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公开(公告)号：CN111815018B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202010476295.5
申请日：2020-05-29
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 清华大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/23213
Abstract: 本发明提供了一种虚拟电厂的优化调度方法及装置，包括：获取虚拟电厂的初始场景集；对初始场景集进行削减，获得最终场景集；根据最终场景集，基于预先建立的虚拟电厂优化模型进行对虚拟电厂进行优化。本申请首先对获取的场景集进行预处理，削减优化后选取具有代表性的场景集，降低了后续的运算量，然后再从条件风险价值约束和安全运行约束两个角度进行考虑，在保障安全的情况下尽可能地对风险进行控制实现利益最大化，同时还对虚拟电厂内部采用激励相容原则进行收益奖惩分配。
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公开(公告)号：CN111815018A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010476295.5
申请日：2020-05-29
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种虚拟电厂的优化调度方法及装置，包括：获取虚拟电厂的初始场景集；对初始场景集进行削减，获得最终场景集；根据最终场景集，基于预先建立的虚拟电厂优化模型进行对虚拟电厂进行优化。本申请首先对获取的场景集进行预处理，削减优化后选取具有代表性的场景集，降低了后续的运算量，然后再从条件风险价值约束和安全运行约束两个角度进行考虑，在保障安全的情况下尽可能地对风险进行控制实现利益最大化，同时还对虚拟电厂内部采用激励相容原则进行收益奖惩分配。
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公开(公告)号：CN119051146A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410972175.2
申请日：2024-07-19
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种配电网分散控制集群划分方法、装置、设备、介质和产品，本申请的方法包括：获取配电网的多个节点的节点信息，基于用于量化集群内源储荷功率匹配度的源储荷匹配度指标、用于量化集群内各节点之间的电气结构联系紧密程度的模块度指标和节点信息对各节点进行划分处理，得到用于表征各节点所属的目标集群的目标划分结果。本申请通过构建源储荷匹配度指标和模块度指标来量化集群内源储荷功率匹配度和集群内各节点之间的电气结构联系紧密程度，从而实现经济、高效地对配电网进行准确分区划分，解决海量分布式资源分散接入问题。
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公开(公告)号：CN111414690B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202010194234.X
申请日：2020-03-19
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分类聚合的虚拟电厂调度参数计算方法，属于电力系统的运行控制技术领域。本发明将多个分布式发电机聚合形成虚拟发电机模型，包括虚拟发电机向上爬坡速率、向下爬坡速率、电出力上限和电出力下限；将多个储能设备聚合形成一个虚拟储能设备模型，包括虚拟储能充电功率上限、放电功率上限、容量上限和容量下限；将风电、光伏和电负荷聚合形成虚拟负荷曲线的模型。本发明提出的基于分类聚合的虚拟电厂调度参数计算方法，利用虚拟电厂技术，将分布式资源聚合成电网调度可用的模型，实现对大量分布式电源的灵活控制，为电网提供新的灵活可调节能力，有效应对电网中可再生能源随机性持续增加、峰谷差不断增大的挑战，提升电网运行的经济性和安全性。
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公开(公告)号：CN116307815A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211660208.7
申请日：2022-12-23
Applicant: 清华大学 , 国网冀北电力有限公司 , 国网北京市电力公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06F18/2411
Abstract: 本发明属于综合能源系统的运行控制技术领域，涉及一种电热耦合虚拟电厂聚合等值方法及装置。本方法首先训练一个支持向量机，得到电热耦合虚拟电厂中供热部分的等值模型；建立电热耦合虚拟电厂聚合等值的计算模型；最后求解上述电热耦合虚拟电厂聚合等值的计算模型，实现电热耦合虚拟电厂聚合等值。本发明方法首先以数据驱动方法获取供热部分的线性等值约束，再将供热系统线性等值约束加入电热耦合虚拟电厂聚合模型中，得到虚拟电厂聚合等值模型，最终实现模型数据融合驱动的电热耦合虚拟电厂聚合等值。因此本发明方法克服了已有技术中模型驱动方法难以精确获取参数导致的聚合结果不精确的缺点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111915125B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010511508.3
