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公开(公告)号：CN118074241B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410477070.X
申请日：2024-04-19
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： H02J3/48 , H02J3/38 , H02J3/24 , H02J13/00 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , H04L67/12
摘要： 本发明公开一种海量资源聚合的信息‑物理协同的功率快速支撑方法，包括：基于构建好的海量资源聚合的信息‑物理协同的功率快速支撑的控制架构搭建物理层和信息层；在物理层，根据海量资源聚合区域的功率调节能力实施基于调度的控制策略响应主电网的功率调节指令；在信息层，采用联合频谱调度和中继功率分配方法确定最佳的频谱与功率分配并获得受通信网络影响下各海量资源聚合区域实际的功率调节任务；其中，物理层包括主电网、控制中心及若干海量资源聚合区域，信息层采用分层双向通信网络。本发明有效挖掘利用海量分布式资源聚合调节潜力响应主电网的功率调节指令，缓解通信网络不确定的影响，有效保证海量资源聚合区域的快速有功功率支撑性能。
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公开(公告)号：CN118074241A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410477070.X
申请日：2024-04-19
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： H02J3/48 , H02J3/38 , H02J3/24 , H02J13/00 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , H04L67/12
摘要： 本发明公开一种海量资源聚合的信息‑物理协同的功率快速支撑方法，包括：基于构建好的海量资源聚合的信息‑物理协同的功率快速支撑的控制架构搭建物理层和信息层；在物理层，根据海量资源聚合区域的功率调节能力实施基于调度的控制策略响应主电网的功率调节指令；在信息层，采用联合频谱调度和中继功率分配方法确定最佳的频谱与功率分配并获得受通信网络影响下各海量资源聚合区域实际的功率调节任务；其中，物理层包括主电网、控制中心及若干海量资源聚合区域，信息层采用分层双向通信网络。本发明有效挖掘利用海量分布式资源聚合调节潜力响应主电网的功率调节指令，缓解通信网络不确定的影响，有效保证海量资源聚合区域的快速有功功率支撑性能。
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公开(公告)号：CN118589542B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411064116.1
申请日：2024-08-05
申请人： 南京邮电大学
摘要： 本发明涉及虚拟电厂调频目标下功率调节与通信传输联合设计方法，包括：搭建云边协同下虚拟电厂协调频率控制架构；为克服通信网络不确定性对功率调节调度的影响，提出云边协同下功率调节调度与路由优化的联合设计，其中开发考虑通信网络影响的功率调节调度方法和基于图卷积神经网络的路由优化策略；为实现虚拟电厂以最佳的输出功率调节来响应控制中心的功率调节任务，提出边边协同下动态功率调节策略，其中根据所建立的修正控制目标，设计一种基于自适应分布式拍卖算法的动态功率调节控制方法。本发明能够有效减少通信网络不确定性对频率控制业务的影响，同时保证频率控制业务的实时性与准确性；有效提高虚拟电厂频率控制业务的经济效益。
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公开(公告)号：CN118539433B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410994772.5
申请日：2024-07-24
申请人： 南京邮电大学
摘要： 本发明公开一种云边端协同下虚拟电厂频率控制与传输通信联合设计方法，包括：搭建云边端协同的虚拟电厂频率控制架构；提出一种云边协同下虚拟电厂功率调度与有线通信路由优化的联合设计策略，即考虑云边通信网络不确定性对虚拟电厂功率调度的影响，通过设计路由优化策略来克服该影响；进一步，提出一种边端协同下虚拟电厂动态功率控制与无线通信网络性能的一体化设计方法，即考虑云边无线网络性能对虚拟电厂动态功率控制的影响，通过开发虚拟电厂信息物理协同的“采‑传‑决‑控”广义闭环的动态功率控制策略来克服该影响。本发明能够有效减少混合通信网络不确定性对虚拟电厂频率控制业务的影响，保证频率控制业务的实时性与准确性。
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公开(公告)号：CN117674197A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410133128.9
申请日：2024-01-31
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： H02J3/24 , H02J3/48 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/00 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种利用虚拟电厂主动支撑的频率调节方法、存储介质及设备，将各区域VPP内部的分布式资源的运行数据输入预先训练好的GCN‑BiLSTM组合模型进行预测，得到各区域VPP下的聚合节点输出的预测功率值；计算各区域VPP下聚合节点所承担的最优功率调节任务；计算各区域VPP下的聚合节点实际的调节任务；计算调节后的系统频率变化量。优点：能够促进分布式资源的有效管理与利用，以更好地反向支撑主电网频率调节；提高VPP下聚合节点功率预测的准确性；有效提高了VPP参与频率调节的可靠性；有效提升了响应主电网的AGC指令的准确度。
