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公开(公告)号：CN118970990A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410997677.0
申请日：2024-07-24
Applicant: 清华大学 , 国网北京市电力公司 , 清华四川能源互联网研究院 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/14 , H02J13/00 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种电力用户自动减碳方法和装置，包括：获取电网的实时碳排放因子，实时碳排放因子包括平均碳排放因子或边际碳排放因子；确定目标待调节设备的设备类型，设备类型包括启停型设备和功率可调型设备；根据目标待调节设备的设备类型，确定目标待调节设备的目标减碳运行策略。本发明属于碳减排领域。目前，在现有技术中缺乏一种较优的针对电力用户的电气设备碳减排的方法，对电气设备的碳排放调控能力低，本发明可解决对电力用户的电气设备进行碳减排，并且本发明还通过对目标待调节设备的类型进行分类，为不同的设备类型分别提供不同的碳减排方法，可以根据不同类型的电气设备的运行特性制定对应的减碳策略。
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公开(公告)号：CN115392673A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210984388.8
申请日：2022-08-17
Applicant: 国网北京市电力公司 , 清华四川能源互联网研究院
Abstract: 本发明提供了一种微电网低碳调度方法、系统、电子设备和介质；所述方法包括获取目标微电网所在区域电网的动态碳排放因子曲线，所述动态碳排放因子曲线用于表征所述目标微电网所在的所述区域电网的动态碳排放情况；获取所述目标微电网中热力系统的等效储能特性；基于所述目标微电网中热力系统的等效储能特性，确定目标函数和约束条件；基于所述目标函数和所述约束条件，建立微电网低碳调度模型；将所述动态碳排放因子曲线输入所述微电网低碳调度模型，进行求解，获取所述微电网优化调度结果；基于所述微电网优化调度结果，对所述目标微电网进行低碳调度；具有降低微电网中的碳排放量的效果。
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公开(公告)号：CN119358842B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411899088.5
申请日：2024-12-23
Applicant: 清华四川能源互联网研究院
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F30/18 , G06F30/20
Abstract: 本发明涉及碳排放数据分析技术领域，具体而言，涉及一种面向多能源系统和用户的碳排放分析方法及系统，采用本发明提供的方法或系统，提供了多能源系统碳排放分析框架，将多能源系统的碳排放分析主体划分为系统运营商和用户；在此基础上，本发明形成了基于运行功率的多能源系统直接碳排放分析方法，形成了考虑动态传输特性的多能源系统电、热、冷等二次能源耦合碳排放分析方法，形成了能源存储装置及系统损耗碳排放分析方法，实现了多能源系统和用户碳排放的精细化分析。
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公开(公告)号：CN119313117B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411854140.5
申请日：2024-12-17
Applicant: 清华四川能源互联网研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F30/18 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开了一种多能源用户主动响应碳减排方法、装置以及设备，包括：构建电网节点动态碳排放因子计算模型、气网节点动态碳排放因子计算模型以及热网节点动态碳排放因子计算模型；划分得到四种响应碳减排类型；分别构建目标函数；分别设定各响应碳减排类型对应的约束条件；基于电网节点动态碳排放因子计算模型、气网节点动态碳排放因子计算模型、热网节点动态碳排放因子计算模型，以及各响应碳减排类型的约束条件，分别对对应的响应碳减排类型的目标函数进行求解，得到该响应碳减排类型的碳排放结果。本发明属于碳减排领域。本发明从多方面考虑了用户的行为动机，可以使碳减排结果预估更加准确。
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公开(公告)号：CN119313036B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411854139.2
申请日：2024-12-17
Applicant: 清华四川能源互联网研究院
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F30/18 , G06F30/20 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06F111/10 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及电碳排放技术领域，具体涉及适用于大规模电力系统的电碳排放因子快速评估方法，所述方法包括：获取电力系统的碳排放因子相关数据集；基于支路潮流流向对碳排放因子相关数据集进行节点聚合；基于稀疏矩阵数据结构对节点聚合后的碳排放因子相关数据集进行存储；利用存储在稀疏矩阵数据结构中的碳排放因子相关数据集进行训练，提取不同潮流流向状态下机组注入碳排放组合与节点电碳排放因子之间的线性关系。其目的在于，提升高时空分辨率电碳排放因子的计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117649089A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311724149.X
