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公开(公告)号：CN113592188A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110911154.6
申请日：2021-08-06
Applicant: 国网四川省电力公司 , 四川大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
Inventor： 王彦沣 , 陈云辉 , 熊志杰 , 张大伟 , 陈仕军 , 杜成锐 , 黄炜斌 , 王金龙 , 温丽丽 , 席骊瑭 , 马光文 , 朱燕梅 , 郭果 , 邓志森 , 邓扶摇 , 孙永超 , 唐伦
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习理论的梯级电站水力关系耦合方法，涉及水电运行技术领域，包括以下步骤：S1，基于互信息中的条件互信息理论进行输入因子的选取；S2，构建第一模型，通过第一模型对输入因子进行数据处理得到上游出库流量与下游入库流量的深度学习网络模型；S3，根据上游出库流量与下游入库流量的深度学习网络模型确定上下游梯级电站的水力耦合关系，基于上下游梯级电站的水力耦合关系确定下游电站的入库流量；通过此种设计实现电力现货市场中上下游梯级电站水力关系的耦合计算，可为水电为主的电力现货市场运行提供重要技术支撑。
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公开(公告)号：CN115146936A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210716402.6
申请日：2022-06-22
Applicant: 四川大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及梯级水光蓄互补调度模型求解的动态调整学习因子算法，属于水电与光伏互补运行技术领域，结合梯级水光蓄互补调度模型的高维非线性求解难题，通过动态调整学习因子智能算法生成决策变量的一维数组，实现对不同电站复杂高维问题的降维处理。通过引入动态调整学习因子进行智能算法寻优过程的有效控制，当动态调整学习因子超过一定范围时，增加变异概率不同的变异因子进行调整，有利于改善早熟收敛现象，有效判别全局最优解，从而实现个体自适应全局。通过种群的全局最优适应度值计算和不同迭代次数的所有个体位置更新，并结合动态调整学习因子进行局部搜索能力和全局收敛能力的协调控制，实现梯级水光蓄互补调度模型的高效求解。
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公开(公告)号：CN111181198A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN202010033356.0
申请日：2020-01-13
Applicant: 四川大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及新能源并网领域，目的是提供一种基于网源互馈的异质能源互补发电调度方法，本发明兼顾电源侧和电网侧，构建了基于网源互馈的异质能源互补发电短期优化调度模型，将源荷匹配度最大和清洁电能弃电量最小两个目标分解到子模型中，降低了求解难度，提高了计算效率，在保证电源与负荷高度匹配地情况下尽可能消纳了新能源，并降低梯级水电弃水量，最大化利用了清洁能源，为电网提供稳定的优质电量。
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公开(公告)号：CN111181198B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202010033356.0
申请日：2020-01-13
Applicant: 四川大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/28 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及新能源并网领域，目的是提供一种基于网源互馈的异质能源互补发电调度方法，本发明兼顾电源侧和电网侧，构建了基于网源互馈的异质能源互补发电短期优化调度模型，将源荷匹配度最大和清洁电能弃电量最小两个目标分解到子模型中，降低了求解难度，提高了计算效率，在保证电源与负荷高度匹配地情况下尽可能消纳了新能源，并降低梯级水电弃水量，最大化利用了清洁能源，为电网提供稳定的优质电量。
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公开(公告)号：CN119419769A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411521748.6
申请日：2024-10-29
Applicant: 四川大学 , 四川省生态环境科学研究院 , 四川大学工程设计研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及水光蓄互补运行技术领域，公开了小水电改造抽蓄机组对水光互补系统的发电影响评估方法，包括构建面向梯级小水电的水光蓄互补系统联合优化调度模型；将多目标优化调度模型转化为单目标优化调度模型；采用蝙蝠算法对处理后的面向梯级小水电的水光蓄互补系统联合优化调度模型求解计算；构建面向梯级小水电的水光互补系统联合优化调度模型，并同样采用蝙蝠算法进行模型的求解计算；通过比较不同天气场景典型日下两个联合优化调度模型的实例计算结果，分析小水电改造混合式抽蓄机组对水光互补系统的发电影响。本发明的优点是实现小水电改造抽蓄机组的发电效益综合分析，可为面向梯级小水电的新能源开发利用提供重要技术支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117374960A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311420715.8
