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公开(公告)号：CN113541191A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110831790.8
申请日：2021-07-22
摘要： 本发明提供一种考虑大规模可再生能源接入的多时间尺度调度方法，包含步骤：S1、通过可再生能源日前预测误差的概率分布预测可再生能源的日前出力上下限，构建鲁棒不确定集合；S2、构建配电网与多微网系统的二阶段鲁棒调度模型，包含日前阶段模型和调控阶段模型；S3、基于日前阶段模型，通过列约束生成算法将日前鲁棒调度问题拆分成为主子问题，迭代求解得到最恶劣场景下配电网与多微网系统的最优日前调度决策；S4、基于调控阶段模型，在最优日前调度决策的基础上，采用日内滚动优化算法对配电网与多微网系统的日内调度进行滚动优化，实现对配电网与多微网系统多时间尺度调度。
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公开(公告)号：CN113241759B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202110525777.X
申请日：2021-05-13
发明人： 肖金星 , 徐冰雁 , 杨军 , 鲁晓秋 , 张宇威 , 李勇汇 , 叶影 , 张莹 , 周彦 , 唐丹红 , 陈龙 , 蔡阳 , 郭磊 , 沈杰士 , 翟万利 , 汤衡 , 陈文莹 , 曹春 , 骆国连 , 刘杨名 , 徐建国
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/46 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种配电网与多微网鲁棒调度方法、电子设备及存储介质，所述方法包括：采用基于最小体积封闭椭球的数据驱动方法建立可再生能源出力椭球不确定集合；建立考虑配电网与多微网整体运行成本的日前‑实时二阶段经济调度模型；通过求解椭球不确定集合得到可再生能源出力极限场景，采用极限场景法处理调度模型的不确定性因素，提出一种基于极限场景法的配电网与多微电网二阶段鲁棒调度方法。最后通过基于极限场景法的改进列约束生成算法将二阶段鲁棒优化问题拆分成为主子问题迭代求解。本发明能够在保证配电网与多微网调度鲁棒性的同时，降低配电网与多微网系统调度的保守性，提高调度的经济性，同时模型求解较为简单，效率较高。
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公开(公告)号：CN116667424A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202211578927.4
申请日：2022-12-07
摘要： 一种基于韧性提升的配电网二阶段鲁棒故障恢复方法，属配电网故障恢复领域。包括结合配电网故障恢复过程中重要负荷恢复时间以及由于分布式电源的出力波动性可能导致的切负荷时间，构建配电网韧性评估方法；引入椭球不确定集来充分考虑分布式电源出力的随机性、波动性等特性；以韧性指标最优为目标函数，完成对二阶段鲁棒优化模型的建立，采用基于极限场景的改进C&CG算法完成对故障恢复模型的求解。其针对极端灾害对配电网的影响，注重从配电网故障后负荷恢复角度出发，充分考虑分布式电源出力随机性、波动性的特征，最大程度的满足对关键负荷的供电，能够保证极端灾害影响下配电网的韧性。可广泛用于配电网的运行管理和故障应急处理领域。
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公开(公告)号：CN112016774A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910456118.8
申请日：2019-05-29
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网上海市电力公司
摘要： 一种基于数据增强技术的配网运行状态辨识方法及系统，本方案利用实际电网运行情况或时域仿真方法生成配网运行状态样本集，并基于所述样本集构建训练集；基于所述训练集，对条件生成对抗网络进行训练，得到增大后的样本集；基于增大后的样本集构建配电网状态辨识模型，并基于样本集对配网运行状态进行辨识。本方案中通过条件生成网络对实际样本进行增强，从而扩大样本数生成足够的训练样本，进一步利用BP神经网络实现准确的状态辨识分类，能够提高配网运行状态辨识的准确率和稳定性，有效克服了实际数据噪声对理想化仿真数据训练模型的干扰，对于配网运行状态的在线监测辨识具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116231679A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211489647.6
申请日：2022-11-25
申请人： 国网上海市电力公司
摘要： 一种基于深度强化学习的自适应虚拟同步机控制方法，属电网运行控制领域。其建立含有光伏系统、电池储能与变动负荷的光储并网模型；对电池储能系统采用虚拟同步发电机控制实现对光伏输出功率的互补；针对微网负荷功率变化引起微网频率偏移的问题，采用深度强化学习算法对虚拟同步发电机的虚拟惯量与阻尼系数进行控制调节；采用深度强化学习中双重深度Q学习算法对虚拟惯量与阻尼系数加以控制；构架双层评价网络，结合奖励函数，经过多次训练实现对虚拟惯量与阻尼系数的自适应调节。其采用深度强化学习技术对虚拟惯量和阻尼系数进行自适应控制，抑制频率的偏移，加快了系统工作频率的恢复，提高了系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN113241759A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110525777.X