申请日：2023-12-14
Applicant: 国家电网有限公司华北分部 , 清华四川能源互联网研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，具体而言，涉及一种集成氢能的综合能源系统鲁棒低碳优化调度方法，该方法的步骤包括：基于电力间接碳排放强度的不确定性，建立第一不确定集及第二不确定集；对综合能源系统进行初始建模，基于综合能源系统初始模型获取综合能源系统的约束条件及成本条件，根据第一不确定集、第二不确定集综合能源系统的约束条件及成本条件建立综合能源系统优化模型，其中，综合能源系统具体为集成电能、热能、冷能、氢能的综合能源系统；通过C&CG算法对综合能源系统优化模型求解，完成综合能源系统的鲁棒优化调度。
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公开(公告)号：CN116977120A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310968049.5
申请日：2023-08-02
Applicant: 清华大学 , 清华四川能源互联网研究院
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/063
Abstract: 本发明涉及储能规划技术领域，具体而言，涉及一种云储能模式下绝热压缩空气储能优化配置方法，该方法的步骤包括：以最大化云储能系统的年化利润作为上层优化规划模型的目标函数，同时以最大化云储能系统的年化收益作为下层优化运行模型的目标函数，建立多类型用户与A‑CAES结合的双层规划模型；基于A‑CAES储能充放电约束、调频服务的基值供应约束及电力系统的最大风电消纳量约束，对双层规划模型进行求解，得到云储能系统的最大年化收益，以表征为云储能系统的优化配置方案，并按照云储能系统的优化配置方案分配至各个用户处；验证各个用户经分配获取最大年化收益的有效性，若有效性满足预期值，则完成并输出云储能系统的最优配置方案。
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公开(公告)号：CN115714404A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211496497.1
申请日：2022-11-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司 , 清华四川能源互联网研究院
IPC: H02J3/26 , H02J3/06 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种治理配电网络电流不平衡的换相软开关系统及评价方法，本发明的换相软开关系统结合低压换相装置和智能软开关设备，实现电流在不同相位之间的潮流转移，灵活调整相间的潮流转移和电流分布，有利于平衡配电网络的三相间电流差异，从而提高配电变压器的出力效率，降低网络损耗；本发明通过构建基于网络潮流约束的优化模型，并以最小电流不平衡度为目标，对优化模型进行求解，得到各相的出线电流和三相的出线平均电流，通过各相的出线电流和三相的出线平均电流的大小，得到评价换相软开关系统治理配电网络中电流不平衡问题的指标。
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公开(公告)号：CN119647839A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411674832.1
申请日：2024-11-21
Applicant: 清华大学 , 清华四川能源互联网研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/018 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及低碳电力系统技术领域，特别涉及一种电力系统的电网优化方法及装置，其中，方法包括：通过电力系统运行模拟和碳排放流计算生成系统动态排放因子的数据集，利用数据集训练前馈神经网络模型，得到训练后的神经网络，将训练后的神经网络转化为混合整数规划约束，构建考虑用户低碳需求响应行为的双层优化模型，以进行用电需求侧的碳减排。由此，解决了相关技术中，由于动态碳排放因子在电力系统需求响应中缺乏与负荷互动能力，从而使需求引导产生较大误差，影响电力系统减碳效果的问题。
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公开(公告)号：CN119313036A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411854139.2
申请日：2024-12-17
Applicant: 清华四川能源互联网研究院
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F30/18 , G06F30/20 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06F111/10 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及电碳排放技术领域，具体涉及适用于大规模电力系统的电碳排放因子快速评估方法，所述方法包括：获取电力系统的碳排放因子相关数据集；基于支路潮流流向对碳排放因子相关数据集进行节点聚合；基于稀疏矩阵数据结构对节点聚合后的碳排放因子相关数据集进行存储；利用存储在稀疏矩阵数据结构中的碳排放因子相关数据集进行训练，提取不同潮流流向状态下机组注入碳排放组合与节点电碳排放因子之间的线性关系。其目的在于，提升高时空分辨率电碳排放因子的计算效率。
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