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公开(公告)号：CN117709996A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311637731.2
申请日：2023-12-01
申请人： 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06Q30/0202
摘要： 本发明提供一种基于可调鲁棒优化的聚合负荷参与日前信息处理方法及系统，属于电力负荷计算技术领域，获取基于参与市场调节过程而造成的所属用户损失，单位调节负荷对所属用户的补偿，以及本地的报价系数，电力系统运营商终端获取报价信息，以最小化系统调节成本为目标，生成出清价格和负荷调节量；负荷聚合商终端获取到出清价格和负荷调节量信息后，计算当前收益水平；执行循环迭代，直到某次收益水平满足负荷聚合商终端预设的参数大于等于，迭代完成，输出当前的报价系数、出清价格和负荷调节量的值。本发明既保证了满足未来可能发生最坏情况下的结果可行性，也可以根据既有信息即时调整策略，从而兼顾灵活性达到收益的最优化。
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公开(公告)号：CN117670395A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311637730.8
申请日：2023-12-01
申请人： 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0985 , G06N7/01 , H02J3/00 , G06Q50/26 , H02J3/46
摘要： 本发明提供一种考虑电网节点调节能力的需求响应效益评估方法及系统，属于电力系统状态评估技术领域，步骤1：对电网端效益进行评估分析；步骤2：基于用户端执行效益评估分析，用户端效益评估分析包括：用户端成本效益评估；步骤3：评估分析环境端效益；步骤4：基于三角权重效益评估方式进行分析，并定制三端效益评估的权重指数，绘制关于三端效益评估的三角权重效益评估曲线，得到需求响应效益的评估结果信息。本发明不仅包括需求响应项目产生的经济性效益、环保性效益分析，同时考虑电网节点调节能力，计及节点有功功率及无功功率预测及偏差分析，对各个主体参与需求响应项目进行经济性、可靠性等多维度分析。
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公开(公告)号：CN116646957A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310673271.2
申请日：2023-06-08
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开考虑需求响应及碳成本的用户侧混合储能优化配置方法，属于储能系统优化配置领域；优化配置方法包括：获取待配置混合储能用户的典型原始负荷数据；基于电量电价弹性矩阵，得出用户负荷参与需求响应后的负荷削减，来修正典型原始负荷数据，得到需求相应后的负荷数据；引入VSQF频域分解算法，将需求相应后的负荷数据解耦为高频分量与低频分量；将所述高频分量代入上层多目标优化配置模型，输出高频波动平抑结果以及超级电容配置方案；将所述低频分量结合高频波动平抑结果，代入下层多目标优化配置模型，输出蓄电池配置方案，并得出混合储能最终配置方案。
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公开(公告)号：CN116245249A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310249827.5
申请日：2023-03-15
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了电力系统人工智能及预测技术领域的一种基于深度学习的电网在线时空预测方法，包括如下步骤：先设计图卷积网络捕捉电网的空间拓扑特征和参数，建立空间预测学习模型；然后设计神经网络单元捕捉历史采样数据的时间特征，建立时间预测学习模型；接着设计DCRNN网络具体结构、相关参数，实现复杂电网中给定历史输入和电网信息的时空建模；最后运用DCRNN网络建立在线预测机制，对电网实现暂态分析与预测。本发明方法通过将电网进行图神经网络建模，利用DCRNN模型提出的框架实现复杂电网中给定历史输入和电网信息的典型节点特征，既能有效跟踪趋势又能较为准确预测数值，并且区别于电力系统网络数值计算方法，具有更快的计算速度。
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公开(公告)号：CN107332290B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN201710765675.9
申请日：2017-08-30
申请人： 国网江苏省电力公司南京供电公司 , 国网江苏省电力公司 , 东南大学 , 中国电力科学研究院南京分院
IPC分类号： H02J5/00
摘要： 本发明提供一种基于直流线路的区域负荷转供方法，包括如下步骤：S1，建立利用直流线路连接交流配电区域的拓扑结构；S2，根据配电网络特征，提出负荷转供约束条件；S3，以每个换流器注入交流系统的有功作为自变量，以各交流区域总损耗最小作为目标函数，建立负荷转供优化模型；S4，采用遗传算法对S3中的优化模型求解；S5，判断迭代代数是否达到设定值，若达到，则结束计算输出各换流器功率，若未达到，则进行交叉变异运算，产生新的种群，返回S4。本发明认为交流区域间的直流线路能够功率传输任意大小功率，以此为前提，以整个系统有功损耗最小为目标函数，直流线路传输功率作为自变量建立优化模型，最终得出最优负荷转供方式。
