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公开(公告)号：CN116454971A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310435239.0
申请日：2023-04-21
Applicant: 合肥工业大学 , 合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室)
IPC: H02J3/38 , H02J3/06 , G06F30/20 , G06F111/08 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑分布式电源不确定性的主动配电网节点脆弱度评估方法，包括：1、基于参数化P‑box模型和风险理论建立了主动配电网实时运行状态的网络模型；2、从结构脆弱性和运行脆弱性两方面分别提出了结构脆弱度指标和运行脆弱度指标，构建配电网节点脆弱性评估指标体系；3、利用组合赋权法求取指标的主客观权重；4、结合逼近理想解排序法进行节点综合脆弱性的评估与排序。本发明有效结合了节点的结构脆弱度和运行脆弱度，能准确识别配电网薄弱环节，对制定电力系统运行计划、预防电力系统事故具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112467735A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011386171.4
申请日：2020-12-01
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种计及配电网结构脆弱性的D‑PMU、RTU配置方法，其步骤包括：1采集有源配电网参数信息；2计算各节点重要度；3初始化离散粒子群参数以及D‑PMU、RTU位置序列；4计算基于D‑PMU对配电网节点的覆盖度与状态估计误差的适应度值；5比较适应度值得到粒子个体最优D‑PMU、RTU位置序列及种群全局最优D‑PMU、RTU位置序列，并以此更新下一代种群；6继续搜寻新一代种群的全局最优D‑PMU、RTU位置序列直至满足迭代终止条件。本发明能有效识别配电网脆弱环节，提升量测配置效率，在精准感知配电网运行状态的同时，能提高D‑PMU对配电网的监测度，从而更好地维护配电网安全稳定地运行。
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公开(公告)号：CN117977593A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410170174.6
申请日：2024-02-06
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应集员滤波的配电网动态状态估计方法，包括：1、配电参数和量测信息采集；2、考虑未知但有界噪声建立动态状态估计模型，对混合量测数据进行变换，线性化量测函数，结合线性状态预测方程建立线性动态状态估计模型；3、时间更新，根据上一时刻状态椭球与系统状态方程确定一个包含当前时刻状态椭球的先验估计椭球；4、不良数据自适应检测，定义自适应检测阈值对量测中的不良数据进行辨识与剔除；5、量测校正，利用量测函数和量测值校正状态预测值，确定一个包含当前时刻先验估计椭球和量测更新椭球的后验估计椭球。本发明在噪声未知但有界环境下可实现高精度动态状态估计，在量测集含不良数据时能有效辨识不良数据并剔除，对制定电力系统运行计划、预防电力系统事故具有十分重要的意义。
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公开(公告)号：CN117578412A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311532957.6
申请日：2023-11-16
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑多源量测时延融合的配电网区间状态估计方法及系统，包括：1、采集配电参数和量测信息；2、根据各类量测的采样频率和时延特性对混合量测进行时延融合，实现多源量测在采样时间上的同步；3、基于区间数建立融合多源量测数据的区间状态估计模型，并通过量测变换线性化区间量测函数；4、采用改进的Krawczyk‑Moore算法求解区间状态估计模型，通过预设初始解区间和设定区间方程近似解提高算法的精度和计算效率，输出配电网系统状态量的估计区间。本发明可实现准确的区间状态估计，有效缓解区间分析算法的初始区间依赖问题，具有较好的收敛性能，对配电网优化调控、安全评估和预警系统决策的制定有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109902884A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910238444.1
申请日：2019-03-27
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于主从博弈策略的虚拟电厂优化调度方法，其步骤包括：1分析及构建含多负荷类型的虚拟电厂模型；2基于现有的电力市场交易机制建立虚拟电厂交易模型；3建立考虑不确定性因素的风险成本模型；4采用主从博弈策略对虚拟电厂进行优化调度；5通过强化学习算法对优化调度模型进行求解。本发明考虑了虚拟电厂中分布式能源出力的波动性和负荷预测的不确定性，构建了虚拟电厂在电力市场中的经济调度模型，采用主从博弈策略和强化学习算法优化求解，从而达到提高虚拟电厂的生产效益、降低负荷购电成本的目的。
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公开(公告)号：CN109697533A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201811612418.2
申请日：2018-12-27
Applicant: 合肥工业大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑响应不确定性下负荷转移率约束的居民家电优化调度方法，其步骤包括：计及家电的工作时间约束，以居民用电费用最小为优化目标，建立了居民用电优化模型；计及电价对居民用户响应的影响，考虑用户响应的不确定性，基于模糊机会约束理论提出了家电优化调度的转移率约束条件；运用改进的遗传算法对所建立的家电优化模型进行求解。本发明能有效减少居民用电费用并反映电价对居民负荷响应的影响。
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公开(公告)号：CN112467735B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202011386171.4
申请日：2020-12-01
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种计及配电网结构脆弱性的D‑PMU、RTU配置方法，其步骤包括：1采集有源配电网参数信息；2计算各节点重要度；3初始化离散粒子群参数以及D‑PMU、RTU位置序列；4计算基于D‑PMU对配电网节点的覆盖度与状态估计误差的适应度值；5比较适应度值得到粒子个体最优D‑PMU、RTU位置序列及种群全局最优D‑PMU、RTU位置序列，并以此更新下一代种群；6继续搜寻新一代种群的全局最优D‑PMU、RTU位置序列直至满足迭代终止条件。本发明能有效识别配电网脆弱环节，提升量测配置效率，在精准感知配电网运行状态的同时，能提高D‑PMU对配电网的监测度，从而更好地维护配电网安全稳定地运行。
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公开(公告)号：CN111311001B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202010096397.4
申请日：2020-02-17
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DBSCAN算法和特征选择的Bi‑LSTM网络短期负荷预测方法，包括：1根据搜集到的海量特征数据，采用具有噪声的基于密度的聚类DBSCAN算法，为各样本添加类标签；2定义一种包含样本到同类与不同类最近邻距离的间隔以反映数据结构，再将样本映射到权重诱导空间，以间隔之和最大为目标函数，求解出各特征权值；3通过预试验确定特征选择阈值、神经网络层数、训练周期、学习速率等超参数；4按照特征选择阈值筛选出需要的特征数据作为输入数据，通过双向长短期记忆Bi‑LSTM网络进行短期负荷预测。本发明能充分考虑影响电力负荷的各特征因素，提高负荷预测精度并具有较大的适用范围，从而能对电力生产和电力市场有更好的指引作用，保证供电可靠性，并提高运行效率。
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公开(公告)号：CN111311001A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010096397.4
申请日：2020-02-17
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DBSCAN算法和特征选择的Bi-LSTM网络短期负荷预测方法，包括：1根据搜集到的海量特征数据，采用具有噪声的基于密度的聚类DBSCAN算法，为各样本添加类标签；2定义一种包含样本到同类与不同类最近邻距离的间隔以反映数据结构，再将样本映射到权重诱导空间，以间隔之和最大为目标函数，求解出各特征权值；3通过预试验确定特征选择阈值、神经网络层数、训练周期、学习速率等超参数；4按照特征选择阈值筛选出需要的特征数据作为输入数据，通过双向长短期记忆Bi-LSTM网络进行短期负荷预测。本发明能充分考虑影响电力负荷的各特征因素，提高负荷预测精度并具有较大的适用范围，从而能对电力生产和电力市场有更好的指引作用，保证供电可靠性，并提高运行效率。
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