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公开(公告)号：CN117411040A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311366530.3
申请日：2023-10-20
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC: H02J3/28
Abstract: 本发明公开了一种多能互补系统中分散式储能调控方法、系统、设备及介质，调控方法包括根据分散式储能总容量及最大的PCS容量对多能互补系统中各个分散式储能进行分类，并对分类后的分散式储能进行二进制数编码；按照多能互补系统对分散式储能调控的需求对二进制数编码进行组合与调控排序；根据多能互补系统的储能调控需求，按照调控排序对各组分散式储能进行调控。本发明对分散式储能根据可用容量进行分类，并根据需求对分散式储能所处分类中的可用能力进行排序，实现了对分散式储能的精细控制，更好的对多能互补系统中分散式储能可用能力进行评估，满足多个分散式储能统一快速调控的需求，为满足需求的前提下优化储能调控提供决策支撑。
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公开(公告)号：CN116961096A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310913385.X
申请日：2023-07-24
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于电力自动化技术领域，公开一种多能互补系统功率调控方法、装置、设备及介质；所述方法包括：获取目标多能互补系统信息；根据目标多能互补系统信息计算目标多能互补系统中所有可调电源可调部分的总体容量；根据可调部分的总体容量设定单位可调节容量；基于单位可调节容量分析每个可调电源的单位向上调节成本和单位向下调节成本；获取对多能互补系统的调控要求；根据调控要求和调控能力经济表制定多能互补系统功率调控方案；输出多能互补系统功率调控方案，控制多能互补系统根据多能互补系统功率调控方案进行调控。本发明通过核对每台可调机组的单位容量调控的经济性，并据此进行调控，实现了多能互补系统所有可调电源的经济调控。
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公开(公告)号：CN111932075B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202010658434.6
申请日：2020-07-09
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/006 , G06N3/126 , G06N5/04
Abstract: 本发明属于主动配电网调度领域，公开了主动配电网多区域调度方法、系统、设备及计算机可读存储介质，所述主动配电网多区域调度方法包括以下步骤：获取主动配电网的运行参数；将所述运行参数输入主从博弈优化调度模型，得到并根据主从博弈优化调度模型的均衡解，进行主动配电网多区域调度；所述主从博弈优化调度模型的上层领导者博弈模型为DSO动态定价博弈模型，所述DSO动态定价博弈模型为以DSO最大化收益为目标建立的模型；所述主从博弈优化调度模型的下层跟随者博弈模型为区域电网优化调度博弈模型，所述区域电网优化调度博弈模型为以区域电网最小化运行成本为目标建立的模型。通过该均衡解进行主动配电网多区域调度，实现多利益主体的均衡调度。
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公开(公告)号：CN112787331B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110114628.4
申请日：2021-01-27
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J3/06
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于深度强化学习的潮流收敛自动调整方法及系统。所述方法包括：获取电网数据，形成数据样本；根据构建的强化学习模型，将数据样本生成状态空间；所述强化学习模型进行构建时包括，选取控制动作，形成动作空间；根据数据集中多个数据样本的潮流状态以及根据动作空间中执行控制动作与所形成的工作状态的映射关系，构建状态空间；从状态空间中获取电网系统的当前运行状态，基于所述当前的运行状态形成的最终网络参数，调整潮流收敛，输出调整方案。本技术方案，可以实现大规模电网潮流收敛的自动调整，减少运行方式制定人员的工作强度，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN114243797A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111538316.2
申请日：2021-12-15
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于分布式电源优化调度领域，公开了一种分布式电源优化调度方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：获取各区域智能体收集的本区域内可再生能源发电预测、负荷预测以及各设备状态信息；基于可再生能源发电预测、负荷预测以及各设备状态信息，利用预先训练的分布式电源优化调度模型进行优化调度决策，得到可控设备最优出力；基于可控设备最优出力，向本区域内的可控设备下发调度指令。该方法可自适应分布式电源出力和负荷的不确定性，不依赖于对源荷的准确预测，根据源荷的随机变化实时给出优化调度结果，相较于集中式优化方法在线决策速度大幅提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113642793A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110931346.3