申请日：2023-10-30
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明涉及风电预测技术领域，且公开了一种遗传算法优化神经网络的风电功率预测方法，包括：S1、对预定时间范围内的风机功率数据按分钟进行分组排序列；S2、将输入的时间序列划分为一定长度的区间，在每个区间中剔除异常值，再用空缺值的上一个值填充；S3、运用EEMD分解法将处理过异常值后的时间序列分解为n个分量，然后将这些分量分别输入GA‑BP神经网络模型；S4、将S3中输入的时间序列分量分别预测出结果，相加后即可得到真正的预测结果。采用遗传算法与EEMD分解算法相结合的方式改进BP算法，建立风电出力预测的EEMD‑GA‑BP模型，实现风电出力的精准预测，有利于实现风电大规模开发利用，助力新型电力系统的建设。
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公开(公告)号：CN108897948B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201810683287.0
申请日：2018-06-28
Applicant: 四川大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种梯级水库群泄洪设施联合运行控制方法，包括如下步骤：S1：梯级水库群洪水调度理论研究分析；S2：泄洪设施运用数字化，采用泄洪设施组合方案的分类计算法来简化处理；S3：泄洪设施联合动态控制技术。本发明的优点在于：能够大幅提升水库泄流曲线精度；提升水库泄洪设施精细化控制水平；克服泄洪设施控制准确度低、工作量大等难题，有利于实现水库泄洪设施运行控制的精细化和智能化。
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公开(公告)号：CN110648066A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910899923.8
申请日：2019-09-23
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明公开了一种水库电站优先发电配额系统和方法，包括：水库电站样本数据集构建；水库电站聚类分析；排序标准选取；训练集抽取；测试集形成；构建决策树模型；形成随机森林，投票分类；优先发电指数计算；优先发电计划分配；确定水库电站优先发电计划总量；确定优先发电计划分配的权重；确定基准利用小时数；分配各电站优先发电量。本发明的优点是：全面地体现了水库电站的公益性功能价值，实现了优先发电配额的公开透明和有理有据；降低了少数因子分类带来的偏差，初步保证了水库电站的整体定位；避免了人为因素的影响。行业内一个普通的技术人员即可操作该系统完成水库电站优先发电配额，在降低人工成本的同时也提高了配额效率。
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公开(公告)号：CN108897948A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810683287.0
申请日：2018-06-28
Applicant: 四川大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种梯级水库群泄洪设施联合运行控制方法，包括如下步骤：S1：梯级水库群洪水调度理论研究分析；S2：泄洪设施运用数字化，采用泄洪设施组合方案的分类计算法来简化处理；S3：泄洪设施联合动态控制技术。本发明的优点在于：能够大幅提升水库泄流曲线精度；提升水库泄洪设施精细化控制水平；克服泄洪设施控制准确度低、工作量大等难题，有利于实现水库泄洪设施运行控制的精细化和智能化。
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公开(公告)号：CN115841396A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211223177.9
申请日：2022-10-08
Applicant: 四川大学
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , H02J3/38
Abstract: 本发明涉及属于水风光多能互补发电容量规划技术领域，涉及一种流域梯级水风光互补容量配载优化及经济性评估方法，包括：1)通过评估风光资源量，选取典型风光电站场址，并确定流域梯级水电周围风光资源最大可开发总规模；2)构建以风光联合出力互补系数、源何匹配度、波动性最小为目标的风电场和光伏电站最佳配载比数学模型，对不同风光配比方案下各指标的结果进行评估，选出互补性强、负荷偏差小及平稳性好的配载比；3)构建考虑风电场和光伏电站的全生命周期净现值的流域梯级水‑风‑光互补系统容量配载比及经济性评估数学模型；4)求解得到最优风光总装机容量。本发明能较佳地实现水风光多能互补。
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