测方法及装置,该方法包括:获取预测区域的日负荷数据和日气象指标数据;获取待预测日期t的日负荷参考数据;获取待预测日期t的日气象指标参考数据,基于t日气象指标参考数据和t日气象指标数据获取待预测日期t的日气象负荷;通过预设停工产业拟合模型获得前n年的长假日期间日停工产业负荷数据,并预测分析待预测日期t的日停工产业负荷数据;基于待预测日期t的日负荷参考数据、日气象负荷和日停工产业负荷数据,通过日负荷拟合模型获得待预测日期t的日负荷预测数,本发明通过对不同成分的负荷采用不同的预测方法,有效提高整体的预测准确率。

    一种考虑负荷预计用电影响的电力系统可靠性提高方法

    公开(公告)号:CN111049128B

    公开(公告)日:2021-04-27

    申请号:CN201911260824.1

    申请日:2019-12-10

    IPC分类号: H02J3/00

    摘要: 本发明公开了一种考虑负荷预计用电影响的电力系统可靠性提高方法。采集获得电力系统的初始数据,根据发电机和负荷预计用电关系处理获得每台发电机的剔除容量,模拟获得各个元件的初始故障概率;判断是否存在随机故障元件并处理;判断系统是否发生解列形成孤岛并处理;计算每个孤岛内的输电线路潮流,计算输电线路的级联故障概率;判断是否存在级联故障元件并处理;记录结果;判断故障模拟次数是否达到上限并处理;故障模拟结束,计算可靠性参数并对电力系统进行处理措施。本发明能够在考虑负荷预计用电影响的基础上更准确地对电力系统可靠性进行处理优化。