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公开(公告)号：CN117748541A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311765221.3
申请日：2023-12-21
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 合肥工业大学
Inventor： 梁肖 , 任曼曼 , 施壮 , 程文娟 , 孙瑞阳 , 丁磊 , 王正风 , 高卫恒 , 栾喜臣 , 李梓楠 , 陈天宇 , 邓竞蓝 , 解振洋 , 杨子 , 孙仪 , 李进昌 , 赵福林
Abstract: 本发明涉及一种基于改进的柔性动作评价算法的风储一次调频优化方法，包括：建立风储一次调频优化问题模型；建立相干长短期记忆网络，基于采集的环境数据，得到风电一次调频出力方案；基于储能的电池荷电状态计算储能最大充放电功率，得到储能一次调频出力方案；将风储一次调频优化问题模型、风电一次调频出力方案和储能一次调频出力方案转化为马尔科夫决策过程；使用改进的柔性动作评价算法对马尔科夫决策过程求解，得到求解结果并对求解结果进行分析对比。本发明使用改进的柔性动作评价算法来求解马尔科夫决策过程，改进的柔性动作评价算法在处理复杂性和不确定性方面明显优于传统的方法，从而提高了求解的精度和效率。
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公开(公告)号：CN118040716A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410118486.2
申请日：2024-01-29
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 合肥工业大学
Inventor： 梁肖 , 任曼曼 , 程文娟 , 戴长春 , 张炜 , 施壮 , 吴静 , 丁磊 , 王正风 , 高卫恒 , 栾喜臣 , 李梓楠 , 陈天宇 , 邓竞蓝 , 解振洋 , 杨子 , 孙仪 , 李进昌 , 赵福林
IPC: H02J3/24 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/32 , H02J3/00 , H02J3/46
Abstract: 本发明涉及一种基于粒子群算法的风电场群共享储能容量分配方法，包括：建立长短期记忆神经网络预测模型，计算风电场发电曲线偏差；构建共享储能和风电场收益模型，由风电场参与一次调频的收益模型、储能参与调频的成本模型组成；使用粒子群算法对共享储能和风电场收益模型进行求解，得到共享储能的容量分配方案，计算风电场群响应一次调频实际积分电量的大小。本发明通过采用长短期记忆神经网络模型对风电场实时发电功率进行预测，并结合粒子群算法实施储能容量分配方案，系统更能有效地利用有限的储能容量，最大程度地提高系统一次调频辅助服务的收益，减少能源浪费；风电场群能够更灵活地提供一次调频辅助服务，降低了对传统电力系统的负荷。
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公开(公告)号：CN116362635A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310183269.7
申请日：2023-02-24
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06Q10/067 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06N5/04 , G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种基于主从博弈的区域电网源荷协同调度学习优化方法，包括以下步骤：S1、分析区域电网源荷协同调度系统物理架构与逻辑关系，提出优化策略优劣性评价指标；S2、建立负荷响应不确定情况下市场电价制定机构与负荷聚合商之间的主从博弈模型、机组发电计划模型以及约束模型；S3、将调度决策问题描述为对电价进行随机序贯决策的学习优化机制，采用典型的强化学习方法进行求解。
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公开(公告)号：CN115441437A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211102713.X
申请日：2022-09-09
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司
Abstract: 本发明属于电力系统调度优化技术领域，更具体地，涉及一种基于深度强化学习的区域电网日前‑日内联合调度方法，其建立了区域电网日内滚动调度优化模型，并提出了一种基于深度强化学习的调度策略求解。首先，日前调度计划每日根据日前风电及负荷预测曲线进行制定；然后，针对区域电网建立日内滚动调度模型：目标函数和约束条件；最后，利用深度强化学习算法对日内滚动模型进行求解。该方法在日前调度计划与AGC调控之间加入日内滚动计划，使得调度计划之间的衔接更加紧密、过渡更加平稳。深度强化学习算法相较于传统基于数学模型与优化求解器的调度优化方法更具有实时性，极大提升了求解效率。
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公开(公告)号：CN117350821A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311629122.2
申请日：2023-12-01
Applicant: 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06Q30/0601 , H02J3/00 , H02J3/46 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种考虑绿电和电能量市场联合运营的发用侧主体报量报价方法，包括：构建现货电能量市场出清模拟模型，进行现货电能量市场出清模拟，得到现货电能量市场模拟结果；构建绿电市场优化模型，进行绿电市场优化出清，得到绿电市场优化出清结果；构建中长期电能量市场优化模型，进行中长期电能量市场优化出清，得到各主体最优的中长期电能量合同的报量和报价。本发明提供最合理的报量报价；先模拟较为简单的现货电能量市场出清，得到预估的各时段的出清情况，得到发用侧主体参与绿电市场和中长期电能量市场时需要参考的差价合约收益或成本，从而为发用侧主体的报量报价提供指导；得到的报量报价充分考虑到可再生能源消纳责任权重的完成。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117151375A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311010550.7