申请日：2020-06-08
Applicant: 清华大学 , 国网冀北电力有限公司
Abstract: 本发明提供一种虚拟电厂多类型资源优化组合方法及系统，包括构建虚拟电厂运行中多方主体的交互框架；构建虚拟电厂互动资源的资源调节特性模型，建立考虑配电网阻塞管理的虚拟电厂的资源优化组合模型；支路潮流约束线性化，引入灵敏度参数，线性化描述支路传输功率改变与虚拟电厂调节功率之间的关系；根据虚拟电厂对资源的调控权限，先根据资源优化组合模型确定由虚拟电厂直接控制资源的组合方式，再确定由分布式能源用户控制的资源的组合方式。上述资源优化组合方法及系统向配电网提供阻塞管理服务并且可克服分布式能源异构性。
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公开(公告)号：CN112257903A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011039159.6
申请日：2020-09-28
Applicant: 华北电力大学 , 国网冀北电力有限公司 , 清华大学 , 国网北京市电力公司
Abstract: 本发明公开了一种虚拟电厂的控制方法和装置，涉及电力调度技术领域，其中，方法包括：获取虚拟电厂在不同场景下的光伏数据、风电数据和电价数据；根据预设约束条件、光伏数据、风电数据和电价数据建立虚拟电厂调度模型；对虚拟电厂调度模型进行求解，得到虚拟电厂的运行策略。由此，通过建立虚拟电厂调度模型，为提升虚拟电厂价值，优化虚拟电厂调度的行为决策提供理论指导。
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公开(公告)号：CN111915125A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010511508.3
申请日：2020-06-08
Applicant: 清华大学 , 国网冀北电力有限公司
Abstract: 本发明提供一种虚拟电厂多类型资源优化组合方法及系统，包括构建虚拟电厂运行中多方主体的交互框架；构建虚拟电厂互动资源的资源调节特性模型，建立考虑配电网阻塞管理的虚拟电厂的资源优化组合模型；支路潮流约束线性化，引入灵敏度参数，线性化描述支路传输功率改变与虚拟电厂调节功率之间的关系；根据虚拟电厂对资源的调控权限，先根据资源优化组合模型确定由虚拟电厂直接控制资源的组合方式，再确定由分布式能源用户控制的资源的组合方式。上述资源优化组合方法及系统向配电网提供阻塞管理服务并且可克服分布式能源异构性。
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公开(公告)号：CN111340274A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010096705.3
申请日：2020-02-17
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 清华大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06F30/20 , G06F111/06 , G06F111/04 , G06N3/12 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于虚拟电厂参与的综合能源系统优化方法和系统，包括：获取综合能源系统中各设备的运行参数；将运行参数输入预先建立的综合能源优化模型，得到综合能源系统各设备的出力值并根据出力值调整综合能源系统各设备的出力；其中，综合能源优化模型以分布式发电消纳率最大、用户舒适度水平最大及综合能源系统碳排放量最小为目标。相比目前关于虚拟电厂的研究针对其内部资源的优化调度或者对外作为整体进行优化供电，本申请侧重于增加综合能源系统内用户舒适性、可再生能源消纳率及减少系统碳排放量的前提下进行内部各单元协调优化，从而获得虚拟电厂控制下综合能源系统最优调度方案。可增加用户参与调度的满意度，提升系统生态指标。
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公开(公告)号：CN113779871B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202110989053.0
申请日：2021-08-26
Applicant: 清华大学 , 国网冀北电力有限公司 , 国网北京市电力公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/092 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F113/14 , G06F119/08
Abstract: 本申请属于综合能源系统运行控制技术领域，具体而言，涉及一种电热耦合系统调度方法、装置、电子设备及其存储介质。本方法首先构建一个用于电热耦合系统调度的强化学习网络；实时采集电热耦合系统中的量测数据，根据量测数据及电热耦合系统对控制信号的反应情况，对所述强化学习网络进行训练，更新强化学习网络中的参数；利用训练好的强化学习网络，根据实时采集的量测数据输出动作，对电热耦合系统进行控制。克服传统基于模型的优化方法和传统强化学习算法的不足之处，基于附加记忆的强化学习，不依赖于建筑物的精确模型，且可处理电热耦合系统中热传递大时延带来的难以学习的问题，最大限度挖掘负荷侧的灵活性，适于在线应用。
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