申请日：2021-05-13
发明人： 肖金星 , 徐冰雁 , 杨军 , 鲁晓秋 , 张宇威 , 李勇汇 , 叶影 , 张莹 , 周彦 , 唐丹红 , 陈龙 , 蔡阳 , 郭磊 , 沈杰士 , 翟万利 , 汤衡 , 陈文莹 , 曹春 , 骆国连 , 刘杨名 , 徐建国
摘要： 本发明公开了一种配电网与多微网鲁棒调度方法、电子设备及存储介质，所述方法包括：采用基于最小体积封闭椭球的数据驱动方法建立可再生能源出力椭球不确定集合；建立考虑配电网与多微网整体运行成本的日前‑实时二阶段经济调度模型；通过求解椭球不确定集合得到可再生能源出力极限场景，采用极限场景法处理调度模型的不确定性因素，提出一种基于极限场景法的配电网与多微电网二阶段鲁棒调度方法。最后通过基于极限场景法的改进列约束生成算法将二阶段鲁棒优化问题拆分成为主子问题迭代求解。本发明能够在保证配电网与多微网调度鲁棒性的同时，降低配电网与多微网系统调度的保守性，提高调度的经济性，同时模型求解较为简单，效率较高。
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公开(公告)号：CN116865231A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310239261.8
申请日：2023-03-13
摘要： 一种基于生成对抗网络的含分布式能源配电网与多微网日前随机调度方法，属电调领域。包括建立多微网与配电网日前联合随机优化调度框架；基于数据驱动方法对微网中风电光伏出力场景进行分析，得出典型处理场景；基于数据驱动生成对抗网络方法，对风电光伏处理特征进行学习，生成可再生能源出力场景；使用K‑mediods法进行场景削减，进行典型特征提取，得出典型场景。其针对多微网接入配电网的协调调度难题，建立了配电网与多微网日前随机优化模型，利用目标级联分析法获得模型的整体最优解，最终得出经济性与新能源消纳率更高的调度方案，有助于实现多微网系统的协调运行以及与配电网之间的友好互动。适用于微网系统与配电网间的协调运行管理领域。
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公开(公告)号：CN115587685A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211055801.9
申请日：2022-08-31
申请人： 国网上海市电力公司
摘要： 含高渗透率分布式电源的韧性配电网评价体系，属配电网规划领域。包括对配电网高渗透率进行量化分析，来量化高渗透率分布式电源接入以后对配电网造成的影响；针对配电网在台风天气等极端事件下需要保证对重要负荷的供电能力，分别建立分布式电源位置合理性指标、供电结构合理性指标、负荷损失指标、负荷正常运行时间指标、线路故障概率指标以及拓扑连通度指标；采用主客观方法计算其组合权重；最后运用逼近理想解排序法给出不同配电网韧性评估结果高低。其对含高渗透率分布式电源韧性配电网的综合评估建立了完善的评价体系，能够对其进行合理的评估，从而有助于指导高渗透率分布式电源接入后的韧性配电网的规划。可广泛用于配电网的综合评估领域。
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公开(公告)号：CN112051479A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201910489807.9
申请日：2019-06-06
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 一种配电网运行状态识别方法及系统，包括：采集配电网状态监测量并带入预先构建的故障识别模型，得到配网运行状态；配电网状态监测量包括：三相电压、三相电流及零序量；故障识别模型基于HHT分析得到的故障特征向量构建；故障特征向量包括：低阻故障特征向量和高阻故障特征向量。本方案利用HHT分析方法对高阻故障特征进行提取，形成有利于识别配网故障类型的特征向量，进而使用阴性选择算法训练出阴性选择器来辨识异常状态，最后对阴性选择器进行改进训练，生成可分类异常状态的改进阴性选择器，从而保证框架的识别正确率，降低配网单相高阻接地故障的漏判率，有效实现了小样本下配网故障状态的准确辨识，对于配电网高阻故障识别具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116014772A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211489098.2
申请日：2022-11-25
申请人： 国网上海市电力公司
摘要： 一种基于改进虚拟同步机的电池储能系统控制方法，属微电网的控制领域。建立包含光伏发电、储能发电与负荷的微网模型；采用虚拟同步发电机技术与深度强化技术对储能电池的输出特性展开控制，维持微网频率的稳定；针对虚拟同步发电机中虚拟调速器模块，采用深度强化学习中深度确定策略梯度算法设计虚拟调速器，选择合适的神经网络与奖励函数训练生成虚拟调速器，实现对虚拟同步发电机的改进。其对储能并网逆变器选择深度强化学习算法中深度确定性策略梯度算法，构建四个神经网络，使控制器可以满足微网中连续功率补偿的需要，且降低了维数灾难，使其能够应对光储微网中分布式电源出力波动与负荷变化的复杂工况。适用于光储微网的运行及管理领域。
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