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公开(公告)号：CN116402377A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310194189.1
申请日：2023-03-02
申请人： 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/24
摘要： 本发明提供了一种能源舱的综合评价方法、系统、设备和介质，包括：计算预设能源舱综合评价指标体系中各上级评价指标对应的底层评价指标的评价指标值；基于梯形模糊隶属度函数对底层评价指标对应的底层评价指标值进行拟合，获取各所述底层评价指标值的隶属度值；计算底层评价指标的权重；分别根据各上级评价指标对应的底层评价指标的权重和隶属度值，计算各上级评价指标的评价分值，并基于评价分值对能源舱进行综合评价；本发明通过计算上级评价指标的评价分值，根据评价分值对能量舱进行合理有效的综合评价，实现能源舱综合评价指标体系中的指标由定性到定量的转换，解决指标在评价时的不确定性导致无法求解的问题。
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公开(公告)号：CN116522169A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310194360.9
申请日：2023-03-02
申请人： 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/23 , G06F18/2431 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种可调资源多元聚合动态分群方法、系统、设备和介质，包括：将获取的电力系统中分布式电源在配电网中的节点信息作为可调资源，并根据可调资源构建原始资料数据；基于多个动态分类阈值，针对原始资料数据利用模糊聚类分析方法进行聚类，并对得到的各动态分类阈值对应的原始资料数据的聚类进行归并，得到动态聚类图；根据动态聚类图，从多个动态分类阈值中确定最佳动态分类阈值，并根据最佳动态分类阈值对可调资源进行分群。本发明通过基于设定的每个动态分类阈值采用模糊聚类分析法对可调资源进行聚类，并对聚类结果进行归并，使得同类的数据对象的相似性尽可能大，从而实现对可调资源的统一调控，实现可调资源的多元聚合。
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公开(公告)号：CN114595496A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210106876.9
申请日：2022-01-28
申请人： 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/13 , G06F30/20 , G06F119/02 , G06F119/06
摘要： 本发明提供一种基于建筑群的综合能源负荷预测方法、系统、设备和介质，包括建筑分类模块、信息统计模块和预测模块；其中，建筑分类模块用于按照建筑预计执行的功能将区域内建筑群中各分类并确定建筑能源控制指标；信息统计模块用于按照分类分别统计各分类中各建筑的基本信息和能耗信息；预测模块用于基于所述基本信息、能耗信息和建筑能源控制指标分别按分类进行负荷预测和对建筑群进行负荷预测。本发明通过对建筑预计承担的建筑功能对建筑群中各建筑进行分类，同类建筑具有相似的负荷特征，减少了负荷预测任务量，提高了负荷预测效率；在构建特征建筑模型时减少了不同类建筑负荷特征差异对负荷预测的影响，所得负荷预测结果较为准确。
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公开(公告)号：CN116777234A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310577556.6
申请日：2023-05-22
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0637 , H02J3/46 , H02J3/48 , G06Q50/06 , G06F17/11
摘要： 本发明涉及电力系统中多元聚合模型求解领域，提供了一种两阶段鲁棒优化模型的构建、策略制定方法及系统，包括：以聚合区域能提供的最大调节范围为目标，构建第一阶段的优化目标；由满足所述第一阶段的优化目标的决策变量构建调度计划集；计算调度计划集中各调度计划对应的联络线功率正/负偏差最小值，以最大的联络线功率正/负偏差最小值为目标，构建第二阶段的优化目标；为第一阶段的优化目标和第二阶段的优化目标设置约束条件；由第一阶段的优化目标、第二阶段的优化目标和约束条件构建两阶段鲁棒优化模型。本发明构建的两阶段鲁棒优化模型，先确定聚合模型参数，再构建调度计划集，然后从调度计划集中选择调度计划，可保证调度计划被执行。
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公开(公告)号：CN109670838A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811458803.6
申请日：2018-11-30
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 , 山东东鼎电气有限公司
摘要： 本发明公开了一种互联型能源系统风险交易的规避方法及系统，针对含有随机性可再生能源和负荷的互联型微网群，建立最优经济效益的互联型微网群能源交易区间优化模型；针对优化模型求解外层微网交易的服务费用和内层不确定性环境下微网运行花费；求解时采用Bender分解和遗传算法求解该模型，得到不确定性下的最优交易策略；根据模型求解最优交易策略，调度微网群内的所有微网，并协调微网间的能量交易，规避交易风险。本公开采用区间化的描述方式实现对微网群内交易价格、可再生能源和负荷的表征，降低了其不确定性影响。
