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公开(公告)号:CN114372880A
公开(公告)日:2022-04-19
申请号:CN202111451637.9
申请日:2021-12-01
申请人: 国网吉林省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06Q40/04 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04
摘要: 一种基于双链式区块链的电‑热市场互动交易方法,属于综合能源系统运行技术领域,本发明解决当前电‑热负荷参与市场交易时价格机制不明确,交易安全难以保证,交易节点难以达成互信,网络约束难以校核等问题。依托公有链使交易节点进行端对端自主匹配交易,然后通过联盟链对网络安全约束进行校核,实现交易方案的调整,使电‑热市场交易达到经济性和安全性上的平衡。最后通过设计智能合约,完成交易信息的上链和交易费用的结算,促进电‑热用户对新能源的消纳。
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公开(公告)号:CN113888359A
公开(公告)日:2022-01-04
申请号:CN202111230272.7
申请日:2021-10-22
申请人: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明一种考虑时滞影响的电力市场动态系统模型分析方法,本发明在建立市场的需求模型中参考之前价格,当之前价格较高时,会减少需求。在建立市场的供给模型中加入市场供给会随着现时价格的增加提高供给,并且价格增加的趋势越高,越会提高供给,最后根据供需平衡得到电力市场动态系统模型。进一步地,本发明将时滞系统稳定性的理论应用于电力市场动态交易稳定性的研究中,通过比较方程中的系数大小关系实现了电力市场的稳定性分析。
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公开(公告)号:CN111382955A
公开(公告)日:2020-07-07
申请号:CN202010222966.5
申请日:2020-03-26
申请人: 国网吉林省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明一种基于模糊综合评价的区域多能流市场成熟度评估方法,属于能源市场技术领域,特别是涉及到一种区域多能流市场成熟度评估方法;包括以下步骤,且以下步骤顺次进行:S1、构建区域多能流市场成熟度评价指标体系;所述成熟度评价指标体系由评价维度和关键指标组成;S2、定义S1中的评价维度为控制层,关键指标为指标层,基于层次分析法依次确定控制层和指标层的权重;S3、建立评价集,并采用模糊数学的思想对S2中的指标层的每个关键指标进行量化,以确定每个关键指标的等级评定;S4、将S3中的评价集转换为评分,得到多能流市场成熟度的综合评价结果;本发明基于模糊综合评价,可以较好地对多能流市场的成熟度进行评价。
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公开(公告)号:CN114358489A
公开(公告)日:2022-04-15
申请号:CN202111453234.8
申请日:2021-12-01
申请人: 国网吉林省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 一种基于强化学习的电热负荷消纳新能源方法,属于综合能源系统运行技术领域,本发明基于强化学习的马尔科夫决策过程,区别于传统的模型预测控制方法,无需新能源波动性的日前调度精确预测数据,而是根据历史数据在实时市场下做出最优决策,调整当前电热负荷功率以获得长期运行收益的最大化;无需对电热转换设备进行精细建模,在实时市场中仅根据当前的电价和负荷水平给出目前状态的最优制热策略,能够提高新能源的消纳水平并实现市场各主体收益最大化。
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公开(公告)号:CN117455239A
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202311498461.1
申请日:2023-11-10
申请人: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网吉林省电力有限公司 , 东北电力大学 , 吉林省电力科学研究院有限公司
发明人: 李德鑫 , 王长江 , 庄冠群 , 李庚辰 , 王伟 , 张海锋 , 高松 , 刘亚东 , 张家郡 , 吕项羽 , 曲邵杰 , 李宝聚 , 王尧 , 宋晓喆 , 高重晖 , 李成钢 , 孟祥东 , 刘畅 , 张懿夫 , 陈超 , 彭晓宇 , 刘鸣泰 , 冷俊
摘要: 本发明公开了一种基于改进BP神经网络电力系统薄弱环节识别方法及装置,方法包括:获取在历史冰灾发生时的线路故障率数据集,建立基于HFAPSO算法的BPNN训练模型;将线路故障率数据集集输入BPNN训练模型中进行训练,以均方误差作为评估标准评估,获取BPNN预测模型;将系统数据及未来灾害数据输入到BPNN预测模型中,对系统中的线路故障率进行预测,获得预测结果;根据预测结果计算流过各条线路的负荷重要程度,计算各线路的脆弱程度,得出系统薄弱环节。装置包括:处理器和存储器。本发明识别了系统的薄弱环节,进而对薄弱环节采取相应的加强措施,提高系统的安全性与稳定性。
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公开(公告)号:CN111598720A
公开(公告)日:2020-08-28
申请号:CN202010336530.9
申请日:2020-04-26
申请人: 国网吉林省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司
