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公开(公告)号：CN116805785A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202311039969.5
申请日：2023-08-17
申请人： 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 金华八达集团有限公司 , 浙江大学 , 浙江浙达能源科技有限公司
摘要： 本发明公开了基于随机聚类的电力负荷层次时间序列预测方法，包括如下步骤：S1、获取地理层次结构中的电力区块对应的电力日负荷值，基于区块规划相似度对地理层次结构进行重构并获取电力负荷时间序列；S2、基于随机自适应搜索策略对电力负荷时间序列进行聚类得到若干电力负荷时间序列簇；S3、基于电力负荷时间序列簇建立地理层次、聚类层次统一的层次时间序列电力负荷预测模型；S4、基于三次指数平滑法构建基础预测模型，基于基础预测模型结合广义最小二乘法求解层次时间序列电力负荷预测模型得到电力负荷最优估计，方案可以有效消除数据偏差并减少参与运算的数据量，提高了负荷预测的速度和精度。
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公开(公告)号：CN116780535B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311033441.7
申请日：2023-08-16
申请人： 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 金华八达集团有限公司 , 浙江大学 , 浙江浙达能源科技有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了基于阶梯型碳交易机制的光储协同优化调度方法，包括步骤：S1、构建包含碳配额和基于双向竞价机制进行碳交易的阶梯型碳交易成本模型；S2、基于高斯过程回归计算光储协同系统的日前光伏出力预测与日前负荷功率预测；S3、基于日前光伏出力预测与日前负荷功率预测构建光储协同系统的两阶段鲁棒优化调度的不确定集；S4、构建光储协同系统的两阶段鲁棒优化调度模型，将两阶段鲁棒优化调度模型划分为隶属于第一阶段的日前阶段预调度模型和隶属于第二阶段的日前阶段再调度模型；设定对应的约束条件；S5、采用列与约束生成算法对求解优化调度模型得到调度策略。本方案显著
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公开(公告)号：CN116805785B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311039969.5
申请日：2023-08-17
申请人： 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 金华八达集团有限公司 , 浙江大学 , 浙江浙达能源科技有限公司
摘要： 本发明公开了基于随机聚类的电力负荷层次时间序列预测方法，包括如下步骤：S1、获取地理层次结构中的电力区块对应的电力日负荷值，基于区块规划相似度对地理层次结构进行重构并获取电力负荷时间序列；S2、基于随机自适应搜索策略对电力负荷时间序列进行聚类得到若干电力负荷时间序列簇；S3、基于电力负荷时间序列簇建立地理层次、聚类层次统一的层次时间序列电力负荷预测模型；S4、基于三次指数平滑法构建基础预测模型，基于基础预测模型结合广义最小二乘法求解层次时间序列电力负荷预测模型得到电力负荷最优估计，方案可以有效消除数据偏差并减少参与运算的数据量，提高了负荷(56)对比文件CN 116485398 A,2023.07.25US 2021109140 A1,2021.04.15WO 2023131215 A1,2023.07.13刘晓峰 等.基于快速动态时间弯曲和最小覆盖球的 多日负荷曲线聚类方法《.电力自动化设备》.2022,第42卷(第7期),第51-58页.郎祎平 等.间歇性时间序列的可预测性评估及联合预测方法《.计算机应用》.2022,第42卷(第9期),第2722-2731页.Benjamin Goehry et al..Aggregation ofMulti-Scale Experts for Bottom-Up LoadForecasting《.IEEE TRANSACTIONS ON SMARTGRID》.2020,第11卷(第3期),第1895-1904页.