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公开(公告)号：CN118539433A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410994772.5
申请日：2024-07-24
申请人： 南京邮电大学
摘要： 本发明公开一种云边端协同下虚拟电厂频率控制与传输通信联合设计方法，包括：搭建云边端协同的虚拟电厂频率控制架构；提出一种云边协同下虚拟电厂功率调度与有线通信路由优化的联合设计策略，即考虑云边通信网络不确定性对虚拟电厂功率调度的影响，通过设计路由优化策略来克服该影响；进一步，提出一种边端协同下虚拟电厂动态功率控制与无线通信网络性能的一体化设计方法，即考虑云边无线网络性能对虚拟电厂动态功率控制的影响，通过开发虚拟电厂信息物理协同的“采‑传‑决‑控”广义闭环的动态功率控制策略来克服该影响。本发明能够有效减少混合通信网络不确定性对虚拟电厂频率控制业务的影响，保证频率控制业务的实时性与准确性。
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公开(公告)号：CN117674197B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410133128.9
申请日：2024-01-31
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： H02J3/24 , H02J3/48 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/00 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种利用虚拟电厂主动支撑的频率调节方法、存储介质及设备，将各区域VPP内部的分布式资源的运行数据输入预先训练好的GCN‑BiLSTM组合模型进行预测，得到各区域VPP下的聚合节点输出的预测功率值；计算各区域VPP下聚合节点所承担的最优功率调节任务；计算各区域VPP下的聚合节点实际的调节任务；计算调节后的系统频率变化量。优点：能够促进分布式资源的有效管理与利用，以更好地反向支撑主电网频率调节；提高VPP下聚合节点功率预测的准确性；有效提高了VPP参与频率调节的可靠性；有效提升了响应主电网的AGC指令的准确度。
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公开(公告)号：CN118589542A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202411064116.1
申请日：2024-08-05
申请人： 南京邮电大学
摘要： 本发明涉及虚拟电厂调频目标下功率调节与通信传输联合设计方法，包括：搭建云边协同下虚拟电厂协调频率控制架构；为克服通信网络不确定性对功率调节调度的影响，提出云边协同下功率调节调度与路由优化的联合设计，其中开发考虑通信网络影响的功率调节调度方法和基于图卷积神经网络的路由优化策略；为实现虚拟电厂以最佳的输出功率调节来响应控制中心的功率调节任务，提出边边协同下动态功率调节策略，其中根据所建立的修正控制目标，设计一种基于自适应分布式拍卖算法的动态功率调节控制方法。本发明能够有效减少通信网络不确定性对频率控制业务的影响，同时保证频率控制业务的实时性与准确性；有效提高虚拟电厂频率控制业务的经济效益。
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公开(公告)号：CN115170345A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210710250.9
申请日：2022-06-22
申请人： 南京邮电大学 , 国网电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种计及柔性负荷的综合能源系统优化调度方法，包括：获取典型日的综合能源系统预测数据；预测数据包括风电、光伏出力以及各个时刻的可平移负荷；根据电价、IES的额定冷、热电比确定可平移电、冷、热负荷的负荷目标值；将确定的负荷目标值输入预先构建的可平移负荷优化模型进行优化，得到优化后可平移负荷实际值；将实际值输入预先构建的IES优化调度模型，采用ADMM算法进行求解，得到综合能源系统日前调度结果，根据系统日前调度结果对综合能源系统进行调度；IES优化调度模型中包括可平移负荷优化模型。本发明充分利用柔性负荷的响应，对综合能源系统进行优化求解，能够减少峰谷差、提高综合能源系统运行的经济性与可靠性。
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公开(公告)号：CN114760098A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210258426.1
申请日：2022-03-16
申请人： 南京邮电大学
摘要： 本发明提供一种基于CNN‑GRU的电网虚假数据注入检测方法，在电力系统数据维度高、数量大、种类多的特征下，能够利用采集到的历史数据以及实时数据，准确、快速地检测并判断出电网是否存在虚假数据注入攻击。本方法主要包含空间特征提取器、时序特征提取器和攻击检测器三个部分的设计。本发明在卷积神经网络CNN中加入了双向的门控循环单元层GRU，构造一个CNN‑GRU混合网络，利用了循环卷积网络对数据时序特征优异的提取能力，通过融合卷积神经网络对电网数据空间特征的提取，提高了对数据时序、空间特征的敏感度。之后利用电网的冗余数据训练模型，得到被攻击数据的时空特征库，最后将获取的实时电网数据输入模型进行验证并分类。本方法通过对注入虚假数据的准确检测，保障安全稳定的电网运行。
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