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公开(公告)号：CN117394448A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311219916.1
申请日：2023-09-20
申请人： 华中科技大学 , 国网吉林省电力有限公司 , 东北电力大学
摘要： 本发明公开了一种基于鲁棒安全域优化的电力系统调度方法及介质，属于能源领域，方法包括：以最小化电力系统运行成本为目标，构建计及电力系统安全约束的确定性机组组合模型；基于信息间隙决策理论，构建系统鲁棒安全评估框架；根据风电出力预测误差，构建线性调节策略下电力系统中可调机组和储能装置的功率模型；基于鲁棒线性优化理论，将部分系统安全约束重构转化为线性调节策略下的重构约束，并对重构约束中的非线性项进行线性化处理；根据给定的运行成本预算，联合求解上述框架、模型及约束，得到电力系统鲁棒安全域以及域内的调节策略，以对电力系统在随机场景下进行调节，保证电力系统在随机场景下的可靠运行。
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公开(公告)号：CN115983422A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211424006.2
申请日：2022-11-15
申请人： 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网吉林省电力有限公司 , 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司长春供电公司
发明人： 王佳蕊 , 孙勇 , 李少伦 , 胡枭 , 李德鑫 , 李宝聚 , 陈厚合 , 王惠锋 , 王大亮 , 孟祥东 , 张家郡 , 冷俊 , 王尧 , 吕项羽 , 陈璟毅 , 刘畅 , 张海锋 , 庄冠群
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F17/12 , G06F111/04
摘要： 一种多能耦合条件下新型电力系统最优能流优化方法，属于能流优化技术领域，以RIES总运行成本最低为目标，构建最优能流模型目标函数。接着以电力子系统、天然气子系统和热力子系统建立约束条件。针对模型非凸非线性难以求解的问题提出了转凸及近似方法，将模型由混合整数非线性规划问题转化为混合整数锥规划问题，极大提高了求解速度；本发明能够支撑大规模、多节点、强耦合的RIES最优能流问题的高效求解，并具备通用性和可扩展性。
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公开(公告)号：CN118132913A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311746031.7
申请日：2023-12-18
申请人： 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 东北电力大学
摘要： 本发明公开了一种韧性评估中基于PCE的电网N‑k故障影响计算方法，包括：在电力系统中设置每一个N‑k故障时，选择采样生成N1个输入变量样本；在每一个样本点处由原模型执行确定性最优潮流计算；根据各输入变量概率分布类型，选择对应的正交多项式作为基函数构造PCE；根据输入变量样本和完整PCE，采用贪心算法正交匹配追踪求解逼近系数，得到SPCE代理模型；生成N2个输入变量样本，根据系统的故障情况选择对应的SPCE代理模型，求解在任意负荷水平下发生N‑k故障时系统有功负荷削减情况。
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公开(公告)号：CN118920529A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411030552.7
申请日：2024-07-30
申请人： 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种提高配电网在冰灾影响下保供能力的移动储能配置方法，包括：根据获取的线路故障概率，考虑冰灾的时空转移特性，利用时序蒙特卡洛模拟法生成各线路每个时段的故障状态，完成冰灾下配电网故障场景的1次完整抽样；重复抽样过程直至生成若干个场景集合，并采用K均值聚类法缩减场景数目，获得S个典型故障场景；以冰灾侵袭过程中S个典型故障场景下各节点负荷期望损失费用最小为目标，考虑冰灾动态演变过程中各故障场景下移动储能在灾前布局位置再调整过程，建立考虑故障场景动态演变的配电网移动储能灾前预布局随机优化模型；基于Big‑M法将模型中的非线性约束转化为线性约束，生成混合整数线性规划模型进行求解，输出移动储能最优灾前布点位置和灾害期间各故障场景下的动态调度方案。
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公开(公告)号：CN117455239A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311498461.1
申请日：2023-11-10
申请人： 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网吉林省电力有限公司 , 东北电力大学 , 吉林省电力科学研究院有限公司
发明人： 李德鑫 , 王长江 , 庄冠群 , 李庚辰 , 王伟 , 张海锋 , 高松 , 刘亚东 , 张家郡 , 吕项羽 , 曲邵杰 , 李宝聚 , 王尧 , 宋晓喆 , 高重晖 , 李成钢 , 孟祥东 , 刘畅 , 张懿夫 , 陈超 , 彭晓宇 , 刘鸣泰 , 冷俊
摘要： 本发明公开了一种基于改进BP神经网络电力系统薄弱环节识别方法及装置，方法包括：获取在历史冰灾发生时的线路故障率数据集，建立基于HFAPSO算法的BPNN训练模型；将线路故障率数据集集输入BPNN训练模型中进行训练，以均方误差作为评估标准评估，获取BPNN预测模型；将系统数据及未来灾害数据输入到BPNN预测模型中，对系统中的线路故障率进行预测，获得预测结果；根据预测结果计算流过各条线路的负荷重要程度，计算各线路的脆弱程度，得出系统薄弱环节。装置包括：处理器和存储器。本发明识别了系统的薄弱环节，进而对薄弱环节采取相应的加强措施，提高系统的安全性与稳定性。