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公开(公告)号：CN116780535A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311033441.7
申请日：2023-08-16
申请人： 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 金华八达集团有限公司 , 浙江大学 , 浙江浙达能源科技有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了基于阶梯型碳交易机制的光储协同优化调度方法，包括步骤：S1、构建包含碳配额和基于双向竞价机制进行碳交易的阶梯型碳交易成本模型；S2、基于高斯过程回归计算光储协同系统的日前光伏出力预测与日前负荷功率预测；S3、基于日前光伏出力预测与日前负荷功率预测构建光储协同系统的两阶段鲁棒优化调度的不确定集；S4、构建光储协同系统的两阶段鲁棒优化调度模型，将两阶段鲁棒优化调度模型划分为隶属于第一阶段的日前阶段预调度模型和隶属于第二阶段的日前阶段再调度模型；设定对应的约束条件；S5、采用列与约束生成算法对求解优化调度模型得到调度策略。本方案显著提高了光储协同系统调度平稳性和健壮性，促进碳交易高效顺利进行。
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公开(公告)号：CN117522010A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311444697.7
申请日：2023-10-31
申请人： 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 浙江大学 , 金华八达集团有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06N5/048 , G06N5/04 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种考虑强不确定性负荷的虚拟电厂优化调度方法，属于虚拟电网调度领域，包括：S1、获取能源供应链收益，构建多目标主从博弈模型；S2、基于多目标主从博弈模型分析虚拟电厂中的不确定变量构建不确定集；S3、通过隶属度函数对不确定变量进行模糊化，并通过约束条件进行约束；S4、通过条件风险价值法构建多目标主从博弈模型的目标函数；S5、通过优化算法求解目标函数获取最优决策变量取值，基于最优决策变量取值进行电力调度。本方案通过主从博弈模型对虚拟电厂中的不确定变量进行分析，进行模糊化并通过约束条件约束，再通过条件风险价值法构建目标函数和通过优化算法求解获取最优决策，显著提高了配电网运行的稳定性。
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公开(公告)号：CN116799830B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311074527.4
申请日：2023-08-24
申请人： 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 金华八达集团有限公司
摘要： 为解决现有技术中难以组建大规模多微网联盟，以及多微网联盟结构简单但配置繁琐的问题，本发明提出刻画负荷不确定性的广域独立多微网共享储能配置方法，包括对于微网联盟的硬件建设和机制建立，然后在长短期神经网络对时序数据具有较强适应性的基础上，结合分位数回归算法并引入核密度估计的负荷功率概率密度预测，对于负荷的波动范围有了更精确的计算，从而可以组建广域独立的多微网联盟。本发明的有益效果如下：对于组建后的广域独立的多微网联盟提出LSTMQR‑KDE对其负荷进行概率密度预测，其中不同微网的储能不再独立配置，而是在负荷预测的基础上进行联合配置，同时在共享储能联合配置模型中加入联络线故障因素进一步提高配置的可靠性。
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公开(公告)号：CN116415740B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310663465.4
申请日：2023-06-06
申请人： 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 金华八达集团有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04
摘要： 本公开提供了一种基于鞍论不确定性的虚拟电厂两阶段鲁棒优化方法，作用于源网荷储联动环境下，所述方法包括：获取虚拟电厂的常规模型，使用局部离散超鞅修正内生不确定性参考分布，引入相对熵与盒式、多面体不确定集优化所述鞅论模型，生成内‑外生不确定性模型；使用列与约束生成算法，结合强对偶定理与线性化理论求解两阶段鲁棒优化模型。实现冷热电虚拟电厂经济性、低碳性协调运行。本发明相对于普通鲁棒优化模型，两阶段鲁棒优化模型更加灵活，可以在保持鲁棒性的同时提高优化性能。
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公开(公告)号：CN116799830A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202311074527.4
申请日：2023-08-24
申请人： 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 金华八达集团有限公司
摘要： 为解决现有技术中难以组建大规模多微网联盟，以及多微网联盟结构简单但配置繁琐的问题，本发明提出刻画负荷不确定性的广域独立多微网共享储能配置方法，包括对于微网联盟的硬件建设和机制建立，然后在长短期神经网络对时序数据具有较强适应性的基础上，结合分位数回归算法并引入核密度估计的负荷功率概率密度预测，对于负荷的波动范围有了更精确的计算，从而可以组建广域独立的多微网联盟。本发明的有益效果如下：对于组建后的广域独立的多微网联盟提出LSTMQR‑KDE对其负荷进行概率密度预测，其中不同微网的储能不再独立配置，而是在负荷预测的基础上进行联合配置，同时在共享储能联合配置模型中加入联络线故障因素进一步提高配置的可靠性。
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公开(公告)号：CN116776134A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311033309.6
申请日：2023-08-16
申请人： 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 金华八达集团有限公司
IPC分类号： G06F18/2135 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/045 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于PCA‑SFFS‑BiGRU的光伏出力预测方法，包括：获取天气预报的气象数据，进行预处理；对各气象参数进行主成分分析，得到降维后的气象参数，组成第一特征集；使用序列前向特征选择算法进一步提取主成分分量，得到第二特征集；计算每个保留的主成分和观测到的光伏出力之间的距离相关性，使用相关性值最高的若干主成分再次启动序列前向特征选择算法，得到第三特征集；构建双向门控神经网络，并使用粒子群优化算法优化双向门控神经网络，得到光伏出力预测模型。本发明通过多次数据降维，分别进行不同目的的筛选，保留每个阶段最具价值的数据；最后利用优化后的双向门控神经网络进行训练，得到光伏出力预测模型，实现光伏发电功率的预测。
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公开(公告)号：CN116780658B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311039985.4
申请日：2023-08-17
申请人： 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 金华八达集团有限公司
IPC分类号： H02J3/46 , H02J3/32 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了考虑源‑荷双侧不确定性的多能互补优化调度方法，根据目标区域设备的运行机理，建立对应的能量转换模型；构建考虑源‑荷双侧不确定性的三层模型；设置优化目标，构建目标函数与约束条件，结合能量转换模型建立多能互补优化调度模型；利用优化求解器对多能互补优化调度模型进行求解，输出最优调度方案。本发明为避免使用历史数据导致的不确定性，实现更精确的能源调度，构建了三层模型，可以提高新能源消纳率，实现过剩新能源的经济消纳，对综合能源园区的复杂优化问题进行最优化决策，节约系统成本的同时满足工业园区的多种能源需求。
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