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公开(公告)号：CN112446546B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202011392849.X
申请日：2020-12-02
申请人： 国网辽宁省电力有限公司技能培训中心 , 东北大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种考虑能源可靠性的综合能源系统两阶段优化配置方法，包括以下步骤：建立电‑气联合综合能源系统模型；建立电‑气联合综合能源系统的两阶段优化配置模型；根据风速的瑞利分布，得到发电量的概率分布模型并加入优化模型约束中；确定设备随机故障对系统的影响，建立两个能源可靠性指标并加入优化模型约束中；利用CPLEX求解器求解电‑气联合综合能源系统的最优配置方案。本发明方法能够降低综合能源系统能量的不确定性的影响，有效地提高系统能量的利用，减少系统的投入成本，使系统同时具有可持续性和经济性。
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公开(公告)号：CN112446546A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202011392849.X
申请日：2020-12-02
申请人： 国网辽宁省电力有限公司技能培训中心 , 东北大学
摘要： 本发明涉及一种考虑能源可靠性的综合能源系统两阶段优化配置方法，包括以下步骤：建立电‑气联合综合能源系统模型；建立电‑气联合综合能源系统的两阶段优化配置模型；根据风速的瑞利分布，得到发电量的概率分布模型并加入优化模型约束中；确定设备随机故障对系统的影响，建立两个能源可靠性指标并加入优化模型约束中；利用CPLEX求解器求解电‑气联合综合能源系统的最优配置方案。本发明方法能够降低综合能源系统能量的不确定性的影响，有效地提高系统能量的利用，减少系统的投入成本，使系统同时具有可持续性和经济性。
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公开(公告)号：CN116345508A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211569782.1
申请日：2022-12-08
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种电解铝负荷与电动汽车协调优化的需求响应策略，通过构建日前24h和日内15min电解铝负荷需求响应策略，根据日前预测数据制定日前电网功率、电解铝负荷调节情况以及风电、光伏日内预测功率，将日前需求响应策略所得结果输入到日内需求响应策略中确定实际电网功率、电动汽车充放电功率以及风电光伏实际功率，实现柔性负荷的精细化调控。本发明的优点是：构建电解铝负荷日前需求响应策略，得到日前电解铝负荷调节功率情况和风电光伏日内预测功率情况，将日前预测结果输入到日内需求响应策略中，确定实际电网功率、电动汽车充放电功率以及风电光伏实际功率，满足电网功率约束以及电动汽车出行要求。
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公开(公告)号：CN115912486A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211625787.1
申请日：2022-12-16
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明设计了一种含工业负荷分布式电源系统与电网的互动控制方法即装置。所述的方法设计了工业分布式电源系统与电网互动的双层控制架构，在下层控制中通过多智能体一致性算法的分布式控制方式建立工业生产过程优化控制体系，实现了工业生产过程可再生能源的最大化利用，同时实现了分布式燃气轮机和分布式储能设备的“即插即用”。同时，上层控制通过分布式深度强化学习算法，将工业生产的运行成本降到最低，在保证工业生产安全运行的前提下，实现了工业生产的经济运行。与其他控制方式相比，该控制方法不依赖中央控制器，每个工业分布式电源至于相邻的工业分布式电源通信即可实现对所有工业分布式电源的控制。
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公开(公告)号：CN115963790A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211628191.7
申请日：2022-12-17
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G05B19/418 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06Q50/06 , G06N3/044 , G06N3/084
摘要： 本发明提供一种氧化镁生产流程能源优化利用方法及装置，可应用于氧化镁生产流程能源利用优化及参与电网互动，有助于提升氧化镁生产流程中的能源利用率、生产流程优化以及与电网的互动能力，促进工业企业的电能替代与工业产业升级。所述方法包括如下的步骤：步骤一：建立氧化镁生产流程能源利用模型；步骤二：基于氧化镁的生产过程中的可调节能力，提出氧化镁生产过程中的优化控制方法；步骤三：基于氧化镁企业参与电网互动能力提升技术，综合考虑步骤一和步骤二得出的结果，在提出基于循环神经网络的需量预测方法的基础上，建立熔炼机理建立单吨电耗指标模型，提出在电熔镁炉能效调度在线优化控制方法。
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公开(公告)号：CN115940179A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211628887.X
申请日：2022-12-18