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公开(公告)号：CN116091114A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310059780.6
申请日：2023-01-19
申请人： 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q30/0202 , G06Q30/0283 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种考虑碳排放光伏经济成本分摊方法、系统、设备及介质，包括：将光伏发电系统的全生命周期进行阶段划分，获取所有阶段的碳排放总量；根据光伏发电系统的全生命周期内成本折现值与发电量折现值的比值，计算平准化能源成本；根据所有阶段的碳排放总量，计算光伏发电系统各参与成员的边际收益，根据各参与成员的边际收益和分布式光伏经济成本二层决策机制对所述平准化能源成本进行分摊。能够很好的实现分布式发电系统的平准化能源成本及费用的分摊，从而使光伏发电系统各参与成员利润分配达到或接近平衡点，有利于光伏产业的发展。
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公开(公告)号：CN115663918A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211334191.6
申请日：2022-10-28
申请人： 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 基于光储电源的综合能源网络优化调度方法、系统及介质，包括：基于光伏发电系统的历史数据计算在目标工作日内光伏发电系统的出力预测曲线、输出功率设定值、确定能源侧储电设备的电能，并基于用户侧历史数据和目标工作日的气象数据计算目标工作日内负荷实时预测曲线；基于目标工作日内光伏发电系统的出力预测曲线、能源侧储电设备的电能以及输出功率设定值进行光储电源内部优化调度；基于内部优化调度后光储电源输出功率、输出功率设定值、负荷实时预测曲线和获取的用户侧储电设备的荷能状态进行负荷侧优化调度。采用光储电源内部优化调度与负荷侧优化调度进行调度，实现了光储电源输出功率稳定输出，且与用户侧负荷实时变化的匹配。
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公开(公告)号：CN109670838B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201811458803.6
申请日：2018-11-30
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 , 山东东鼎电气有限公司
摘要： 本发明公开了一种互联型能源系统风险交易的规避方法及系统，针对含有随机性可再生能源和负荷的互联型微网群，建立最优经济效益的互联型微网群能源交易区间优化模型；针对优化模型求解外层微网交易的服务费用和内层不确定性环境下微网运行花费；求解时采用Bender分解和遗传算法求解该模型，得到不确定性下的最优交易策略；根据模型求解最优交易策略，调度微网群内的所有微网，并协调微网间的能量交易，规避交易风险。本公开采用区间化的描述方式实现对微网群内交易价格、可再生能源和负荷的表征，降低了其不确定性影响。
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公开(公告)号：CN108446816A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810100962.2
申请日：2018-02-01
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
CPC分类号： Y02P90/82 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要： 一种能量枢纽模型的可靠性评估方法及系统，包括：根据能量枢纽模型中各能量转换器的故障率和修复率计算每种能量转换器的投产因子；根据所述投产因子得到能量枢纽的供能能力；结合所述能量枢纽的供能能力、能量消费者的用能需求以及所述投产因子得到能量枢纽的可靠性。本发明填充了能量枢纽模型可靠性评估的空缺。
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公开(公告)号：CN118432072A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410514537.3
申请日：2024-04-26
申请人： 武汉大学 , 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/20 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/092
摘要： 本发明公开了一种主动配电网故障恢复方法、装置、设备及存储介质，所述方法通过获取当前配电网的电网状态，根据电网状态生成示教经验数据库；获取当前配电网的配网环境数据，根据配网环境数据建立深度Q网络强化学习模型；根据预设比例对示教经验数据库和预设交互经验池进行采样，利用采样数据对深度Q网络强化学习模型进行训练，将电网故障数据输入至训练后的深度Q网络强化学习模型，获得故障恢复策略；能够减少人工智能模型的训练时间和所需数据量，降低了人机决策冲突率，并降低了电力人工智能模型决策失控的风险，提升了决策的准确性和可靠性，提高了电力系统的运行效率，减少了配电网故障恢复时间，并降低了配网事故的发生率。
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