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公开(公告)号：CN119813395A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411873236.6
申请日：2024-12-18
Abstract: 本发明公开了一种换流器功率和直流电压的调控方法及系统，包括：获取电网中换流器功率和直流电压；构建误差综合指标PSVRE；基于误差综合指标PSVRE采用强化学习对智能体进行训练；根据换流器功率和直流电压，基于训练好的智能体得到换流器的直流电压参考值变化量；基于直流电压参考值变化量对换流器的功率和直流电压进行调控。本发明通过误差综合指标PSVRE以及强化学习中的PPO算法可以在不依赖综合系统模型的情况下做出实时控制决策，从而有效应对海上风电功率波动幅度大，速度快的动态特性，保证多端柔性直流系统安全稳定运行，此外本发明不依赖通讯系统，在通讯缺失的情况下仍能工作，并且不影响多端柔性直流系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN119482665A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411482246.7
申请日：2024-10-23
Abstract: 本发明公开了计及分布式资源聚合控制的主配网联合二次调频方法，包括：搭建框架，得到信息交换平台；将带有分布式资源的若干配网接入主网的若干节点，进而接入电力系统网络中；同步控制中心、配网和主网的信息交换，确定每个联邦之间信息交换的仿真时间步长；利用信息交换平台建立控制中心向主网与配网下发的二次调频指令；基于调频结果，设置发电机跳闸扰动，进行动态计算；与传统机组单独参与二次调频进行对比，对分布式资源参与二次调频的效果进行评估。本发明实现了分布式资源可用容量的合理运用、分布式资源参与二次调频的过程以及电网频率受发电侧波动后快速恢复正常水平的过程。
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公开(公告)号：CN119382225A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411482241.4
申请日：2024-10-23
Abstract: 本发明公开一种基于主配网动态联合仿真框架考虑分布式资源间歇性的二次调频控制方法，该方法包括：建立主配网动态联合仿真框架；实时监测主网频率，检测频率是否出现偏差；若频率出现偏差，由系统自发进行一次调频；一次调频结束后，计算系统二次调频总量；控制中心根据分布式资源在当下的可用容量，实时控制二次调频在主网传统发电机组和配网分布式资源的分配比例；根据分布式资源的可用于二次调频的余量，实时调控对不同配网分布式资源以及单个配网不同分布式资源节点的二次调频。本发明以主配网动态联合仿真框架为基础，充分考虑分布式资源的间歇性，提升分布式资源的利用率，提高二次调频过程的灵活性和有效性，保证了配电系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN119362471A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411482243.3
申请日：2024-10-23
Abstract: 本发明公开了基于HELICS的主配网动态联合仿真方法，包括：利用HELICS平台为控制中心、主网和配网建立联邦，建立用于记录仿真信息的日志，获取包括时间、电压、功率、相角、频率的具体信息；在控制中心、主网、配网中分别设置初始时间和时间间隔，并等待HELICS平台的协调结果，使控制中心与主配网保持时间同步，并进行联合仿真；联合仿真包括：一次调频和二次调频；进行主配网与控制中心之间数据的发布与订阅，实现主配网间联合仿真。本发明能够为未来配电系统的优化调度提供了有力支持。
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公开(公告)号：CN119109076A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411236630.9
申请日：2024-09-04
Applicant: 东南大学溧阳研究院 , 东南大学 , 南京东博智慧能源研究院有限公司
IPC: H02J3/18 , H02J3/06 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电网规划技术领域，提供了一种考虑极端场景下综合建设成本的静止无功发生器规划方法，包括：建立基于二阶锥松弛的配电网潮流模型，基于配电网潮流模型，对配电网中光伏的并网变流器的运行模式进行优化控制，在恒功率因数模式和电网电压支撑模式间切换，创建一次优化模型；在配电网部分节点加装静止无功发生器，建立静止无功发生器建设成本最小的优化模型；分析在不同极端场景下静止无功发生器建设方案的综合成本，对建设成本和运行损失进行分析；采用净现值法决定最优的静止无功发生器建设方案。本发明不仅在配电网部分节点加装静止无功发生器，使配电网能在所有极端场景下正常运行，还综合考虑了建设静止无功发生器的综合成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119090222A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411202622.2
申请日：2024-08-29
Applicant: 东南大学溧阳研究院 , 南京现代综合交通实验室 , 东南大学 , 南京东博智慧能源研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , H02J3/14 , H02J3/32 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q30/0226 , G06N20/00 , G06Q50/06 , G06Q50/40 , B60L55/00 , B60L53/64