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公开(公告)号：CN117314031A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202310441773.2
申请日：2023-04-23
申请人： 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06Q10/0631 , H02J3/00 , H02J3/28 , H02J3/38 , G06Q10/067 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了电热联合系统源荷两侧灵活性提升策略，使用了多能需求响应作调度模型，能够得到考虑多能需求响应后的电热负荷曲线。电能需求响应指在负荷侧实施实时电价来引导用户调整用电计划，将高峰时段电负荷转移到低谷时段，平移了电负荷曲线，减小了负荷的波动性，降低了灵活性需求，提升了系统灵活性裕度。与此同时，热能需求响应通过热用户对供热温度的模糊性降低了夜晚时段的热负荷需求，解耦了热电机组“以热定电”约束，提升了系统灵活性。
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公开(公告)号：CN115833090A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211286911.6
申请日：2022-10-20
申请人： 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 东北电力大学 , 吉林省电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种输配电系统在冰灾场景下的韧性控制方法，根据输电线路所处环境的气象数据，构建冰灾场景下输电线路的故障率模型；根据输电线路的故障率模型，采用适应线路故障率变化的混合抽样法生成冰灾场景下输电系统的故障场景；根据极端自然灾害下电力系统韧性曲线建立输配电系统韧性评估指标和框架，进而建立考虑输电线路故障的输配电系统最优负荷削减模型；对采用不同韧性提升措施的输配电系统的韧性变化进行控制，提高了在冰灾场景下输配电系统的安全性。本发明以评估冰灾天气下输电网的线路故障对其所连接的配电网造成的影响，在一定程度上能够用于描述冰灾场景下输配电系统的韧性变化情况，本发明也能够作为选择合理的输配电系统韧性提升措施的依据工具。
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公开(公告)号：CN116054242A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211619122.X
申请日：2022-12-14
申请人： 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 东北电力大学
摘要： 光储充用一体化的低碳型农村微电网优化运行控制方法，属于微电网运维技术领域，包括建立光储充用一体化系统的数学模型及其约束条件，通过建立的约束条件以及光储充用一体化系统的光伏和负荷的功率差额获得储能设备的充放电策略；本发明在计及各类能源转换、存储、传输装置的相关约束和系统平衡约束的基础上，同时考虑农村实际用能情况，进而提出基于分时电价的光储充用一体化的低碳型农村微电网优化运行控制方法，从而促进光伏消纳和起到“削峰填谷”的作用。
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公开(公告)号：CN115912395A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211322097.9
申请日：2022-10-27
申请人： 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司 , 东北电力大学
摘要： 一种抑制风功率波动引起电网频率偏移的方法属于电力系统调度运行技术领域。本发明根据风功率预测结果，制定调度指令，即风/储集成发电系统期望输出，进而通过滚动优化方法，在满足充放电深度等约束、储能系统荷电状态的前提下，通过计算得到未来调度周期内储能系统的控制指令，以保证风/储集成发电系统中风功率与储能系统有功的合成功率输出在最大程度上跟踪调度指令。本发明对储能系统进行控制能够有效地提高风电场的可调度性，在跟踪调度指令的同时保证了集成发电系统合成功率输出的平滑性，为调度运行人员指导系统运行提供合理的辅助决策。
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公开(公告)号：CN115759370A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211383630.2
申请日：2022-11-07
申请人： 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 东北电力大学 , 吉林省电力科学研究院有限公司
发明人： 孙勇 , 李宝聚 , 刘闯 , 王佳蕊 , 李德鑫 , 陈厚合 , 王尧 , 胡枭 , 王惠锋 , 孟祥东 , 吕项羽 , 王伟 , 李成钢 , 张家郡 , 冷俊 , 高松 , 刘畅 , 张海锋 , 庄冠群
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明属于深度强化学习领域，公开了一种基于MADDPG算法的映射运行方法，为了实现分散式调控过程中，对于差异性节点的调峰及限制过响应，提高系统安全性与经济性,引入MADDPG(Multi‑Agent Deep Deterministic Policy Gradient)的深度强化学习训练方法对辅助参数加以训练；选用多智能体算法以模拟多个参与者与环境的交互过程；然后构建Actor‑Critic架构，针对每个智能体建立值函数，形成合理的智能体训练和应用机制；随后对经验回放池、深度连接层和目标网络等进行进一步设置并融合虚拟遗憾最小化思想对稀疏奖励下的智能体训练产生引导作用；最后使用代价函数估计其他智能体策略，并针对策略集合进行优化，以实现多个智能体在训练阶段结束后，能够各自在应用状态下给出下一次最佳动作策略。
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