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公开(公告)号：CN115841210A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211080543.X
申请日：2022-09-05
发明人： 吴瑞春 , 王林童 , 徐海霸 , 赵波 , 王雪燕 , 钟磊 , 张驰 , 吴瑞文 , 王康 , 付小平 , 于杰 , 周家浩 , 林达 , 王月强 , 洪骋怀 , 倪筹帷 , 连聪 , 朱逸芝
摘要： 本发明提供了一种多能微网的多时间尺度两阶段优化方法，所述优化方法具体为构建多能微网数学模型，基于多能微网数据模型采集多能微网的实时量测数据；基于实时量测数据获取多能微网的日前预测信息和日内预测信息，分别构建日前优化调度模型和日内优化调度模型；将多能微网的调度优化划分为日前优化调度阶段和日内优化调度阶段，并在日前优化调度阶段通过日前优化调度模型对多能微网的调度计划进行优化，基于日前优化调度阶段的优化结果在日内优化调度阶段通过日内优化调度模型对多能微网的调度计划进行二次优化。本发明能够有效降低预测误差与不确定性对调度计划优化结果带来的影响，保障多能微网的调度计划优化结果的准确性。
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公开(公告)号：CN115496126A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210993171.3
申请日：2022-08-18
摘要： 本申请提供了一种基于GRA关联度算法与SVM的多能微网状态识别方法，本申请通过获取多能微网中各类设备的原始出力数据及每类设备的运行参数；将每类设备的原始出力数据构建成时间序列数据；基于时间序列数据及Kmeans聚合算法确定各类设备的典型状态；利用GRA关联度算法确定各类设备的典型状态与其运行参数间的关联度；根据关联度建立各类设备运行状态与其运行参数之间的联系特征库；基于联系特征库，利用SVM分类器识别目标设备的当前运行状态。本申请通过GRA算法计算与多能微网中各类设备典型状态关联度最大的参数，并形成联系特征库，进一步通过SVM分类器更快速更有效的识别目标设备当前运行状态。
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公开(公告)号：CN115423251A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210899740.8
申请日：2022-07-28
摘要： 本发明提出了一种基于多尺度需求响应的多能微网优化调度方法，包括：S1：获取输入负荷及新能源系统功率的初始预测量以及系统基础参数，输入中长期响应模型中进行求解，得到工作计划；S2：将工作计划输入短期响应模型，以第一时间尺度对短期响应模型进行求解，得到出力计划；S3：将出力计划输入实时响应模型中，结合多能微网的实时出力数据，以第二时间尺度对实时响应模型进行求解，得到实时调用计划；S4：判断是否满足滚动优化周期的结束条件，若不满足，则重复循环S2‑S3，直至满足结束条件时，将实时响应模型最后一次输出的实时调用计划作为最终调度策略。本发明能够应对不同时间维度下的出力调度，从而提高多能微网调度的准确性和响应速度。
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公开(公告)号：CN113609768A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110878731.6
申请日：2021-08-02
摘要： 本发明属于配电用电技术领域，基于双向LSTM网络的台区线损率计算，使用智能算法与理论线损相结合弥补了传统算法计算量大效率低的问题。将线性回归模型、支持向量机回归模型、回归树模型与双向LSTM网络的预测结果进行对比分析，采用十折交叉验证，都可得出本方法计算结果最优的结论。并且本算法使用的双向LSTM网络弥补了LSTM网络缺乏下文语义信息的不足的问题。由此本发明可以提升台区理论线损的精确性，对配电网台区线损的精细化管理具有重要意义。
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