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公开(公告)号：CN109823228B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201811645079.8
申请日：2018-12-29
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 东南大学 , 华北电力大学
IPC分类号： B60L55/00
摘要： 本发明涉及一种面向楼宇负荷聚合商的电动汽车典型日充放电方法，其技术特点在于：包括以下步骤：步骤1、获取分布式电源、楼宇负荷、电动汽车参数；步骤2、获取分布式电源出力、楼宇负荷典型日内各时段数据和电动汽车出行数据；步骤3、对分布式电源和楼宇负荷曲线按截线面积法从最大峰谷差开始进行削峰填谷；步骤4、在电动汽车参与楼宇互动的时段内，以负荷聚合商支付费用最小为目标函数进行优化，并调用CPLEX求解电动汽车参与楼宇互动时段楼宇内具体充放电车辆配置。本发明可以有效整合电动汽车等分散型资源，使其达到参与市场调节的容量门槛。
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公开(公告)号：CN115409296B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211362629.1
申请日：2022-11-02
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌科晨电力试验研究有限公司 , 东南大学 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/09 , G06N7/01 , H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种有源配电网净负荷概率预测方法，步骤包括：S1，对收集的配网负荷、新能源出力时间序列数据集进行缺失值填补、异常值剔除后，配网负荷减去新能源出力的得到净负荷时间序列；S2，将净负荷时间序列转换为监督学习数据集，使用时间卷积神经网络提取得到净负荷时间序列的特征向量；S3，使用时间卷积神经网络提取得到特征向量为输入训练分位数随机森林模型，得到净负荷的概率预测结果。本发明利用时间卷积神经网络‑分位数随机森林模型进行有源配电网概率预测时，使用时间卷积神经网络深入挖掘了净负荷的时序变化特征，实现了历史净负荷数据的充分利用，帮助分位数随机森林模型更快速准确地进行净负荷概率预测。
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公开(公告)号：CN115471362A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211176881.3
申请日：2022-09-26
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
摘要： 本发明公开了深度特征指导两阶段迁移学习的综合能源源—荷预测方法，涉及综合能源多元负荷预测技术领域，获取温度、季节、节假日、风速、云层密度、光照强度、电价和现行政策影响因素并转换为数据格式；获取园区的光伏、风电、电负荷、热负荷和冷负荷的历史数据，并对历史数据进行清洗处理；构建基于深度残差网络和引入注意力机制的长短期记忆循环神经网络的时间序列预测模型；通过温度、季节和节假日三种因素，使用电负荷、热负荷和冷负荷数据对时间序列预测模型进行训练，获得初级模型；在初级模型的基础上，采用迁移学习策略，获得最终的预测模型。
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公开(公告)号：CN115330039A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210933821.5
申请日：2022-08-04
申请人： 无锡广盈集团有限公司 , 东南大学
摘要： 一种钢铁冶炼所有工序中的碳排放计量方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，对钢铁冶炼企业的关口用电量数据、钢材产量和生铁产量进行采集，并基于历史数据获取上述数据之间的关联关系；步骤2，基于所述关联关系和实时关口用电量估计当前钢材产量与当前生铁产量；步骤3，获取所述钢铁冶炼企业在冶炼钢铁过程中的所有工序，对于每个工序的碳排放强度进行计算，从而获取所述钢铁冶炼企业的实时总碳排放量。本发明核算过程简便、计算量非常小、核算结果准确，实时性程度高。
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公开(公告)号：CN114742650A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210280869.0
申请日：2022-03-21
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种考虑市场主观不确定因素的嵌套P2P交易方法，该方法包括一下步骤：获取参数数据；将收集到的数据作为参数传入整个嵌套P2P交易的多微网主体趋优模型中；建立考虑主观不确定因素的微电网点对点交易模型；分析配电网中各微电网之间的优化交易模型，建立优化模型和对应约束条件；对每个微电网的求解算法之后，整个配电网的模型即可表示为最小化所有微电网的交易成本之和；构建微电网的压缩均衡模型，每个微电网求解出其压缩均衡解，传递给配电网进行配电网级别的求解，然后微电网再在配电网的最优解的基础上求解出每个微电网的最优解，循环往复即可得到整个嵌套P2P交易问题的最优解，用于保护微电网隐私的同时，加速整个市场的求解。
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