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公开(公告)号：CN114219296A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111539675.X
申请日：2021-12-15
Applicant: 东南大学 , 云南电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及综合能源系统计算分析领域，具体的是一种基于微分变换的电热综合能源系统动态能流计算方法，包括以下步骤：S1、定义标幺值系统下的微分变换；S2、将定义的微分变换应用于电热综合能源系统动态能流的非线性‑偏微分‑代数方程模型，将其转化为一组显式线性递推关系式；S3、通过求解该关系式，得到各状态量关于时间的表达式，进而得到模型各变量随时间的变化轨迹；S4、使用基于局部截断误差估计的自适应时间窗口策略加速能流计算过程，保证其计算的收敛性，提升能流计算的效率与鲁棒性。本发明的方法可以实现动态能流的高效、鲁棒计算。
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公开(公告)号：CN114219296B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111539675.X
申请日：2021-12-15
Applicant: 东南大学 , 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/13
Abstract: 本发明涉及综合能源系统计算分析领域，具体的是一种基于微分变换的电热综合能源系统动态能流计算方法，包括以下步骤：S1、定义标幺值系统下的微分变换；S2、将定义的微分变换应用于电热综合能源系统动态能流的非线性‑偏微分‑代数方程模型，将其转化为一组显式线性递推关系式；S3、通过求解该关系式，得到各状态量关于时间的表达式，进而得到模型各变量随时间的变化轨迹；S4、使用基于局部截断误差估计的自适应时间窗口策略加速能流计算过程，保证其计算的收敛性，提升能流计算的效率与鲁棒性。本发明的方法可以实现动态能流的高效、鲁棒计算。
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公开(公告)号：CN114218728B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202111539680.0
申请日：2021-12-15
Applicant: 东南大学 , 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F30/18 , G06F17/13 , G06F113/14 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及综合能源系统计算分析领域，具体的是一种基于微分变换的供热管道动态仿真方法，包括以下步骤：S1、利用一种具有全变差不增性质的半离散差分格式对管道偏微分方程进行差分，从而将其转化为常微分方程组；S2、使用微分变换将常微分方程组转化为线性递推关系式；S3、根据方程的初值条件和边值条件递推求解常微分方程组状态量的微分变换系数，得到各状态量的近似解析表达式，进而得到各状态量随时间的变化轨迹。该方法能有效消除供热管道仿真过程中的色散与耗散误差，同时由于微分变换的线性递推特性，该方法能很容易地得到具有较高时间精度的解，从而确保了管道动态仿真的准确、可靠。
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公开(公告)号：CN116436645A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310274862.2
申请日：2023-03-20
Applicant: 东南大学 , 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种综合能源系统中对供热系统网络攻击的预测方法，首先，确定集中供热系统包括室内温度和换热站二次侧供水温度的网络攻击目标，建立网络攻击模型，所述模型包括室内温度设定点攻击、室内温度延迟缩放攻击和二次热网供水温度斜坡攻击；再建立包括综合能源系统联合的滚动优化调度和仿真分析预测的预测模型，先进行综合能源系统的滚动经济调度，获得综合能源系统在正常条件下安全约束的经济调度的结果，选取滚动经济调度两个时间段的参数进行网络攻击的仿真分析预测；最后根据模型结果，进行预测分析，用于预测分析集中供热系统的网络攻击对电热综合能源系统的安全性、用户舒适度和经济性的影响，以指导攻击的类型辨识、检测和防御。
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公开(公告)号：CN114218728A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111539680.0
申请日：2021-12-15
Applicant: 东南大学 , 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F30/18 , G06F17/13 , G06F113/14 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及综合能源系统计算分析领域，具体的是一种基于微分变换的供热管道动态仿真方法，包括以下步骤：S1、利用一种具有全变差不增性质的半离散差分格式对管道偏微分方程进行差分，从而将其转化为常微分方程组；S2、使用微分变换将常微分方程组转化为线性递推关系式；S3、根据方程的初值条件和边值条件递推求解常微分方程组状态量的微分变换系数，得到各状态量的近似解析表达式，进而得到各状态量随时间的变化轨迹。该方法能有效消除供热管道仿真过程中的色散与耗散误差，同时由于微分变换的线性递推特性，该方法能很容易地得到具有较高时间精度的解，从而确保了管道动态仿真的准确、可靠。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111027846B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN201911238482.3
