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公开(公告)号：CN117010722A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311053688.5
申请日：2023-08-21
Applicant: 国网山西省电力公司经济技术研究院 , 西安交通大学
IPC: G06Q10/0637 , G06F18/2415 , G06F18/23213 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/22 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种变电站负荷识别分解方法、系统、芯片及设备，将所有底层变电站的历史日负荷曲线输入构建的基于余弦相似度的K‑medians聚类模型，提取底层变电站的典型日负荷曲线，根据聚类结果将每个聚类簇定义为一类，给所有日负荷曲线打上类别标签；构建基于长短期记忆神经网络的日负荷曲线分类模型，使用带类别标签的变电站日负荷曲线对日负荷曲线分类模型进行训练，使用日负荷曲线分类模型对行业日负荷曲线进行分类统计，得到各行业的典型日负荷曲线；提取相同类别的变电站与各行业的典型日负荷曲线，将变电站的行业负荷分解任务建模为0‑1整数规划问题，对变电站的典型日负荷曲线进行识别和分解，得到变电站行业负荷识别与分解结果。
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公开(公告)号：CN116128354A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310046588.3
申请日：2023-01-31
Applicant: 国网陕西省电力有限公司 , 西安交通大学
IPC: G06Q10/0639 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/11
Abstract: 现阶段新能源电力系统的储能重要性难以量化和排序。本申请提供了一种电网新能源消纳能力评估与储能重要性排序方法，1)获取电网拓扑结构、储能可靠性参数、储能元件安全运行范围和负荷需求；2)根据当前储能可靠性参数，对储能元件进行序贯交叉熵抽样，判断储能元件运行状态，根据抽样结果修改所述电网拓扑结构；3)基于修改后的电网拓扑结构，计算最优弃风弃光量；4)统计各次抽样的优化结果，计算电网的弃风弃光指标和最佳储能可靠性参数，判断是否满足结束条件，若满足，根据最新的储能可靠性参数完成储能重要性排序；反之，更新储能可靠性参数，返回2)。可用于评估储能参与下的电力电网新能源消纳能力，并实现储能重要性排序。
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公开(公告)号：CN110516855B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201910730979.0
申请日：2019-08-08
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种面向负荷聚合商的分布式储能控制权优化调度方法，获得系统历史数据进行负荷预测和新能源出力预测；建立装有分布式储能的用户运行自调度目标函数和用户自调度约束条件；建立分布式储能控制权最优购置策略与运行调度目标函数和分布式储能控制权最优购置策略与运行调度约束条件；确定在分布式储能控制权交易模式下聚合商的购置储能策略和运行调度方法，优化储能控制权的购置方案；聚合商对于用户负荷的调度方案；参与交易的用户成本降低情况和聚合商的经济收益。本发明提高了分布式储能的利用率，降低了电力系统的峰谷差，对社会效益也有一定的贡献。
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公开(公告)号：CN110429591B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201910712519.5
申请日：2019-08-02
Applicant: 西安交通大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于电力系统时序耦合性的输电网利用率评估方法，获取系统基本技术数据、系统运行约束条件数据和系统运行预测数据；在已有电源装机和网架不变的情况下，考虑输电设备的N‑1预想故障，构建基于时序分析的合理利用率计算模型，采用线性化方法引入双重辅助变量进行线性重构，提高模型求解效率；针对某一典型时序运行场景，最大化待分析输电设备在该典型场景下所能达到的最大电量值，选取多个典型场景，且每个场景的运行时段数均为T0，重复以上步骤，对多个典型场景进行分析，构建合理利用率指标计算公式，进行输电网利用率评估。本发明对时序耦合程度较强的电力系统运行分析具有更强的适应性。
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公开(公告)号：CN110472785A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910731003.5
申请日：2019-08-08
Abstract: 本发明公开了一种基于负荷分类的电动汽车群调度方法，进行负荷预测和电动汽车行为预测；建立G2V和V2G模式下充电型电动汽车负荷群调度目标函数和充电型电动汽车负荷群调度约束条件；以换电型电动汽车负荷聚合商在G2B模式下的经济效益和在B2G模式下的经济效益最大进行优化，建立G2B和B2G模式下换电型电动汽车负荷群调度目标函数和换电型电动汽车负荷群调度约束条件；确定电动汽车负荷分类调度方法，分别对充电型电动汽车电池充放电方案；换电型电动汽车电池充放电和换电方案；聚合商从电网购售电方案和聚合商的经济收益进行优化。本发明充分挖掘了需求侧的潜力，对未来大规模电动汽车接入电网具有一定的指导意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117713204A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311726340.8