申请日：2021-08-13
Applicant: 武汉大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于合作博弈的多区域电网协同优化调度方法。本发明首先考虑区域配电网运行安全及相关设备约束，构建了不参与合作博弈时的区域电网日前优化调度模型；考虑区域间输电线路运行安全性约束，基于不参与合作博弈时的区域电网日前优化调度模型，构建基于合作博弈的多区域电网日前协同优化调度模型；基于VCG机制计算各区域电网对合作目标的贡献度，并按贡献度实现多区域电网日前协同优化调度模型的合作目标在各区域电网间公平分摊；采用分布式算法生成基于合作博弈的多区域电网日前协同优化调度方案。本发明在满足区域电网和区域间输电线路安全运行的同时，实现各区域电网日前调度成本的联合优化。
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公开(公告)号：CN113065682B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202010002706.7
申请日：2020-01-02
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/48 , H02J3/50
Abstract: 本发明涉及一种气电综合能源系统调度方法及装置，包括：根据气电综合能源系统的调度成本确定气电综合能源系统的最优调度方案；利用所述最优调度方案对气电综合能源系统进行调度；其中，所述最优调度方案包括下述中的至少一种：各燃气轮机的最优有功功率、各储能装置的最优充电功率、各储能装置的最优放电功率、各天然气气源的最优输出气流量、柔性负荷的最优运行功率、主网最优购电功率、各新能源发电机组的最优出力、切除直流负荷的最优功率以及切除交流负荷的最优功率；本发明利用获得的最优调度方案进行调度，提高了气电综合能源系统的鲁棒性和经济性。
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公开(公告)号：CN113642793B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110931346.3
申请日：2021-08-13
Applicant: 武汉大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出了一种基于合作博弈的多区域电网协同优化调度方法。本发明首先考虑区域配电网运行安全及相关设备约束，构建了不参与合作博弈时的区域电网日前优化调度模型；考虑区域间输电线路运行安全性约束，基于不参与合作博弈时的区域电网日前优化调度模型，构建基于合作博弈的多区域电网日前协同优化调度模型；基于VCG机制计算各区域电网对合作目标的贡献度，并按贡献度实现多区域电网日前协同优化调度模型的合作目标在各区域电网间公平分摊；采用分布式算法生成基于合作博弈的多区域电网日前协同优化调度方案。本发明在满足区域电网和区域间输电线路安全运行的同时，实现各区域电网日前调度成本的联合优化。
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公开(公告)号：CN115313520A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211128856.8
申请日：2022-09-16
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种分布式能源系统博弈优化调度方法、系统、设备及介质，包括：获取分布式能源系统中各智能体的状态参数；各智能体包含系统运营商智能体、分布式电源运营商智能体和负荷聚合商智能体；基于所述状态参数，进行强化学习构建多主体博弈模型和Q值表；采用WoLF‑PHC算法进行智能体训练并更新各智能体的Q值表，各智能体基于所述Q值表获得各自博弈优化调度的Nash均衡解；输出各自博弈优化调度的Nash均衡解用于各智能体日前优化调度。本发明可有效提升分布式能源系统博弈优化调度问题求解精度，促进相关人工智能技术落地，推动电力优化调度决策智能化。
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公开(公告)号：CN114492167A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111621945.1
申请日：2021-12-28
Applicant: 武汉大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于在线深度学习的空调集群聚合外特性建模方法，基于长短期记忆神经网络的空调集群聚合外特性模型架构，包括：利用有限历史样本集对所建外特性模型架构进行预训练；基于实时量测样本和在线深度学习误差对预训练后的外特性模型进行在线训练。优点如下：所提空调集群聚合外特性建模方法刻画了空调集群聚合备用容量与历史室外温度、补偿价格、并网点电压和聚合响应功率的强非线性耦合关系；同时，所提聚合外特性建模方法不依赖历史样本数量，通过实时量测样本来反复训练外特性模型的方式，既可提高外特性模型训练准确性，又能降低外特性模型评估误差对实际应用的影响，对历史样本集有限的空调集群外特性建模场景有普遍适用性。
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