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公开(公告)号：CN114022038A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111415933.3
申请日：2021-11-25
申请人： 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学
摘要： 本发明涉及一种配电网线路扩展规划方法及其规划结果评价方法，与现有技术相比解决了配电网规划考虑不全的缺陷。本发明包括以下步骤：配电网基础数据的获取；新典型日负荷曲线的生成；配电网未来负荷预测；配电网线路扩展规划结果的获得。本发明充分考虑了新型数字基础设施负荷中可调负荷与不可调负荷的比例，在电网高峰时段将可调负荷移至次日低谷时段以削减峰谷差，保证了在配电网执行分时电价的情况下，在高峰时段电网购电开销的减少，同时避免了在传统线路规划方法中为应对最大负荷而铺设的多余线路。
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公开(公告)号：CN114022038B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202111415933.3
申请日：2021-11-25
申请人： 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种配电网线路扩展规划方法及其规划结果评价方法，与现有技术相比解决了配电网规划考虑不全的缺陷。本发明包括以下步骤：配电网基础数据的获取；新典型日负荷曲线的生成；配电网未来负荷预测；配电网线路扩展规划结果的获得。本发明充分考虑了新型数字基础设施负荷中可调负荷与不可调负荷的比例，在电网高峰时段将可调负荷移至次日低谷时段以削减峰谷差，保证了在配电网执行分时电价的情况下，在高峰时段电网购电开销的减少，同时避免了在传统线路规划方法中为应对最大负荷而铺设的多余线路。
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公开(公告)号：CN115001019B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210670498.7
申请日：2022-06-14
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明涉及一种电动汽车参与调频辅助服务市场的充放电调度优化方法及系统，属于电动汽车技术领域，在考虑电动汽车用能的不确定性因素影响下，通过对多场景的联合优化模型进行求解得到EVA最优能量市场功率与调频市场容量申报方案，能够实现多类型EV群体协调申报；根据实时容量优化结果对电动汽车的可调容量类型进行划分，划分为不同类型的EV，进而利用电动汽车聚合商调频容量实时分配模型，获得每辆电动汽车的实时充放电功率优化调度结果，使EVA在实时层面根据EV的实际运行状态及可提供的调频容量更合理分配EV资源，优化EVA管理的各EV充、放电功率，满足调频辅助服务市场需求。
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公开(公告)号：CN112836287B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202011244845.7
申请日：2020-11-10
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F113/04
摘要： 一种基于神经网络的电动汽车资源灵活性预测方法本发明属于电力系统预测领域，具体涉及一种基于神经网络的电动汽车资源灵活性预测方法。电网运行中需求响应资源的灵活性已成为应对间歇性可再生能源发电增长带来的问题的有价值的解决方案。然而，在现有研究中，需求侧资源（DR）的灵活性预测还没有得到充分的解决。本方法应用时间卷积网络（TCN）组合变压器这一深度学习技术，对电动汽车（EVs）这种DR资源的聚合柔性进行了预测。预测基于这些DR资源的历史功耗数据和用于促进预测的DR信号（DS）。从预测结果中可以得到聚合灵活性性的大小和保持时间。通过实例仿真验证了灵活性性预测的准确性。在不同的维护时间下，灵活性性的大小会发生变化。所提出的灵活性预测方法展示了其在释放需求侧灵活性以向电网提供备用方面的应用潜力。
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公开(公告)号：CN114825469B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210694033.5
申请日：2022-06-20
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明属于分布式电源技术领域，涉及一种分布式电源集群出力评估方法及系统。该方法包括获取调度中心的需求和配电网的基本信息；根据调度中心的需求和配电网的基本信息，建立以分布式光伏出力最大和网络有功损耗最小为目标函数，以配电网潮流约束、系统支路功率约束、节点电压约束、光伏安全运行约束、储能及电动汽车约束为约束条件的分布式光伏集群出力评估模型；根据所述分布式光伏集群出力评估模型确定分布式电源集群出力评估结果和灵活性资源调度策略。本发明能够提高分布式电源集群出力评估的准确性。
