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公开(公告)号：CN118690902A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410782951.2
申请日：2024-06-18
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态多尺度特征的超短期光伏功率预测方法及系统。所述方法包括：基于不同的采样间隔得到多尺度历史地基云图与光伏功率数据作为模型的输入；利用自注意卷积长短期记忆神经网络与长短期记忆神经网络分别提取云层时空特征信息与功率时序特征信息；通过基于多头自注意力与多头交叉注意力的融合注意力机制，对多模态多尺度特征信息进行深度融合；将融合特征作为多层感知器的输入，实现超短期光伏功率预测。本发明能够提高超短期光伏功率预测精度，为电网安全、稳定运行提供支撑，具有一定的工程实用价值。
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公开(公告)号：CN115451618B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211083670.5
申请日：2022-09-06
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明提出一种地源热泵的热量控制方法，首先，根据地源热泵装置工作时，防冻液流经地源热泵装置中的地下换热器U形管道时温度的变化构建地下换热器模型；其次基于封闭空间内热量的变化构建室内舒适温度模型，地源热泵装置通过控制封闭空间的热量实现将封闭空间的温度控制在舒适温度区间内。当封闭空间的温度不在舒适温度区间内时，地源热泵装置启动工作；当封闭空间的温度在舒适温度区间内时，地源热泵装置停止工作。这样间歇性的运行模式不仅能够有效的缓解城市或者工厂的用电压力，还能大大减少能源的消耗和空气污染物的排放。
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公开(公告)号：CN117200208B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311172591.6
申请日：2023-09-12
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度分量特征学习的用户级短期负荷预测方法及系统。所述方法包括：采集用户的实际负荷数据；采用自适应噪声的完整经验模态分解、排列熵以及变分模态分解对用户负荷进行自适应二次模态分解，得到不同幅频特性的本征模态函数IMF；基于Reshape函数和Stack函数将各一维IMF重构为三维特征图；利用卷积神经网络和多尺度空间注意力模块进行特征学习，并得到最终的负荷预测结果。本发明针对传统一步分解的局限性以及分解后各子序列分量特征难以被充分学习的问题，提出一种自适应二次模态分解的MSA‑CNN模型，在用户负荷波动大、随机性强的情况下表现出优越的预测性能，为电力系统的安全高效运行提供保障。
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公开(公告)号：CN117220346B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202310932452.2
申请日：2023-07-27
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种综合能源服务商电‑碳‑绿证双层分布式调度方法，该方法包括：(1)构建上层综合能源服务商的电‑碳‑绿证分布式调度模型；(2)构建下层配电网运营商的电‑碳‑绿证分布式调度模型；(3)构建含综合能源服务商的配电网碳排放量计算模型；(4)迭代求解步骤(1)和步骤(2)的分布式调度模型，在每次迭代过程中，求解含综合能源服务商的配电网碳排放量计算模型以得到碳排放强度和流量，并将其作为迭代的输入量，获得综合能源服务商分布式调度策略。本发明构建综合能源服务商电‑碳‑绿证分布式调度模型，实现综合能源服务商和配电网运营商电、碳、绿证的联合调度，提高综合能源服务商的调度灵活性。
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公开(公告)号：CN117634994A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311600683.X
申请日：2023-11-27
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种考虑数据中心和氢能系统余热回收的城市综合能源系统规划方法，1)构建数据中心和氢能系统余热回收模型；2)结合余热回收模型，建立考虑数据中心和氢能系统余热回收的城市综合能源系统规划模型的目标函数；3)结合余热回收模型，建立考虑数据中心和氢能系统余热回收的城市综合能源系统规划模型的约束条件，包括规划决策约束、功率平衡约束、储能运行约束、热泵运行约束、风光出力约束、配电网运行约束、配气网运行约束、配热网运行约束；4)求解考虑数据中心和氢能系统余热回收的城市综合能源系统规划模型，得到规划方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114896768B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202210423145.7
申请日：2022-04-21
Applicant: 河海大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本申请涉及一种基于新能源分位数回归的虚拟电厂分布鲁棒优化方法，该方法包括：采用分位数回归预测方法，获得新能源出力的分位数，并基于此构建基于分位数回归的新能源出力模糊集和不确定集；在新能源出力模糊集的基础上，构建虚拟电厂两阶段分布鲁棒优化运行模型；应用线性决策规则、目标函数转化方法和约束条件转化方法，将虚拟电厂两阶段分布鲁棒优化运行模型转化为混合整数线性规划模型；对混合整数线性规划模型进行求解，得到虚拟电厂运行决策。使得虚拟电厂运营者能在制定决策的过程中直接利用新能源精确的概率分布信息，有利于挖掘分位数回归预测方法的应用价值，提高虚拟电厂运行的可靠性和安全性。(56)对比文件卢艺 等.含抽水蓄能电网安全约束机组组合问题的混合整数线性规划算法《.电力系统保护与控制》.2019,第47卷(第3期),第39-47页.
