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公开(公告)号：CN109190271B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN201811067153.2
申请日：2018-09-13
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F111/04
摘要： 本发明提出一种考虑传输损耗的电热综合能源系统经济优化调度方法，流程包括：建立电热综合能源系统经济优化调度模型；采用Lagrange函数法分析转换优化调度问题；设计迭代算法求解优化调度问题，输出最优解；计算电热综合能源系统经济优化调度模型的最优值，即总成本最小值。本发明中考虑了传输损耗对系统供需平衡和机组出力优化的重要影响；考虑了电力网络、热力管网、电热多能耦合、机组出力限制和运行限制多种约束条件；在计及网络传输损耗的前提下，满足用户负荷需求的同时减少企业的产能成本，从而提高经济效益和保障系统安全稳定运行；采用快速迭代算法将电出力等式二次约束转化为仿射约束，降低了模型求解的复杂程度并具有较快的收敛速度。
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公开(公告)号：CN109345045A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811442084.9
申请日：2018-11-29
申请人： 东北大学
摘要： 本发明提出基于双乘子迭代算法的电热综合能源系统经济调度方法，流程包括：建立电热综合能源系统经济调度模型；采用Lagrange乘子法求解电热综合能源系统经济调度模型，转化为优化调度问题；设计双乘子迭代算法求解上述优化调度问题，找到满足约束条件下各机组的最优出力，计算电热综合能源系统优化调度下的运行总成本最小值；本发明中电热综合能源系统经济调度模型首次考虑了网络传输损耗，并且能够实现实时计算；实现了电热两种能源协同优化配置；在计及网络传输损耗的前提下，满足用户两种负荷需求的同时减少企业的产能成本；采用本发明提出的双乘子迭代算法可以避免直接求解多维隐式方程组，降低了模型求解的复杂程度并具有很快的收敛速度。
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公开(公告)号：CN109861304B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN201811621109.1
申请日：2018-12-28
申请人： 东北大学
IPC分类号： H02J3/46
摘要： 本发明提供一种考虑通信时变时滞的微电网经济调度方法，涉及电力系统经济调度技术领域。该方法首先确定微电网通信拓扑结构，构建微电网通信拓扑的邻接矩阵；然后判断发电线路时滞是否超过时滞上界，所有传统发电机的发出功率估计值与所有新能源发电机的发出功率初值的和是否等于微电网的总负荷；计算微电网中所有传统发电机的增量成本初值及满足成本最低时所有传统发电机的增量成本收敛值；最后计算所有传统发电机满足成本最低时发出的功率，输出传统发电机的发出的功率和新能源发电机的发出功率。本发明提供的考虑通信时变时滞的微电网经济调度方法，能够弥补集中式优化的不足，减轻通信负担，提高运算效率。
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公开(公告)号：CN109256773B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201811218395.7
申请日：2018-10-19
申请人： 东北大学
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明提出降噪自编码和深度支持向量机的电力系统状态估计方法，包括：获取电网节点中电压幅值的量测值和电压相角的量测值的历史数据；标准化处理；输入到1维降噪自编码中进行降噪处理；降噪后的数据在输入到深度支持向量机进行状态估计；判断状态估计误差是否满足要求；输出1维降噪自编码和深度支持向量机的状态估计模型参数；把一个大电网分解成p个子网；一个GPU对一个子网进行计算，CPU进行汇总，输出全网的状态估计结果；本发明采用GPU+CPU的混合结构对电力系统进行状态估计，缩短了计算时间；采用的降噪自编码和深度支持向量机模型，提高了状态估计的精度，并在训练过程中采用变学习率的梯度下降法，有效地寻找到最优参数，且缩短了训练时间。
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公开(公告)号：CN109345045B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201811442084.9
申请日：2018-11-29
申请人： 东北大学
摘要： 本发明提出基于双乘子迭代算法的电热综合能源系统经济调度方法，流程包括：建立电热综合能源系统经济调度模型；采用Lagrange乘子法求解电热综合能源系统经济调度模型，转化为优化调度问题；设计双乘子迭代算法求解上述优化调度问题，找到满足约束条件下各机组的最优出力，计算电热综合能源系统优化调度下的运行总成本最小值；本发明中电热综合能源系统经济调度模型首次考虑了网络传输损耗，并且能够实现实时计算；实现了电热两种能源协同优化配置；在计及网络传输损耗的前提下，满足用户两种负荷需求的同时减少企业的产能成本；采用本发明提出的双乘子迭代算法可以避免直接求解多维隐式方程组，降低了模型求解的复杂程度并具有很快的收敛速度。
