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公开(公告)号：CN118642853A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410813170.5
申请日：2024-06-21
Applicant: 国网浙江电力有限公司营销服务中心 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明涉及数据中心负荷调节潜力评估技术领域，解决了现有技术无法实现对数据中心进行负荷调节以及潜力评估的技术问题，尤其涉及一种基于数据流调度的数据中心负荷建模及调节潜力评估方法，该方法包括以下步骤：设立数据中心在任一时段的交互式工作负载以及批处理工作负载，并构建数据中心用电功率模型；根据交互式工作负载以及批处理工作负载将数据中心用电功率模型表示为处理工作负载量的函数。本发明考虑地理负载均衡、批处理工作负载调度、改变制冷系统设定温度共三种调节方法，提出了数据中心的基线负荷及功率下调空间、上调空间的计算方法，为数据中心参与电网运行和规划奠定了基础。
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公开(公告)号：CN114186393A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111342744.8
申请日：2021-11-12
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司 , 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种变频空调集群响应能力评估方法及系统。本发明的评估方法包括：步骤S1：确定参与需求响应的变频空调负荷规模，选取部分变频空调作为负荷样本，然后估算空调房间热力学参数和空调的特性参数；步骤S2：计算负荷样本中的变频空调集群的聚合功率；步骤S3：在考虑用户舒适度的基础上，将分时电价中平时段的电价作为基础电价，得到各时段用户的响应意愿，并基于该响应意愿得到各时段用户室内温度的可调范围；步骤S4：根据变频空调集群聚合功率和用户室内温度可调范围，计算各时段变频空调集群的响应能力。本发明基于变频空调集群聚合功率和用户响应意愿对变频空调集群响应能力进行评估，为居民空调参与电网的负荷调控提供依据。
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公开(公告)号：CN115409251A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211009527.1
申请日：2022-08-22
Applicant: 东南大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明公开了一种基于HHO‑LSTM的客户侧柔性负荷预测系统，由四个功能模块组成的，包括：(1)数据分析和预处理模块；(2)基于HHO的模型参数寻优模块；(3)基于LSTM算法的预测模块。(4)对于客户信息和数据集的管理模块。本发明采用HHO对LSTM进行参数寻优，然后使用寻找到的最优参数和对应的模型对客户侧柔性负荷数据进行预测，并且基于所提的组合算法开发web系统，前端系统作为用户交互友好的界面接口负责渲染数据分析处理和训练的页面，后端系统提供了具体的业务接口和数据存储功能，使用前后端分离的架构，大大降低了耦合性，也降低了未来系统升级或维护的成本。实现了对客户侧柔性电力负荷预测的准确性提升和流程简化，用于对柔性负荷的调度决策。
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公开(公告)号：CN115438927A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210997009.9
申请日：2022-08-19
Applicant: 东南大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明公开了电力市场电量分配技术领域的一种基于满意度的日前电力市场用户交易电量分配方法，所述日前电力市场用户交易电量分配方法包括以下步骤：步骤一：日前电力市场交易系统采集t时刻发电商i在日前市场的报价步骤二：计算用户j日前市场的购电成本；步骤三：定义日前电力市场t时刻用户j的用电满意度步骤四：定义t时刻用户j排碳指数步骤五：得到参与日前电力市场交易的各用户购电量分配情况；步骤六：分配未结束时，t变为t+1继续重复上述操作。本方法通过日前电力市场用户交易电量分配优化算法合理分配各用户交易电量，最大限度的提高参与电力市场交易的各用户满意度，并能高效调节柔性负荷资源，同时降低电力系统整体碳排放量。
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公开(公告)号：CN115409347A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211006680.9
申请日：2022-08-22
Applicant: 东南大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明公开了一种考虑新能源接入的共享储能在日内市场的优化调度策略。所提出的模型是由三个模块组成的综合框架，具体包括以下部分：(1)基于CNN‑LSTM的日内市场负荷预测模块；(2)基于低碳和低购电成本的共享储能调度模型构建模块；(3)基于HHO算法的优化模块。本发明现提出了采用CNN‑LSTM组合模型进行日内市场负荷预测，然后基于日内市场预测负荷和日前市场出清结果以及采集的实时负荷量构建共享储能在日内市场的低碳低成本调度模型，最后使用哈里鹰优化算法进行优化。该模型实现了在碳减排量最大化和系统购电成本最低的情况下在日内市场中对共享储能实现优化调度，并对系能源出力偏差进行偏差惩罚，有效保障系统可靠性和电力资源配置的合理性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117057928A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311106550.7