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公开(公告)号：CN116826727B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202310774650.0
申请日：2023-06-28
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/04 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于时序表征和多级注意力的超短期风电功率预测方法及预测系统，采集风电功率数据和气象数据；采用时序嵌入层Time2Vec对风电功率数据进行表征，获得时间的周期性分量和非周期性分量；然后与原始风电功率数据进行拼接，并处理得到高维风电功率序列，利用自注意力进行重构；对气象数据以及重构后的序列利用交叉注意力进行重构，并对重构后序列利用时空卷积‑长短期记忆网络进行时序特征提取，利用全局注意力处理时序特征，得到预测值，实现预测。在深度学习的基础上引入自适应时序表征方法和多级注意力机制，有效提取风电功率的多尺度时间信息，并考虑气象特征对(56)对比文件王红刚等.基于融合长短时记忆网络的风电场超短期风速预测研究.可再生能源.2020,第38卷(第01期),41-46.
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公开(公告)号：CN117541009A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311599887.6
申请日：2023-11-27
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G08G1/01 , G06N20/00
Abstract: 本发明公布了一种基于深度学习解耦的电力‑交通网最优调度方法，通过深度学习解耦电力‑交通网模型，在保证电网和交通网信息隐私的基础上，实现了电‑交通网最优调度。计及了电网、交通网的运行约束，构建了计及电动汽车的电‑交通网协调调度模型；采用深度学习学习电网和交通网之间的电动汽车充电功率，实现了电‑交通网协调调度模型两网各自独立运行，构建了基于深度学习解耦的电‑交通网最优调度模型。本发明考虑当下电网和交通网存在信息壁垒的现实情况，通过深度学习解耦，在保证电网和交通网运行独立性的基础上，实现电‑交通网的最优调度，有效提高了模型的求解效率。
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公开(公告)号：CN110232199B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN201811454693.6
申请日：2018-11-30
Applicant: 南京南瑞继保电气有限公司 , 河海大学
IPC: G06F30/20 , H02J3/00 , G06F113/04 , G06F119/06
Abstract: 本发明公布了一种考虑矩阵尺度伸缩的双线性WLAV抗差状态估计方法。双线性WLAV抗差估计通过引入中间变量，将电力系统非线性的量测方程转变为两步线性化过程，简化了模型，降低了估计时间。但当电网中出现长短支路情况，会导致杠杆量测和信息矩阵病态，影响双线性WLAV抗差估计的数值稳定性和坏数据检测辨识。本发明通过对雅克比矩阵进行尺度伸缩，可以有效消除长短支路导致的杠杆点量测，并降低信息矩阵的条件数，提高数值稳定性，具有工程应用价值。
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公开(公告)号：CN116861627A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310619354.3
申请日：2023-05-29
Applicant: 河海大学
IPC: G06F30/20 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明公布了一种计及氢燃料汽车的电力‑交通网碳需求响应最优调度方法，基于电动汽车和氢燃料汽车的空间灵活性，建立碳需求响应机制激励汽车用户参与调度。首先，计及了电网、交通网的运行约束，构建了计及氢燃料汽车的电力‑交通网低碳‑经济调度模型；然后计算碳减排贡献度，制定碳需求响应机制，构建了计及氢燃料汽车的电力‑交通网碳需求响应最优调度模型。本发明同时考虑了电动汽车和氢燃料汽车在当前全球低碳转型的背景下对电力‑交通网的影响，并通过对两者的灵活调度，在保证耦合模型经济性的同时大幅减少碳排放量，有利于电力‑交通网的低碳转型。
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