-
公开(公告)号：CN112491090B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202011120323.6
申请日：2020-10-19
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司 , 四川大学
Abstract: 本发明提出一种考虑转供路径优化的电力电子变压器端口配置优化方法，属于电力系统自动化域。以电力电子变压器所有端口总成本最小、系统内可再生能源发电最大化消纳、N‑1转供路径最优为目标，计及功率平衡约束、网络安全约束以及各类源荷储设备的端口功率电压约束、电子电子变压器自身约束及N‑1转供路径约束等约束条件，构建了完整的考虑转供路径优化的电力电子变压器端口配置优化模型。本发明上层优化计算层利用基于拥挤熵的改进多目标粒子群优化算法产生该模型的可行解，下层潮流计算层则利用含PET潮流计算方法对优化算法层生成的当前系统配置进行潮流计算的校验进，上层优化算法根据下层的潮流校验结果修正粒子群的可行解搜索方向。
-
公开(公告)号：CN112491090A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011120323.6
申请日：2020-10-19
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司 , 四川大学
Abstract: 本发明提出一种考虑转供路径优化的电力电子变压器端口配置优化方法，属于电力系统自动化域。以电力电子变压器所有端口总成本最小、系统内可再生能源发电最大化消纳、N‑1转供路径最优为目标，计及功率平衡约束、网络安全约束以及各类源荷储设备的端口功率电压约束、电子电子变压器自身约束及N‑1转供路径约束等约束条件，构建了完整的考虑转供路径优化的电力电子变压器端口配置优化模型。本发明上层优化计算层利用基于拥挤熵的改进多目标粒子群优化算法产生该模型的可行解，下层潮流计算层则利用含PET潮流计算方法对优化算法层生成的当前系统配置进行潮流计算的校验进，上层优化算法根据下层的潮流校验结果修正粒子群的可行解搜索方向。
-
公开(公告)号：CN117933768A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202211302632.4
申请日：2022-10-24
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , H02J3/32 , H02J3/38
Abstract: 本发明设计的多能互补微电网架结构着重突出了分布式能源之间循环利用和能源互补，具有结构简单、组网方便、便于扩展等特点，能够经济、高效地利用多种可再生能源；基于下垂控制的底层控制策略、基于功率优化的二层控制策略以及基于电能质量优化的三层控制策略的多能互补微电网的分层控制策略，可控制多种类型、高渗透率分布式微电网总运行成本最低化；基于云模型的改进模糊综合评价方法，以运维成本最小及CO2，SO2，NOx等废气排放量最小为优化目标，为分布式电源并网提供了数据基础和技术依据，有效降低内蒙古沙漠边远地区的发电成本；本专利对内蒙古西部地区提供了可借鉴的多能互补电网技术路线，有助于推动清洁能源的有效利用。
-
公开(公告)号：CN118739441B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202410690737.4
申请日：2024-05-30
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明提供了一种优化台区电压的分布式储能数据驱动预测控制方法，属于电力系统运行与控制技术领域，包括：对配电网储能出力及对应节点电压幅值数据进行分钟级时间断面收集，得到历史数据，利用所述历史数据构建数据模型矩阵，搭建数据驱动下的电压优化模型，监测台区实时电压并求解所述数据模型矩阵得到预测时间窗的控制指令，选取预测时间窗在第一时刻的控制指令，利用储能装置对越限电压进行治理并对相应数据模型的历史输入及输出向量进行同步更新，实现台区电压的实时滚动优化，仅通过局部量测数据即可实现对台区电压越限问题的优化。
-
公开(公告)号：CN119338431A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411284836.9
申请日：2024-09-13
Applicant: 四川大学
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力系统领域，具体公开了一种基于多主体V2G响应的城市配电网应急响应决策方法，包括：利用NetLogo构建基于多主体的V2G响应估计模型；所述V2G响应估计模型通过集成车辆跟随模型、改进的离散选择Logit模型和路径规划模型来模拟多主体的行为；配电网运营商向个性化旅行顾问传播V2G响应，个性化旅行顾问收集电动汽车的数据并对电动汽车发出请求，通过车辆跟随模型和改进的离散选择Logit模型判断电动汽车车主意向；利用Matlab中的MILP构建恢复模型；用于极端事件中修复故障。本发明的优点是提高了电网在极端事件后的恢复效率，还降低了运营成本，为配电网运营商在实际恢复规划中提供了有效的决策支持。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119026635A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411058461.4
