极端自然灾害下计及储能配置韧性配电网规划方法及系统

    公开(公告)号:CN110571807B

    公开(公告)日:2021-01-08

    申请号:CN201910977085.1

    申请日:2019-10-15

    IPC分类号: H02J3/00

    摘要: 本发明公开一种极端自然灾害下计及储能配置的韧性配电网规划方法及系统,涉及韧性配电网规划技术领域,包括考虑配电网韧性概念曲线,计算配电网的年综合失负荷成本;根据极端自然灾害的时间特性和空间特性,考虑配电网从遭受灾害攻击到故障恢复的全过程,建立多阶段配电线路故障状态集;考虑投资规划约束集、多阶段配电线路故障状态集和系统运行约束集,以线路加固年投资成本、储能配置年投资成本和年综合失负荷成本最小为目标函数,建立配电网DAD规划模型,并采用列和约束生成算法求解以获取极端自然灾害下的线路加固与储能配置的协调方案。采用本发明提供的方法或系统,能够提升韧性配电网的灾害应对能力及减少投资成本。

    极端自然灾害下计及储能配置韧性配电网规划方法及系统

    公开(公告)号:CN110571807A

    公开(公告)日:2019-12-13

    申请号:CN201910977085.1

    申请日:2019-10-15

    IPC分类号: H02J3/00

    摘要: 本发明公开一种极端自然灾害下计及储能配置的韧性配电网规划方法及系统,涉及韧性配电网规划技术领域,包括考虑配电网韧性概念曲线,计算配电网的年综合失负荷成本;根据极端自然灾害的时间特性和空间特性,考虑配电网从遭受灾害攻击到故障恢复的全过程,建立多阶段配电线路故障状态集;考虑投资规划约束集、多阶段配电线路故障状态集和系统运行约束集,以线路加固年投资成本、储能配置年投资成本和年综合失负荷成本最小为目标函数,建立配电网DAD规划模型,并采用列和约束生成算法求解以获取极端自然灾害下的线路加固与储能配置的协调方案。采用本发明提供的方法或系统,能够提升韧性配电网的灾害应对能力及减少投资成本。

    一种电源布点规划方法、系统及设备

    公开(公告)号:CN112949006B

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202110143763.1

    申请日:2021-02-02

    摘要: 本发明公开了一种电源布点规划方法、系统及设备,本发明通过获取目标电网区域内每条电网线路的网架负载率,并基于每条电网线路的网架负载率以及电源布点方案对所述目标电网区域进行布点敏感性分析,得到电源布点方案下每条电网线路的网架负载率函数值,选择出每条电网线路的网架负载率函数值都在预设区间内的最终布点方案。本发明通过分析现有电网线路负载率,为新增电源布点后的网架线路进行最大程度的优化,得到能够实现网架负载率最优分配的电源布点方案,通过电源布点规划对电网网架中线路负载率不均匀,部分线路重过载,部分线路却轻载的情况进行改善,缓解电网的线路压力,降低电网的网损。

    中长期电力负荷预测装置

    公开(公告)号:CN110135634B

    公开(公告)日:2022-01-25

    申请号:CN201910355720.2

    申请日:2019-04-29

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06 G06N3/04

    摘要: 本发明提出了一种中长期电力负荷预测装置,包括:输入模块,用于输入多个第一时间尺度数据和多个第二时间尺度数据,并将多个第一时间尺度数据和多个第二时间尺度数据传递至长短期记忆神经网络的输入层,其中,第一时间尺度小于第二时间尺度;建模模块,用于通过长短期记忆神经网络对多个第一时间尺度数据和多个第二时间尺度数据进行训练,以得到堆叠长短期记忆网络模型;预测模块,用于利用堆叠长短期记忆网络模型对电力负荷进行预测,以得到电力负荷预测数据;输出模块,用于输出电力负荷预测数据。该装置能够解决不同时间尺度数据依赖问题,提高中长期电力负荷的预测精度。

    中长期电力负荷预测装置

    公开(公告)号:CN110135634A

    公开(公告)日:2019-08-16

    申请号:CN201910355720.2

    申请日:2019-04-29

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06 G06N3/04

    摘要: 本发明提出了一种中长期电力负荷预测装置,包括:输入模块,用于输入多个第一时间尺度数据和多个第二时间尺度数据,并将多个第一时间尺度数据和多个第二时间尺度数据传递至长短期记忆神经网络的输入层,其中,第一时间尺度小于第二时间尺度;建模模块,用于通过长短期记忆神经网络对多个第一时间尺度数据和多个第二时间尺度数据进行训练,以得到堆叠长短期记忆网络模型;预测模块,用于利用堆叠长短期记忆网络模型对电力负荷进行预测,以得到电力负荷预测数据;输出模块,用于输出电力负荷预测数据。该装置能够解决不同时间尺度数据依赖问题,提高中长期电力负荷的预测精度。