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 东北大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开的一种含分布式电源和电动汽车的配电网电压协同降损方法，包括如下步骤：步骤1、构建灵敏度系数；步骤2、构建灵敏度系数后，对极端电压估计，得到极端电压和位置；步骤3、得到极端电压和位置后，采用基于灵敏度系数的无功功率控制方法，根据智能体提供的无功功率，进行电压协同降损；步骤4、当智能体无功功率不足时，无法达到预期效果，此时，激活使用基于灵敏度的分布式电源有功功率削减策略。本发明的控制算法依赖于灵敏度分析来优化电压。
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公开(公告)号：CN112580174A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011453471.X
申请日：2020-12-11
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
发明人： 金宇坤 , 李增 , 韩一品 , 李娉婷 , 张迪 , 李晓鹏 , 尹良智 , 曹津铭 , 李广地 , 杨东升 , 王昊 , 吕浩轩 , 杨波 , 周博文 , 金硕巍 , 闫士杰 , 罗艳红 , 王迎春
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/12 , G06F111/08 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种基于遗传算法优化神经网络的配电网线损率计算方法。为实现结构复杂、低压台区配电网的线损计算，本发明提出一种基于遗传算法优化神经网络的配电网线损率计算方法，该计算方法基于配电网实际运行数据首先构建误差反向传播(BP)神经网络模型以计算配电网理论线损率，然后利用遗传算法(GA)深度优化神经网络并建立GA‑BP模型。基于上述模型计算配电网的理论线损率并对模型计算性能进行比对分析后表明，应用遗传算法优化后的神经网络线损率计算模型较单一BP神经网络模型具有更好的非线性拟合能力和更高的计算精度。因此采用本发明公开的计算方法，可以实现提高配电网线损率计算模型精度的目的。
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公开(公告)号：CN115796539A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211578116.4
申请日：2022-12-06
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/14 , H02J3/46
摘要： 本发明涉及一种基于区块链高载能企业优先级的需求响应调度方法，包括步骤一：构建风电模型，并针对钢铁行业、机械行业和有色金属行业典型高载能负荷特性进行分析和建模；步骤二：制定划分负荷调度优先级策略，提供逐级优惠政策；步骤三：构建负荷聚合商与风电厂及高载能负荷类交易主体间的共治交易环境；步骤四：构建负荷聚合商调度周期内自身收益与风电厂的最小成本为目标的多目标经济优化调度模型；步骤五：对上述多目标优化调度模型求解，并选取最优折衷解；在考虑高载能企业调度优先级的同时，采用负荷电价逐级优惠，构建负荷聚合商－风电－高载能企业的三方交易模式，从而改善了风电的消纳量，大大提高了风电厂的经济性。
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公开(公告)号：CN117709524A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311697596.0
申请日：2023-12-12
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 国家电网有限公司 , 东北大学
摘要： 本发明一种基于贝叶斯优化的钢铁行业碳排放预测方法及系统，属于电力能源预测技术领域，该方法首先对数据进行预处理，通过Person相关系数确定输入特征变量，然后，输入到改进的Stacking集成学习模型中，以最后输出的误差指标作为目标函数，通过贝叶斯优化算法调整Stacking集成学习双层学习器的超参数，最后通过误差补偿模型进一步优化预测结果。该预测方法通过使用Person相关系数分析了钢铁行业特征变量之间的关系，综合考虑了与碳排放关联性强的影响因素，在进行碳排放预测时使用了改进的Stacking集成学习模型，采用误差补偿模型对Stacking集成学习模型误差进行优化，大大提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN117689078A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311743786.1
申请日：2023-12-19
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 国家电网有限公司 , 东北大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/04 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06N5/022 , G06N20/20 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N7/01 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/25
摘要： 本发明公开了一种基于电力数据驱动的钢铁行业碳排放监测方法，包括以下步骤：S1：电力设备数据采集，建立电‑碳实时数据集；S2：输入电‑碳实时数据集，依据知识图谱算法建立电‑碳关系函数；S3：通过电‑碳关系函数，运用机器学习算法建立基于电力数据的碳排放转换模型；S4：通过融合优化算法和交叉验证算法对碳排放转换模型进行优化，构建不同时间维度的电‑碳监测模型。本发明通过企业电力数据，挖掘“电力‑能源消费‑碳排放”的深层次关联体系，应用关联知识图谱理论、机器学习算法、交叉验证与融合优化算法构建基于电力数据驱动的钢铁行业碳排放监测的预测模型，对钢铁企业的碳减排潜力进行挖掘。
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