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公开(公告)号：CN113794201B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202111132232.9
申请日：2021-09-27
申请人： 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 武汉大学
摘要： 一种基于最优潮流的微电网等值建模方法，其先根据微电网内负荷和电源的历史运行参数预测下一日的负荷、风电和光伏出力，再基于负荷、风电和光伏预测的误差建立源侧的不确定概率分布模型，并利用蒙特卡洛方法对不确定模型多次抽样以生成多种运行场景，然后利用微电网内潮流优化模型对多种运行场景优化求解，得到各运行场景下微电网联络线上的潮流波动曲线，随后将潮流波动曲线数据拟合得到一条联络线功率波动曲线，最后将波动曲线上下平移，使通过平移形成的运行区域覆盖99%以上的运行点，该平移区域即为微电网的等值模型。该方法适用于多微电网之间的协同调控、微电网与配电网之间的调度、微电网的日前‑日内经济性优化。
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公开(公告)号：CN113794201A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111132232.9
申请日：2021-09-27
申请人： 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 武汉大学
摘要： 一种基于最优潮流的微电网等值建模方法，其先根据微电网内负荷和电源的历史运行参数预测下一日的负荷、风电和光伏出力，再基于负荷、风电和光伏预测的误差建立源侧的不确定概率分布模型，并利用蒙特卡洛方法对不确定模型多次抽样以生成多种运行场景，然后利用微电网内潮流优化模型对多种运行场景优化求解，得到各运行场景下微电网联络线上的潮流波动曲线，随后将潮流波动曲线数据拟合得到一条联络线功率波动曲线，最后将波动曲线上下平移，使通过平移形成的运行区域覆盖99%以上的运行点，该平移区域即为微电网的等值模型。该方法适用于多微电网之间的协同调控、微电网与配电网之间的调度、微电网的日前‑日内经济性优化。
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公开(公告)号：CN114400712B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210031104.3
申请日：2022-01-12
申请人： 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 武汉大学
IPC分类号： H02J3/46 , H02J3/28 , H02J3/24 , G06F30/25 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N7/08 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/04
摘要： 一种基于改进二阶粒子群算法的微电网群优化调度方法，该方法先分别构建微电网群内部各类设备的数学模型，并建立以微电网群综合运行成本最小、风光消纳率最大、联络线功率波动最小为目标的微电网群优化调度模型，然后以风电、光电、储能、柴油机组出力作为粒子群的位置，适应度函数作为目标函数，采用改进二阶粒子群算法求解上述优化调度模型，以得到微电网群的优化调度方案。该方法不仅在使微电网群整体的运行成本最低的同时降低了微电网并网对配电网的冲击，而且提高了算法的精度和计算速度。
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公开(公告)号：CN115688007A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211436221.4
申请日：2022-11-16
申请人： 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 武汉大学
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/22 , G06F18/2135
摘要： 一种基于数据驱动的新能源出力建模方法，包括以下步骤：获取新能源场站中不同新能源机组的出力数据；利用拉格朗日多项插值法对缺失的出力数据进行插值补齐；建立风电机组功率‑风速的数学模型和光伏机组功率‑光照强度的数学模型；对数学模型的参数进行拟合，利用拟合的数学模型与拉依达准则筛选出异常功率数据，并利用拟合的数学模型对异常功率数据进行补齐；利用K‑medoids聚类方法对新能源机组进行分类；利用主成分分析法将不同类别新能源机组的风速/光照强度降维至一维作为新能源场站的特征数据；建立新能源场站的总功率与风速/光照强度之间的数学模型。本设计不仅使得模型简单、计算量小，而且使得模型准确度高。
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公开(公告)号：CN114400712A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210031104.3
申请日：2022-01-12
申请人： 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 武汉大学
IPC分类号： H02J3/46 , H02J3/28 , H02J3/24 , G06F30/25 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06N3/00 , G06N7/08 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/04