申请日：2023-08-09
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 北京清能互联科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种市场力滥用评估方法、装置及计算机设备，所述方法包括获取所有发电企业在电力市场的申报数据、出清数据及当日电力市场的需求数据；基于发电企业在电力市场的申报数据、出清数据及当日电力市场的需求数据构建多个维度的滥用市场力评判指标；根据多个维度的滥用市场力评判指标，构建识别发电企业滥用市场力的综合评价指标；根据综合评价指标，评估发电企业是否存在滥用市场力行为并输出评估结果。本发明可以综合多个维度实时评估判断市场力滥用行为，通过本申请提供的技术方案帮助电力市场运营机构全面、快速、及时地识别发电企业滥用市场力行为，以进行相应处理，保障电力市场健康稳定运行。
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公开(公告)号：CN117350821B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311629122.2
申请日：2023-12-01
Applicant: 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06Q30/0601 , H02J3/00 , H02J3/46 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种考虑绿电和电能量市场联合运营的发用侧主体报量报价方法，包括：构建现货电能量市场出清模拟模型，进行现货电能量市场出清模拟，得到现货电能量市场模拟结果；构建绿电市场优化模型，进行绿电市场优化出清，得到绿电市场优化出清结果；构建中长期电能量市场优化模型，进行中长期电能量市场优化出清，得到各主体最优的中长期电能量合同的报量和报价。本发明提供最合理的报量报价；先模拟较为简单的现货电能量市场出清，得到预估的各时段的出清情况，得到发用侧主体参与绿电市场和中长期电能量市场时需要参考的差价合约收益或成本，从而为发用侧主体的报量报价提供(56)对比文件童齐栋.可再生能源参与净负荷重构辅助服务的出清与竞价策略《.中国优秀硕士论文 工程科技Ⅱ辑》.2023,全文.唐成鹏.引入强化学习的电力市场均衡分析方法及其应用研究《.中国优秀博士论文 工程科技Ⅱ辑》.2023,全文.Xiaozhu Li等.Dynamic environmentaleconomic dispatch of hybrid renewableenergy systems based on tradable greencertificates《.Energy》.2020,全文.舒畅;钟海旺;夏清;谭跃凯;胡建军;姚星安;王一.约束条件弹性化的月度电力市场机制设计.中国电机工程学报.2016,(03),全文.
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公开(公告)号：CN113159361A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202011398686.6
申请日：2020-12-03
Applicant: 安徽大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
Abstract: 本发明的一种基于VDM和Stacking模型融合的短期负荷预测方法及系统，采集负荷序列数据，并输入到事先训练好的预测模型，进行负荷预测并输出预测结果；其中，预测模型的训练步骤如下：采用VMD算法将获取到的原始负荷序列分解为不同的固有模态分量IMF；计算每个IMF负荷分量序列的ApEn值；把每一个ApEn值作为一个随机分量，基于Stacking的思想，XGBoost和长短期记忆神经网络来构建模态分量IMF的预测模型；通过将上述预测模型对各模态分量IMF的预测结果叠加得到最终预测结果，再进行加权融合。相比传统方法的结果，本发明方法的结果表明基于多模型融合的Stacking集成学习方法在电力负荷预测中有良好的应用效果。
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公开(公告)号：CN119518889A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411452001.X
申请日：2024-10-17
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网安徽省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电储能离散式充放电功率建模方法，包括以下步骤：(1)获取电储能运行参数；(2)根据AGC最大命令调节步长及电储能最大充放电速率，设置电储能功率调整步长，并确定电储能离散化充放电功率集合；(3)构建电储能离散充放电功率模型，能充放电功率计划更贴切实际生产运行需求；本发明抑制充放电功率“跳变”和“毛刺”产生，使电网下发的储能充放电功率计划更贴切实际生产运行需求，提高了电储能出清结果可执行性。
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公开(公告)号：CN116992209A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310958755.1
申请日：2023-08-01
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 东南大学 , 国网安徽省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种新能源容量可信度计算方法及装置，涉及电力技术领域，方法包括以下步骤：接收电网的基本数据，其中，所述电网的基本数据包括新能源历史出力数据和负荷历史数据；根据负荷历史数据，得到系统负荷峰值时刻的概率密度函数；根据系统负荷峰值时刻的概率密度函数，设置目标覆盖负荷峰值时段的累计概率值，并获取负荷峰值的持续时间和时段；根据新能源历史出力数据和负荷峰值的持续时间和时段，得到新能源在多峰时段下的新能源容量可信度。
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