申请日：2023-12-14
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑时空相关性的新能源发电场景生成方法及系统，方法包括收集新能源场站的气象状态数据和新能源发电数据，构建历史数据集合；求解曼哈顿距离的最优权重系数，计算样本间的加权型曼哈顿距离，从历史数据集合中筛选出即k近邻样本；使用对数变换处理k近邻样本，进而使用边界核函数估计新能源发电的概率密度函数；构建反映新能源发电时空相关性的协方差矩阵，利用历史数据进行参数估计；基于随机采样理论，根据新能源发电概率分布信息和反映新能源发电时空相关性的协方差矩阵，生成新能源发电场景。本发明能够提供更加接近实际的新能源发电场景信息，为电力系统规划、运行等决策提供充分依据。
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公开(公告)号：CN116995667A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311029214.7
申请日：2023-08-15
Applicant: 国网山西省电力公司经济技术研究院 , 西安交通大学
IPC: H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/0985 , G06F30/27 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于预测协调的短期分层负荷在线预测方法及系统，使用分层负荷数据集训练长短期记忆神经网络预测模型进行负荷预测，得到不考虑分层结构的短期负荷预测结果，根据短期负荷预测结果建立改进的在线协调预测模型，并选择对应的在线更新权重规则，通过网格搜索法对在线更新权重规则中的超参数进行寻优确定，使用寻优确定的在线更新权重规则离线训练改进的在线协调预测模型；在线更新改进的在线协调预测模型，依据最新的数据更新在线协调预测模型得到预测结果。本发明能够充分考虑分层负荷多个预测变量之间的累加一致性，并依据多个预测目标的预测地位调整预测模型，提高预测结果的适应不同类型分层负荷和时序不稳定变化的能力。
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公开(公告)号：CN116667459A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310639533.3
申请日：2023-05-31
Applicant: 国网陕西省电力有限公司 , 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种新能源接入下的电力系统输电阻塞评估方法，包括获取新能源接入下的电力系统的基本数据；由预先构建的考虑新能源接入的机组组合优化模型求解得到火电机组的启停计划；由预先构建的考虑新能源接入的经济调度优化模型求解得到的火电机组在多个新能源出力场景下的出力水平；进行直流潮流计算以确定各新能源场景下系统各支路的功率，进而根据预先构建的输电阻塞评估指标体系计算并更新输电阻塞指标；直至输电阻塞指标满足收敛要求或计算场景数量达到上限，输出输电元件、系统的输电阻塞指标。本发明实现了对新能源接入下的系统输电阻塞状况的评估和阻塞严重的输电元件的识别，从而为电力系统规划、运行等决策提供充分依据。
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公开(公告)号：CN114142479B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202111450314.8
申请日：2021-11-30
Abstract: 本发明提出一种计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法及系统，方法其包括以下步骤：所述数据获取与预处理完成对典型灵活负荷历史数据的获取，并对历史负荷数据异常值和缺失值进行处理；所述各类型灵活负荷资源参与需求侧响应建模针对各类可调节负荷用电特性建立其灵活负荷调度模型，并评估各类灵活负荷可调度潜力；所述多类型可调节负荷资源联合优化调度实现了各类型灵活负荷的优势互补并建立用户侧能量管理模型；所述数据上报完成用户侧能量管理模型优化的结果整理与上报调度部门。本发明实现了多类型可调节负荷资源参与需求侧响应的联合优化调度，以降低负荷聚合商运行成本，提升新能源消纳水平。
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公开(公告)号：CN110909912B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201910947679.8
申请日：2019-10-08
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应误差反馈的园区电力系统净负荷组合预测方法，首先根据要预测的日期确定样本数据，进行异常识别和数据预处理；然后自适应选取特征指标；接着基于相似集，进行各种方法的训练，并选择评估系统下的个体预测模型；再分别组合所选择的个体预测模型，并使用粒子群优化‑最小二乘支持向量机算法对每个独立预测值进行组合回归，并将误差与实际历史训练值进行比较，得到拟合后的最优变权值；最后基于历史数据执行自适应组合预测方法。本发明能够实现提高预测园区电力系统净负荷的准确性，相对个体预测方法更为可靠和有效。
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