摘要： 一种基于改进二阶粒子群算法的微电网群优化调度方法，该方法先分别构建微电网群内部各类设备的数学模型，并建立以微电网群综合运行成本最小、风光消纳率最大、联络线功率波动最小为目标的微电网群优化调度模型，然后以风电、光电、储能、柴油机组出力作为粒子群的位置，适应度函数作为目标函数，采用改进二阶粒子群算法求解上述优化调度模型，以得到微电网群的优化调度方案。该方法不仅在使微电网群整体的运行成本最低的同时降低了微电网并网对配电网的冲击，而且提高了算法的精度和计算速度。
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公开(公告)号：CN114665479A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210565831.8
申请日：2022-05-24
申请人： 武汉大学
摘要： 本发明公开了一种考虑网络重构的配电网供电恢复方法及系统，在供电恢复上考虑网络重构、分布式电源、柔性多状态开关三种恢复供电的手段。首先，采用配电网无向图的关联矩阵对离网节点进行快速搜索，统计可用于恢复供电的设备和资源；其次，建立模拟闭环运行配电网节点电压优化模型，并根据潮流优化结果，切除环路中支路端节点电压低、潮流较小的支路，确定供电恢复所采用的配电网拓扑；最后，建立考虑负荷分级的负荷恢复模型，优化计算恢复负荷方案。本发明减少了故障后配电网因拓扑不合理而缩小供电恢复范围的情况，有效保障了故障下配电网的可靠性。
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公开(公告)号：CN114665479B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210565831.8
申请日：2022-05-24
申请人： 武汉大学
摘要： 本发明公开了一种考虑网络重构的配电网供电恢复方法及系统，在供电恢复上考虑网络重构、分布式电源、柔性多状态开关三种恢复供电的手段。首先，采用配电网无向图的关联矩阵对离网节点进行快速搜索，统计可用于恢复供电的设备和资源；其次，建立模拟闭环运行配电网节点电压优化模型，并根据潮流优化结果，切除环路中支路端节点电压低、潮流较小的支路，确定供电恢复所采用的配电网拓扑；最后，建立考虑负荷分级的负荷恢复模型，优化计算恢复负荷方案。本发明减少了故障后配电网因拓扑不合理而缩小供电恢复范围的情况，有效保障了故障下配电网的可靠性。
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公开(公告)号：CN114726008B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210650563.X
申请日：2022-06-10
申请人： 武汉大学
摘要： 本发明提供一种主动配电网与多微电网联合鲁棒优化方法及系统，包括：获取MMG与ADN的日前风光荷预测数据、ADN分时电价、储能和燃气轮机的调度费用等；建立ADN的两阶段鲁棒优化模型，以综合运行成本最低为目标函数，ADN内含储能、柔性多状态开关、联络开关、有载调压器和无功电容器组等可调度资源来应对ADN中风光荷预测的不确定性；建立MMG的两阶段鲁棒优化模型，考虑风光荷的预测不确定性，对MMG内部的燃气轮机和储能设备进行调控；ADN与MG属于不同利益主体，利用ADMM对联合鲁棒优化模型进行求解，既能减小通信的负担，保证各利益主体的隐私，也能迭代实现系统整体最优经济运行；对于ADN和各MG的两阶段鲁棒优化模型，采用C&CG进行求解。
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公开(公告)号：CN118822154A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410797447.X
申请日：2024-06-20
申请人： 武汉大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , H02J3/00 , G06Q10/0635 , G06Q10/0637 , G06Q10/20 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种微电网运行优化方法、装置及电子设备，其中，该微电网运行优化方法包括：构建目标微电网的正常场景集合和故障场景集合；所述正常场景集合包括若干正常场景，所述故障场景集合包括若干故障场景；基于所述正常场景集合和所述故障场景集合，构建所述目标微电网的多场景运行优化模型；对所述目标微电网的多场景运行优化模型进行求解，根据求解结果确定所述目标微电网的运行优化策略。通过本发明，能够考虑到了目标微电网内部设备出现故障的情况，对目标微电网优化的可靠性更佳，解决了现有技术中存在的对微电网的运行优化效果不佳的问题。
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公开(公告)号：CN114726008A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210650563.X
申请日：2022-06-10
申请人： 武汉大学
摘要： 本发明提供一种主动配电网与多微电网联合鲁棒优化方法及系统，包括：获取MMG与ADN的日前风光荷预测数据、ADN分时电价、储能和燃气轮机的调度费用等；建立ADN的两阶段鲁棒优化模型，以综合运行成本最低为目标函数，ADN内含储能、柔性多状态开关、联络开关、有载调压器和无功电容器组等可调度资源来应对ADN中风光荷预测的不确定性；建立MMG的两阶段鲁棒优化模型，考虑风光荷的预测不确定性，对MMG内部的燃气轮机和储能设备进行调控；ADN与MG属于不同利益主体，利用ADMM对联合鲁棒优化模型进行求解，既能减小通信的负担，保证各利益主体的隐私，也能迭代实现系统整体最优经济运行；对于ADN和各MG的两阶段鲁棒优化模型，采用C&CG进行求解。
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