摘要: 本发明一种基于富余清洁能源电力的多能流现货市场交易方法,属于电力市场技术领域,特别是涉及到一种多能流现货市场交易方法;首先发布富余清洁能源电量,然后组织电力、天然气、热力多能流交易,最后确认电力、天然气、热力多能流交易。本发明结合用户电力、天然气、热力需求,最大程度的消纳富余清洁能源电力,提高了风电、光伏的利用程度,尽最大可能避免弃风、弃光现象的发生,有助于改善能源消费结构,从而减少碳排放量。
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公开(公告)号:CN115759371A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211388691.8
申请日:2022-11-08
申请人: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网吉林省电力有限公司 , 东北电力大学 , 吉林省电力科学研究院有限公司
发明人: 王佳蕊 , 孙勇 , 孟祥东 , 杨金铎 , 陈厚合 , 胡枭 , 吕项羽 , 李德鑫 , 朱明洋 , 王尧 , 李宝聚 , 张家郡 , 王伟 , 李成钢 , 冷俊 , 高松 , 刘畅 , 张海锋 , 庄冠群
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , H02J3/00
摘要: 一种基于GCN‑LSTM的电力系统短期负荷预测方法,本发明属于电力系统负荷预测技术领域,首先,完成时空特征的构建和归一化,将海量的历史负荷数据、气象数据、日期信息按时间滑动窗口构造连续特征图作为输入,接着将电网络模型作为图结构嵌入到GCN中,并将网络参数转换为GCN中的邻接矩阵,从而提取空间特征,然后,将GCN的输出作为LSTM网络的输入,在时间维上提取负荷变化的特征,解决了递归神经网络的梯度消失问题。最后,依次完成测量数据窗口的滚动更新和异步序列映射等方法对回归预测模型进行训练,增强了GCN‑LSTM模型的鲁棒性。
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公开(公告)号:CN115759370A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211383630.2
申请日:2022-11-07
申请人: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 东北电力大学 , 吉林省电力科学研究院有限公司
发明人: 孙勇 , 李宝聚 , 刘闯 , 王佳蕊 , 李德鑫 , 陈厚合 , 王尧 , 胡枭 , 王惠锋 , 孟祥东 , 吕项羽 , 王伟 , 李成钢 , 张家郡 , 冷俊 , 高松 , 刘畅 , 张海锋 , 庄冠群
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 本发明属于深度强化学习领域,公开了一种基于MADDPG算法的映射运行方法,为了实现分散式调控过程中,对于差异性节点的调峰及限制过响应,提高系统安全性与经济性,引入MADDPG(Multi‑Agent Deep Deterministic Policy Gradient)的深度强化学习训练方法对辅助参数加以训练;选用多智能体算法以模拟多个参与者与环境的交互过程;然后构建Actor‑Critic架构,针对每个智能体建立值函数,形成合理的智能体训练和应用机制;随后对经验回放池、深度连接层和目标网络等进行进一步设置并融合虚拟遗憾最小化思想对稀疏奖励下的智能体训练产生引导作用;最后使用代价函数估计其他智能体策略,并针对策略集合进行优化,以实现多个智能体在训练阶段结束后,能够各自在应用状态下给出下一次最佳动作策略。
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公开(公告)号:CN114188991B
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202111295051.8
申请日:2021-11-03
申请人: 国网吉林省电力有限公司 , 清华大学 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要: 本公开提出一种风电场一次调频模型辨识方法、装置、电子设备和存储介质,属于电力系统运行控制技术领域。其中,所述方法包括:获取风电场一次调频后的离散时间序列数据,包括:风电场的出力增量序列、电力系统的频率偏差序列和频率变化率序列;将出力增量作为状态向量,频率偏差和频率偏差变化率作为输入向量,构建风电场一次调频离散时间域的状态方程;建立状态向量与输入向量的非线性函数集合,通过拟合离散时间序列数据,将状态方程转化为函数集合内函数的线性组合,以得到所述风电场一次调频的模型辨识结果。本公开采用非线性动态系统的稀疏辨识技术对风电场站的一次调频过程进行模型辨识,辨识结果兼顾简洁性与准确性。
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公开(公告)号:CN114188991A
公开(公告)日:2022-03-15
申请号:CN202111295051.8
申请日:2021-11-03
申请人: 国网吉林省电力有限公司 , 清华大学 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要: 本公开提出一种风电场一次调频模型辨识方法、装置、电子设备和存储介质,属于电力系统运行控制技术领域。其中,所述方法包括:获取风电场一次调频后的离散时间序列数据,包括:风电场的出力增量序列、电力系统的频率偏差序列和频率变化率序列;将出力增量作为状态向量,频率偏差和频率偏差变化率作为输入向量,构建风电场一次调频离散时间域的状态方程;建立状态向量与输入向量的非线性函数集合,通过拟合离散时间序列数据,将状态方程转化为函数集合内函数的线性组合,以得到所述风电场一次调频的模型辨识结果。本公开采用非线性动态系统的稀疏辨识技术对风电场站的一次调频过程进行模型辨识,辨识结果兼顾简洁性与准确性。
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