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公开(公告)号：CN115001019A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210670498.7
申请日：2022-06-14
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明涉及一种电动汽车参与调频辅助服务市场的充放电调度优化方法及系统，属于电动汽车技术领域，在考虑电动汽车用能的不确定性因素影响下，通过对多场景的联合优化模型进行求解得到EVA最优能量市场功率与调频市场容量申报方案，能够实现多类型EV群体协调申报；根据实时容量优化结果对电动汽车的可调容量类型进行划分，划分为不同类型的EV，进而利用电动汽车聚合商调频容量实时分配模型，获得每辆电动汽车的实时充放电功率优化调度结果，使EVA在实时层面根据EV的实际运行状态及可提供的调频容量更合理分配EV资源，优化EVA管理的各EV充、放电功率，满足调频辅助服务市场需求。
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公开(公告)号：CN109948954B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201910268961.3
申请日：2019-04-04
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明公开了属于配电自动化技术领域的一种面向电力系统分布式资源的配电网双向阻塞调度方法。以配电网中渗透率较高的电动汽车和光伏发电单元的分布式发用电资源为研究对象，首先给出了管理电动汽车和光伏资源的分布式调度模型，该模型共分为两层，上层由DSO负责对Agg的功率计划进行网络校核，以保证配网安全运行；下层由Agg作为分布式资源的管理者，负责对电动汽车的充放电行为和光伏的上网电量进行合理管理。如果Agg上报的功率计划未通过DSO的网络安全校核。本发明通过不断调整功率控制信号，引导Agg对下层资源制定合理的发用电计划，保证配电线路的安全运行，解决了配网双向阻塞问题。
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公开(公告)号：CN112836287A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202011244845.7
申请日：2020-11-10
申请人： 华北电力大学
摘要： 一种基于神经网络的电动汽车资源灵活性预测方法本发明属于电力系统预测领域，具体涉及一种基于神经网络的电动汽车资源灵活性预测方法。电网运行中需求响应资源的灵活性已成为应对间歇性可再生能源发电增长带来的问题的有价值的解决方案。然而，在现有研究中，需求侧资源（DR）的灵活性预测还没有得到充分的解决。本方法应用时间卷积网络（TCN）组合变压器这一深度学习技术，对电动汽车（EVs）这种DR资源的聚合柔性进行了预测。预测基于这些DR资源的历史功耗数据和用于促进预测的DR信号（DS）。从预测结果中可以得到聚合灵活性性的大小和保持时间。通过实例仿真验证了灵活性性预测的准确性。在不同的维护时间下，灵活性性的大小会发生变化。所提出的灵活性预测方法展示了其在释放需求侧灵活性以向电网提供备用方面的应用潜力。
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公开(公告)号：CN112421693A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011251527.3
申请日：2020-11-11
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明公开了一种计及配电网拥塞的电动汽车参与二次调频控制策略，先采集电动汽车的SOC，根据SOC将电动汽车分为处于V2G状态的EVdc组和处于充电状态的EVc组；再分别计算两组电动汽车的可控容量；之后，根据两组电动汽车的可控容量，对每辆电动汽车进行调频功率的分配；最后，实时监测配电网的运行状态，计算其CCIF指数，在CCIF指数过高时限制电动汽车的充电功率，被限制的部分调频容量重新进行调频功率的分配。
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公开(公告)号：CN111262262A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010156821.X
申请日：2020-03-09
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明提出一种基于机器学习的储能类设备功率优化管理系统的过滤器，其可以过滤不满足安全性的SOC指令，过滤部分具有波动性的SOC指令，过滤不满足用户满意度的SOC指令。本发明的过滤器应用在基于机器学习技术生成调度方案之后，在具体实现时只需在原有程序中增加逻辑判断与赋值语句，对内存占用少，对生成结果的时间影响很小，不会对功率优化管理系统的在线运行时间带来明显的延时；其不依赖于特定的机器学习模式与SLDs的类型，是针对多个SLDs所设计；其各个步骤之间相对独立，可以根据系统的使用需求进行相应的调整。
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