一种基于自适应热舒适度模型的空调虚拟储能调度策略构建方法

    公开(公告)号:CN118229110A

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202410370856.1

    申请日:2024-03-29

    摘要: 本发明公开了一种基于自适应热舒适度模型的空调虚拟储能调度策略构建方法,包括:基于热感觉投票值与对应温度通过逻辑回归方法,得到满意率与对应温度的公式,对用户进行响应意愿和响应能力的分类,并为每一类用户设定差异化补偿价格;构建空调‑建筑虚拟储能模型,确定虚拟储能的关键指标,以评估和利用空调‑建筑虚拟储能的潜力;建立微电网系统优化调度策略;应用多目标JAYA算法求解优化调度策略,实现经济、环保、用户满意度的多目标优化,输出优化后的微电网调度方案。本发明可通过构建用户综合满意度指标,充分挖掘和利用空调‑建筑虚拟储能潜力,提高微电网运行的经济性,同时考虑环保和用户满意度,提高微网运行的经济性与可靠性。

    考虑负载均衡和备用的基站储能设施可调容量评估方法

    公开(公告)号:CN113766573B

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202111104315.7

    申请日:2021-09-18

    IPC分类号: H04W28/086 H04W28/08

    摘要: 本发明公开考虑负载均衡和备用的基站储能设施可调容量评估方法,所述评估方法包括以下步骤:建立单个基站业务流量与功耗模型;建立单个基站休眠与负载均衡模型,并确定单个通信基站备用储能可调容量;建立通信基站备用储能模型,最大化各项约束下区域内基站储能设施可调容量。本发明评估方法,建立分析了建立单个基站业务流量与功耗模型,并基于距离感知研究基站休眠与负载均衡策略,评估活跃基站的负载情况,以达到很好的节能效果,其次确定单个通信基站备用储能可调容量,并建立通信基站备用储能模型,最大化各项约束下区域内基站储能设施可调容量,为通信基站备用储能参与电力系统调度、实现可再生能源消纳提供了技术支撑。

    考虑负载均衡和备用的基站储能设施可调容量评估方法

    公开(公告)号:CN113766573A

    公开(公告)日:2021-12-07

    申请号:CN202111104315.7

    申请日:2021-09-18

    IPC分类号: H04W28/08

    摘要: 本发明公开考虑负载均衡和备用的基站储能设施可调容量评估方法,所述评估方法包括以下步骤:建立单个基站业务流量与功耗模型;建立单个基站休眠与负载均衡模型,并确定单个通信基站备用储能可调容量;建立通信基站备用储能模型,最大化各项约束下区域内基站储能设施可调容量。本发明评估方法,建立分析了建立单个基站业务流量与功耗模型,并基于距离感知研究基站休眠与负载均衡策略,评估活跃基站的负载情况,以达到很好的节能效果,其次确定单个通信基站备用储能可调容量,并建立通信基站备用储能模型,最大化各项约束下区域内基站储能设施可调容量,为通信基站备用储能参与电力系统调度、实现可再生能源消纳提供了技术支撑。

    一种虚拟电厂接入点及容量优化规划方法

    公开(公告)号:CN113762622A

    公开(公告)日:2021-12-07

    申请号:CN202111056901.9

    申请日:2021-09-09

    摘要: 本发明公开一种虚拟电厂接入点及容量优化规划方法,包括对上层虚拟电厂接入点的规划、下层配电网多目标运行优化以及基于NBI方法的多目标转化为单目标优化求解方法。本发明通过以10kV及以上节点为虚拟发电机组,构建虚拟电厂接入点及容量双层优化规划模型,上层以配电网规划成本最小为目标,在满足规划年内变电站不扩容要求的前提下规划接入虚拟电厂的虚拟发电机组,下层模型依据上层的规划结果以配网网损最小和电压偏差最小目标,采用NBI方法将双目标转化为单目标进行优化计算,将结果反馈给上层,通过上下层交互迭代形成虚拟电厂接入点及容量优化规划方案。本发明实现资源的充分利用,降低网络损耗,提高设备的利用率。

    一种融合阻容模型的物理信息神经网络建筑空调负荷预测方法

    公开(公告)号:CN118606893A

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202410780897.8

    申请日:2024-06-18

    摘要: 一种融合阻容模型的物理信息神经网络建筑空调负荷预测方法,包含以下步骤:建立基于建筑物理特性的阻容模型;将阻容模型与普通信息神经网络进行融合,形成物理信息神经网络;数据准备与预处理,收集该建筑的历史空调负荷数据、室内外温度数据以及湿度数据,并构建时间序列数据集;利用数据集对物理信息神经网络模型进行训练;利用实时数据对物理信息神经网络模型进行参数辨识,并调整阻容模型中的物理参数,以响应建筑系统的时变性;利用训练好的物理信息神经网络模型实施建筑空调负荷预测。本发明结合了神经网络的非线性拟合能力和建筑空调系统的物理特性,通过物理信息神经网络的设计和建模,实现了对建筑空调负荷的精准预测。