申请日：2024-08-02
Applicant: 四川大学
IPC: G06N3/042 , G06N3/084 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , H02J3/06
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，具体公开了一种面向实时最优潮流的KKT条件学习图神经网络构建方法，包括建立ACOPF模型及其约束条件；通过非线性规划方法对ACOPF模型求解，首先将ACOPF模型的不等式约束转化为等式约束，通过在拉格朗日函数上应用KKT条件来解决对偶问题；首先建立PG‑GNN模型，将KKT条件作为目标，引入梯度下降算法来训练一个GNN，PG‑GNN模型学习近似ACOPF的解，通过使用KKT条件作为损失函数，PG‑GNN模型学习遵循电力系统物理规律的模式；然后采用大量的历史拓扑实例和N‑1事故情况来建立训练数据集；通过训练数据集来对PG‑GNN模型进行训练。本发明的优点是避免了对ACOPF数据进行耗时的标记，使得GNN可以在没有标签的情况下学习并应用于实际问题，同时减少了人工标记数据的工作量。
-
公开(公告)号：CN118886742A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410914784.2
申请日：2024-07-09
Applicant: 四川大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种提升重要用户供电可靠性的资源协同配置方法，属于配电网可靠性评估技术领域，包括，步骤S1，获取配电网数据以及与配电网存在用电联系的用户基础数据，并选择配电网重要用户；步骤S2，构建考虑运检因素的配电网设备故障状态转移模型；步骤S3，综合考虑交通路况、资源充裕度构建移动保供与运检资源的协同配置与调控模型；步骤S4，通过S2与S3构建的模型确定配电网重要用户的供电可靠性。本发明充分考虑了重要用户对高供电可靠性的需求，通过移动保供与运检资源的协同配置与调控的方法提升了配电网对重要用户的差异化供电服务水平，可有效提升用户满意度。
-
公开(公告)号：CN117829344A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311664536.9
申请日：2023-12-06
Applicant: 四川大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F17/11
Abstract: 本发明涉及一种考虑双边合约时序灵活性的售电商购电决策方法，属于数据处理技术领域。在系统满足负荷供应的情况下，降低了售电公司的运行成本。仿真结果表明，在小时级优化策略中，利用灵活性双边合约和自有储能互相配合，规避在日前市场电价较高时购电，同时充分调用可转移负荷实现低价用电，大大降低系统运行费用。
-
公开(公告)号：CN117791520A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311793885.0
申请日：2023-12-25
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FH/OFDMA的B5G通信网络的多终端协同的差动保护方法,包括S1：配电线路各端保护装置获取本端的已同步的电流采样数据；S2：采用预先设定的映射关系将各端的电流采样数据进行量化编码，根据量化编码后的比特信息构造子载波跳频OFDMA信号；S3：通过B5G通道将本端的子载波跳频OFDMA信号发送给其余各端的保护装置；S4：处理各端发送来的子载波跳频OFDMA信号，获取基于FH/OFDMA的结果信号；S5：并根据预先设定的映射关系获取各端的采样数据，并获取结果运行改写的电流差动保护逻辑，快速准确进行差动保护判断。
-
公开(公告)号：CN117093830A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310812473.0
申请日：2023-07-04
Applicant: 四川大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种考虑局部与全局的用户负荷数据修复方法，属于负荷数据插补技术领域，局部插补模型利用数据点之间存在局部的相似性，基于局部相似性对缺失值进行插补；全局插补模型利用整个数据集的特征与分布信息，基于全局信息对缺失值进行插补。基于相似数据点的插补方法简单易用，但是受到局部相似性的限制，缺乏数据集的全局信息；基于全局模型的插补方法可以利用整个数据集的特征和分布信息，但计算复杂度较高，受极端数据点的影响较大。通过将二者结合，首先利用GCN挖掘数据的局部相似性，进行局部插补，再基于局部插补的结果使用GAN的对抗训练，进行全局插补。经实验验证，相比现有插补算法，本发明所提插补方法更加准确和稳定。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
207
records
(took 0.081 seconds)