申请日：2023-08-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 东南大学
IPC: G06Q40/06 , G06Q50/06 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明公开一种考虑市场因素的燃煤发电机组客量成本回收方法，属于电力市场领域；方法包括：筛选出符合补偿条件的机组候选集合，并对不同机组进行分类；核定机组的有效容量；计算机组年化投资成本；计算燃煤发电机组的发电成本；根据燃煤发电机组的发电成本，计算机组的单位容量市场化净收益；根据机组年华投资成本和机组的单位容量市场化净收益，计算机组的单位容量成本回收缺额；根据机组的单位容量成本回收缺额和机组的有效容量，制定容量补贴标准；通过核定机组有效容量、计算机组各类成本、收益和设计容量补贴电价等过程确定机组的容量补贴价格，以提升燃煤机组经营回报率，有利于燃煤企业回归良性发展，保障未来燃煤发电机组合理发展。
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公开(公告)号：CN117709997A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311659341.5
申请日：2023-12-06
Applicant: 国网上海能源互联网研究院有限公司 , 东南大学 , 国网浙江综合能源服务有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q30/0201 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F17/10 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明涉及一种基于可逆固体氧化物电池的气电双向耦合统一运行方法，包括以下步骤：构建基于可逆固体氧化物电池双向耦合的电力‑天然气耦合网络模型；以综合能源交易的效益最高为目标，构建电力‑天然气综合系统的目标函数，并设定电力‑天然气综合系统协同运行的约束条件；基于所述电力‑天然气耦合网络模型和约束条件，采用基于随机场景的优化算法优化所述目标函数，得到最低的综合产能成本，并基于所述最低的综合产能成本得到优化后的电力‑天然气耦合系统调度结果。本发明能够提高综合系统经济效益。
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公开(公告)号：CN111900740B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN201910367581.5
申请日：2019-05-05
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于需求响应设备的电力系统调频方法和系统，包括：根据需求响应设备的调频性能指标对需求响应设备进行分类；根据各类需求响应设备对应的调频性能指标计算各类需求响应设备参与系统调频的容量；利用各类需求响应设备参与系统调频的容量参与系统调频。本发明提供的技术方案统筹各类需求响应设备参与系统调频，通过充分的挖掘各类需求响应设备的调频潜力来解决电力供需实时平衡问题，有效的提升了系统的经济化运行，稳定了电网的频率波动水平，提高了电网接纳分布式能源的能力。
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公开(公告)号：CN112365061A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011270691.9
申请日：2020-11-13
Applicant: 浙江电力交易中心有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开基于MMI技术、FCRBM模型和GWDO算法的电力负荷短期预测方法，所述预测方法包括以下步骤：基于MMI的数据预处理和特征值选择模块，具体包括：MI技术分析和MMI技术分析；基于FCRBM的训练和预测模块；基于GWDO算法的优化模块。本发明预测方法采用改进互信息技术对数据进行预处理与特征值选择，然后使用分解式条件限制玻尔兹曼机训练模型，最后使用遗传风驱动优化算法进行优化，有利于提高收敛速度，提高预测精度；实现了以相对较高的收敛速度对日前到提前一周的电力负荷进行高质量预测，用于对智能电网的辅助决策。
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公开(公告)号：CN111160632A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911299078.7
申请日：2019-12-16
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 浙江电力交易中心有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种售电商售电方案确定方法，包括：基于人工神经网络系统对负荷值和市场边际电价进行预测，得到预测边际电价和预测负荷值；根据负荷值和市场边际电价的预测值与历史实际值获得误差，并基于所述误差对预测边际电价和预测负荷值进行修正；基于修正后的预测边际电价和预测负荷值，确定购电量最优方案。本方案售电量合理，对能源达到了最大化利用，保证了售电商成本合理。
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