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公开(公告)号：CN117713073A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311720244.2
申请日：2023-12-14
Applicant: 国家电网公司东北分部 , 东北电力大学
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0635 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , H02J3/32 , H02J3/24 , B60L53/00 , B60L53/62 , B60L53/63
Abstract: 本发明提出了一种电动汽车参与备用辅助服务的容量优化方法，属于电力辅助服务市场领域，从解决EV充电不确定性、提高EV聚合商调频响应水平、鼓励EV用户主动参与服务的角度出发，提出对EV聚合商的备用容量、实时功率调度策略，以解决现有的调度策略在针对灵活性资源参与调频辅助服务方面所存在的不足。本发明提出一种EV聚合商同时参与能力与调频备用市场的风险厌恶模型。引入了条件风险价值(CVaR)理论作为风险指标，通过量化风险成本作为惩罚项引入到优化目标中，从而建立风险厌恶决策模型。通过对所有可能方案进行均匀抽样，继而对结果进行多项式拟合，由对应时段下的各个方案上报以及对应的价格申报进行计算后求得的最小值，得到最优的调度方案。
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公开(公告)号：CN117713135A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311722861.6
申请日：2023-12-14
Applicant: 国家电网公司东北分部 , 东北电力大学
Abstract: 本发明提出了一种空调负荷参与调频辅助服务的控制方法，属于电力调频辅助服务市场领域，本发明以空调负荷为研究对象，在分析空调负荷特性并建模的基础上，研究负荷聚合商的运作机制，提出基于负荷聚合商的空调负荷参与系统一次、二次调频的控制策略，仿真结果表明，当系统出现频率扰动时，空调响应迅速，且与传统负荷恢复策略相比，反弹负荷有效减少。因此，以空调为例的动态可控负荷可以模拟调频机组的运作模式，通过下垂控制提供系统频率调节，是一种有效的辅助调频资源。本发明为后续需求响应参与辅助服务的研究提供了依据，动态可控负荷可以替代一部分必需的旋转备用来提高调频的动态效果，提升系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN117713110A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311722888.5
申请日：2023-12-14
Applicant: 国家电网公司东北分部 , 东北电力大学
Abstract: 本发明提出了一种柔性负荷参与调峰辅助服务最优方案的规划求解方法，目的是将潜在调节资源变为现实可用系统调节资源，设计了一种用户‑负荷聚合商‑电网运营商三层调控架构，分别提出了三类市场主体行为决策协同优化模型，即计及满意度及竞价成功率的用户量价响应策略模型、计及用户利益及竞价成功率的负荷聚合商量价响应策略模型和计及源荷协同的电网运营商市场出清模型，通过三个模型的规划求解，可以实现“源”“荷”可调资源的最优调用，并保障电力系统安全经济运行。
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公开(公告)号：CN117807747A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202211165229.1
申请日：2022-09-23
Applicant: 国家电网公司东北分部 , 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F17/14 , G06F119/12
Abstract: 本发明提供了一种基于有限傅里叶级数分析的周期性时间序列预测方法及系统，包括：采集原始数据序列P(t)；数据预处理得到P′(t)；归一化得到P″(t)；基于有限傅里叶级数展开式得到周期分量C(t)、非周期分量R(t)；外推分析得到外推结果M′(t)和R′(t)，重复周期得到下一期的外推结果C′(t)；叠加下一期的C′(t)与R′(t)，用下一期的最值序列M′(t)逆归一化还原，得到下一期的最终预测结果F(t)；确定误差带[‑ε,ε]作为人工调整的可参考范围。本发明依托于有限傅里叶级数展开的频谱分析思想，结合物理周期及预测量的物理含义，强化周期分解前置条件，提高了周期性时间序列预测的准确度。
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公开(公告)号：CN116995668A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311030103.8
申请日：2023-08-16
Applicant: 国家电网公司东北分部 , 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于改进季节性ARIMA模型的中长期电力负荷预测方法和系统，方法包括以下步骤：数据准备，抽取历史电力负荷数据；周期提取，根据傅里叶级数展开式进行分解，得到均值、周期分量和非周期分量；趋势拟合，对非周期分量计算其中心化的移动平均值，用最小二乘法拟合得到趋势分量；残差模拟，对非周期分量减去趋势分量得到的残差分量，构建ARIMA自回归差分移动平均模型；结果预测，对各分量进行下一期的外推预测，各外推预测分量叠加得到预测结果；误差评价，ARIMA模型的构建是波动模拟的过程，可以选择95％置信区间作为参考误差区间。本发明提高了预测的准确度。
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公开(公告)号：CN117076986A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311030849.9
申请日：2023-08-16
Applicant: 国家电网公司东北分部 , 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
Abstract: 本发明一种基于模糊理论多气象因素的风功率预测偏差分级识别方法，步骤为：抽取气象预测数据构成X(xnmt)，抽取风功率预测偏差数据构成Y(ynt)；把X(xnmt)和Y(ynt)划分为多个簇集；分别构建气象状态指标、气象变化速度指标、气象变化幅度指标；分别计算气象状态距离、气象变化速度距离、气象变化幅度距离，以及综合距离；计算综合距离矩阵的模糊相似矩阵；计算模糊相似矩阵的传递闭包，选取合适的置信水平值λ，按λ截矩阵进行聚类；得到待识别个体的风功率预测偏差等级及其置信水平。本发明考虑多气象因素指标，基于模糊传递闭包聚类和模糊模式识别方法，对待识别个体进行偏差识别，得到不同偏差等级的置信水平，为电力平衡的风功率预测纳入比例提供参考依据。