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公开(公告)号：CN110378286A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910652562.7
申请日：2019-07-19
申请人： 东北大学
摘要： 本发明公开一种基于DBN-ELM的电能质量扰动信号分类方法，属于信号分类技术领域。该方法利用深度信念网络DBN对扰动信号进行特征提取，在搭建DBN时利用改进的量子粒子群算法对DBN网络中的每个RBM的学习速率进行寻优，再利用极限学习机ELM对提取的特征进行分类，得到电能质量扰动信号的类别。该方法充分利用了深度学习的特点，提高了分类准确率以及抗噪性，使得单一扰动和复合扰动均能得到准确的分类。
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公开(公告)号：CN109256773A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811218395.7
申请日：2018-10-19
申请人： 东北大学
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明提出降噪自编码和深度支持向量机的电力系统状态估计方法，包括：获取电网节点中电压幅值的量测值和电压相角的量测值的历史数据；标准化处理；输入到1维降噪自编码中进行降噪处理；降噪后的数据在输入到深度支持向量机进行状态估计；判断状态估计误差是否满足要求；输出1维降噪自编码和深度支持向量机的状态估计模型参数；把一个大电网分解成p个子网；一个GPU对一个子网进行计算，CPU进行汇总，输出全网的状态估计结果；本发明采用GPU+CPU的混合结构对电力系统进行状态估计，缩短了计算时间；采用的降噪自编码和深度支持向量机模型，提高了状态估计的精度，并在训练过程中采用变学习率的梯度下降法，有效地寻找到最优参数，且缩短了训练时间。
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公开(公告)号：CN109190271A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811067153.2
申请日：2018-09-13
申请人： 东北大学
摘要： 本发明提出一种考虑传输损耗的电热综合能源系统经济优化调度方法，流程包括：建立电热综合能源系统经济优化调度模型；采用Lagrange函数法分析转换优化调度问题；设计迭代算法求解优化调度问题，输出最优解；计算电热综合能源系统经济优化调度模型的最优值，即总成本最小值。本发明中考虑了传输损耗对系统供需平衡和机组出力优化的重要影响；考虑了电力网络、热力管网、电热多能耦合、机组出力限制和运行限制多种约束条件；在计及网络传输损耗的前提下，满足用户负荷需求的同时减少企业的产能成本，从而提高经济效益和保障系统安全稳定运行；采用快速迭代算法将电出力等式二次约束转化为仿射约束，降低了模型求解的复杂程度并具有较快的收敛速度。
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公开(公告)号：CN109066812A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811268437.8
申请日：2018-10-29
申请人： 东北大学
IPC分类号： H02J3/46
摘要： 本发明提出一种基于双层一致性算法的电力系统多目标优化调度方法，流程包括：建立电力系统多目标优化调度模型；寻找最优条件；设计双层一致性算法求解，找到发电机的最优出力，计算综合期望最小值；本发明考虑了传输损耗对系统供需平衡和机组出力优化的影响，且能够实现对传输损耗的实时计算；采用线性加权和法将多目标优化问题转化为单目标优化问题，供给侧可依据企业诉求通过调节加权系数更好地满足自身利益；实现了电能的优化配置，引导供给侧制定合理的产能方案；在计及传输损耗的前提下，满足用户负荷需求的同时提高企业经济效益和社会环保效益；对通信依赖程度低且有效保护企业和用户隐私，并能实现机组即插即用和有效应对网络拓扑变化。
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公开(公告)号：CN110378286B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN201910652562.7
申请日：2019-07-19
申请人： 东北大学
摘要： 本发明公开一种基于DBN‑ELM的电能质量扰动信号分类方法，属于信号分类技术领域。该方法利用深度信念网络DBN对扰动信号进行特征提取，在搭建DBN时利用改进的量子粒子群算法对DBN网络中的每个RBM的学习速率进行寻优，再利用极限学习机ELM对提取的特征进行分类，得到电能质量扰动信号的类别。该方法充分利用了深度学习的特点，提高了分类准确率以及抗噪性，使得单一扰动和复合扰动均能得到准确的分类。
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