Abstract: 本发明公开了一种基于快速充电权的电动汽车车网互动控制方法及系统，属于汽车充电技术领域，包括，建立电动汽车快充权积分数据库；初始化电价系数kprice和激励力度SEn；监控电网状态；判断当前时刻电网是否处于需求响应状态；根据当前时刻电网功率需求，确定功率限制值PSC；根据功率限制值PSC以及上一时刻结束时的充电功率以及状态，确定当前时刻的电价系数Kprice和激励力度SEn；根据当前电网的所述电价系数kprice和激励力度SEn以及电动汽车的自身状态，确定充电模式和充电功率：当前时刻结束，返回监控电网状态步骤，继续监控和调整；该基于快速充电权的电动汽车车网互动控制方法及系统，有效降低了电网调节成本。
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公开(公告)号：CN119051072A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411127316.7
申请日：2024-08-16
Applicant: 东南大学溧阳研究院 , 东南大学 , 南京东博智慧能源研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于CMAB的柔性负荷提供二次调频的主配网动态联合仿真方法，包括：基于HELICS平台提出了主配网动态联合仿真框架；在主配网动态联合仿真框架下，设计柔性负荷聚合参与二次调频的策略；考虑负荷用户参与二次调频的意愿，采用基于CUCB‑Avg的CMAB算法对用户响应的不确定性建模；通过在线学习更新用户索引值排序，选择响应概率高的用户参与调频；仿真分析主配网系统动态频率特性。本发明考虑配网潮流对主网的影响以及用户响应的不确定性，更精准地研究主配网系统动态频率特性，考虑用户响应的不确定性，减少了负荷的实际聚合偏差，缩短了二次调频时间，缩小了被影响的用户范围，改善了电力系统的二次调频效果。
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公开(公告)号：CN114971400A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210722176.2
申请日：2022-06-24
Applicant: 东南大学溧阳研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于Dirichlet分布‑多项分布共轭先验的用户侧储能聚合方法，建立用户侧储能对有功聚合控制信号的不确定性响应行为模型；根据储能用户的历史响应行为数据，基于Dirichlet分布建立先验分布θi；从先验分布θi中进行采样，计算每个储能的响应概率三元组；计算每个储能用户的有功削减期望值，并进行降序排列；确定选取的m个储能用户，发送有功调节指令；基于Dirichlet分布‑多项分布的共轭属性，更新后验分布。本发明的用户侧储能聚合方法通过贝叶斯推断不断学习储能用户参与有功调节的不确定性，实现精准有功调节的同时降低调节成本，从而提高用户侧储能的利用率。
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公开(公告)号：CN115081948B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210879707.9
申请日：2022-07-25
Applicant: 东南大学溧阳研究院
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开一种基于LinUCB的居民负荷聚合方法，包括如下步骤：步骤S1：获取区域内全体n户居民参与需求响应事件的历史特征数据，并进行归一化处理；步骤S2：计算与每个居民i分别对应的矩阵；步骤S3：当系统在t时刻需要削减负荷量D，获取t时刻所有居民的特征向量，计算每个居民i的特征权重系数，以及功率调节量的期望值；步骤S4：对所述功率调节量的期望值进行降序排列，依次选取个居民，直至满足，并向居民发送负荷调节指令；步骤S5：根据被选中居民的实际响应情况，更新与其对应的两个矩阵和。本发明负荷聚合方法有利于提高居民负荷资源的利用率。
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公开(公告)号：CN114971400B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202210722176.2
申请日：2022-06-24
Applicant: 东南大学溧阳研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/18 , H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种基于Dirichlet分布‑多项分布共轭先验的用户侧储能聚合方法，建立用户侧储能对有功聚合控制信号的不确定性响应行为模型；根据储能用户的历史响应行为数据，基于Dirichlet分布建立先验分布θi；从先验分布θi中进行采样，计算每个储能的响应概率三元组；计算每个储能用户的有功削减期望值，并进行降序排列；确定选取的m个储能用户，发送有功调节指令；基于Dirichlet分布‑多项分布的共轭属性，更新后验分布。本发明的用户侧储能聚合方法通过贝叶斯推断不断学习储能用户参与有功调节的不确定性，实现精准有功调节的同时降低调节成本，从而提高用户侧储能的利用率。
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