申请日：2019-12-06
IPC: G06Q10/067 , G06Q30/0202 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑热氢联产的电氢综合能源系统及其容量配置方法，包括建立考虑设备启停运行约束的热氢联产模型，该模型可根据输入电能与自身温度控制灵活调节输出的氢能与热能比例；其次，建立电氢综合能源系统中所有设备的模型，从而构成含电、热、冷和氢等多能需求的电氢综合能源系统；规划时首先获取系统内的可再生能源出力与多能负荷信息，然后搜集不同设备的参数信息，进一步考虑不同设备的运行约束，从而形成针对电氢综合能源系统的混合整数线性规划模型，即电氢综合能源系统规划模型，该模型可直接采用Cplex求解。本发明方法可有效提升电氢综合能源系统的经济性与运行灵活性。
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公开(公告)号：CN111144620B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN201911238483.8
申请日：2019-12-06
Abstract: 本发明公开了一种考虑季节储氢的电氢综合能源系统及其鲁棒规划方法，包括建立跨季节氢存储模型，该模型根据不同季节的可再生能源出力与多能需求的不同，实现跨季互补。其次，对燃气轮机、风机、光伏、储能设备等进行建模，从而构成含电、热、冷和氢等多能需求的电氢综合能源系统。该考虑可再生能源出力不确定性的三层min‑max‑min鲁棒规划模型，由于内层采用0‑1变量来表征跨季存储充放状态，因此该模型需采用N‑C&CG算法进行求解。结果表明，本方法有效提升电氢综合能源系统的可再生能源渗透水平，并提升系统经济性。
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公开(公告)号：CN119378880A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411461221.9
申请日：2024-10-18
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F113/14 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于全局线性化气网模型的电‑气综合能源系统调度方法，首先生成气网管道运行数据集，再基于Koopman算子理论，建立全局线性化气网模型；随后近似Koopman算子，构建综合能源系统调度模型；最后求解模型得到最优调度结果。本发明方法能够将气网原始的非线性偏微分方程转化为线性代数方程，简化了传统气网建模中的复杂非线性问题，避免了局部线性化和空间差分带来的误差，不仅可以轻松集成到综合能源系统的调度模型中，还能够精确捕捉天然气系统的动态行为，显著提升调度的准确性与可靠性。此外，本案方法还有效降低了传统模型在复杂气体动力学场景下可能产生的误差，避免了由于模型不准确而导致的系统安全隐患。
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公开(公告)号：CN115062521B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210869041.9
申请日：2022-07-21
Applicant: 东南大学 , 云南电网有限责任公司
IPC: G06F30/23 , G06F17/16 , G06F17/12 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种质调节热水供热网络快速动态仿真方法，属于能源系统仿真方法技术，仿真方法包括：S1，建立质调节运行方式下热水供热网络的动态仿真模型，并将其进行矩阵化表述；S2，对步骤S1中的仿真模型进行降维处理，消去非必要的中间变量，得到节点净注入热功率和节点流出温度的直接关系；S3，将步骤S2所得的降维模型进一步变换为一个非齐次线性代数方程组；S4，基于步骤S3中求得的节点流出温度，反代入步骤S1中所建立的原始仿真模型，求得在步骤S2中消去状态量的动态响应，实现全网络动态仿真。本发明能够大幅提升仿真速度、缩短仿真时间，同时便于将仿真程序包推广至任意拓扑、任意规模的热网。
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公开(公告)号：CN118734113A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411214817.9
申请日：2024-09-02
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种计及常规和极端出力的风光功率场景生成方法和系统，属于新能源领域；一种计及常规和极端出力的风光功率场景生成方法包括：获取风光出力原始数据并进行重构，获取周级和日级场景数据；采用soft‑DTW based K‑medoids算法对所述周级场景数据进行聚类，生成常规周级风光出力场景；采用LOF算法对日级场景数据进行离群点检测，生成极端日级风光出力场景；将所述极端日级风光出力场景代替所述常规周级风光出力场景中的部分天数，生成计及常规和极端出力的风光功率场景；该场景兼顾风光出力的常规和极端特征，为电力系统的优化决策提供了场景支持。
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