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公开(公告)号：CN119582171A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411652770.4
申请日：2024-11-19
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的车网互动调度方法及系统，方法包括：获取电动汽车第一参数，根据第一参数，建立蒙特卡洛模型，获取电动汽车无序充电的日负荷曲线；根据日负荷曲线，建立混合整数线性规划模型，对混合整数线性规划模型进行优化；基于混合整数线性规划模型优化结果，利用模型预测控制方法获取最优调度指令。本发明引入蒙特卡洛模型并结合混合整数线性规划进行负荷曲线优化，得到日间充电的指导功率曲线，不仅能够实现负荷削峰填谷，还能提高电力系统的设备利用率；基于模型预测控制的调度策略增强了系统的灵活性与抗干扰能力，使得电网能够更好地适应电动汽车充电负荷的波动，从而提升了整个电力系统的稳定性和效率。
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公开(公告)号：CN119578706A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411652773.8
申请日：2024-11-19
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 东北大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种新能源汽车与电网融合互动潜力评估方法及系统，方法包括：获取新能源汽车第一参数，根据第一参数，定义用户效用函数和代理商利润函数，构建电动汽车用户与充电站代理商之间的互动策略行为；基于互动策略行为，设计代理商与用户间的演化博弈模型，并通过迭代算法寻找用户与代理商之间的策略均衡；基于策略均衡，运用Wardrop第一平衡原理，计算用户响应充放电需求的最短到达时间；建立综合考虑用户活动类型和历史信用影响下的调度潜力评估模型。本发明优化电网运营效率，促进新能源汽车与电力系统的深度融合，提高系统整体稳定性及经济效益，能够为电力公司制定合理的调度措施提供科学依据，增强电网应对大规模电动汽车接入的能力。
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公开(公告)号：CN110929405B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN201911189353.X
申请日：2019-11-28
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 东北大学
Abstract: 本发明提供一种计及风电机组及燃气轮机组的电‑气动态分析方法，涉及综合能源系统技术领域。本发明的主要步骤为：输入电力系统和天然气系统的基本参数，建立电‑气网络静态潮流模型，分别建立网络、风电机组、燃气轮机以及电力系统的动态模型，在动态模型中确定合适的小参量，并基于奇异摄动理论建立系统的多时间尺度算法，采用多时间尺度算法求解网络动态潮流模型。本发明在计算过程中考虑了电‑气互联网络中存在的多时间尺度问题，还可以准确计算电力系统在大扰动后的全网潮流分布；通过使用动态建模的方法，使得所提出的计算方法更为准确。
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公开(公告)号：CN112670981A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011473339.5
申请日：2020-12-15
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 东北大学
Abstract: 本发明提供一种抵御数据随机丢包的配电网动态状态估计方法，涉及配电网动态状态估计技术领域。本发明考虑量测数据随机丢包对配电网状态估计的影响，用马尔可夫链丢包过程描述量测数据的随机丢失，对量测数据的丢失设计补偿策略建立补偿模型。用一种提升估计精度的混合无迹卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波算法的动态状态估计算法进行配电网的状态估计，并将补偿后的量测数据在状态更新时融入更新方程中，完成融入量测数据丢包的补偿模型的新型动态状态估计算法。本发明提出的配电网动态状态估计模型可以很好的抵御丢包个数有限的量测数据随机丢失问题，具有较好的工程实现性。
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公开(公告)号：CN110929405A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911189353.X
申请日：2019-11-28
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 东北大学
Abstract: 本发明提供一种计及风电机组及燃气轮机组的电-气动态分析方法，涉及综合能源系统技术领域。本发明的主要步骤为：输入电力系统和天然气系统的基本参数，建立电-气网络静态潮流模型，分别建立网络、风电机组、燃气轮机以及电力系统的动态模型，在动态模型中确定合适的小参量，并基于奇异摄动理论建立系统的多时间尺度算法，采用多时间尺度算法求解网络动态潮流模型。本发明在计算过程中考虑了电-气互联网络中存在的多时间尺度问题，还可以准确计算电力系统在大扰动后的全网潮流分布；通过使用动态建模的方法，使得所提出的计算方法更为准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112670981B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202011473339.5
申请日：2020-12-15
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 东北大学
Abstract: 本发明提供一种抵御数据随机丢包的配电网动态状态估计方法，涉及配电网动态状态估计技术领域。本发明考虑量测数据随机丢包对配电网状态估计的影响，用马尔可夫链丢包过程描述量测数据的随机丢失，对量测数据的丢失设计补偿策略建立补偿模型。用一种提升估计精度的混合无迹卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波算法的动态状态估计算法进行配电网的状态估计，并将补偿后的量测数据在状态更新时融入更新方程中，完成融入量测数据丢包的补偿模型的新型动态状态估计算法。本发明提出的配电网动态状态估计模型可以很好的抵御丢包个数有限的量测数据随机丢失问题，具有较好的工程实现性。
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公开(公告)号：CN118017486A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410160806.0
申请日：2024-02-05
Applicant: 东北大学 , 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开一种面向核电调峰的电力系统分时段优化调度方法及相关装置，涉及新能源电力系统优化调度领域，方法包括：根据目标区域的历史数据预测第一预设时间段内的净负荷；根据所述净负荷的斜率变化对所述第一预设时间段进行划分，得到若干子时段；基于样本熵原理计算各子时段内净负荷的复杂度；构建核电分时段运行策略模型；根据各所述子时段内净负荷的复杂度，对所述核电分时段运行策略模型进行优化求解，得到优化调度策略。本发明提供的电力系统分时段优化调度方法，按净负荷的变化程度对时段进行划分，并按不同的复杂度程度进行优化求解，使核电机组的出力模式跟随净负荷时序特性，保证系统安全、稳定运行，并降低了调峰成本。
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公开(公告)号：CN110941799B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN201911197609.1
申请日：2019-11-29
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 东北大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供一种考虑系统综合不确定性因素的能量枢纽随机规划方法，涉及能源互联网技术领域。本发明通过确定系统综合不确性因素，基于蒙特卡罗法生成含有不确定性因素的随机场景，利用概率密度函数对系统综合不确定性因素进行表征，以经济性最优为规划目标确定能量枢纽内组件的数量和容量大小，综合考虑能量枢纽内生产设备、转化设备以及储能装置的初始安装费用、运行维护费用以及失负荷惩罚成本，在满足能量枢纽各类约束的条件下，建立随机规划模型，对随机规划模型进行求解得到能量枢纽组件的适当数量和容量大小，使其综合成本最低，同时提高了能量枢纽规划的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN110941799A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911197609.1
申请日：2019-11-29
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 东北大学
Abstract: 本发明提供一种考虑系统综合不确定性因素的能量枢纽随机规划方法，涉及能源互联网技术领域。本发明通过确定系统综合不确性因素，基于蒙特卡罗法生成含有不确定性因素的随机场景，利用概率密度函数对系统综合不确定性因素进行表征，以经济性最优为规划目标确定能量枢纽内组件的数量和容量大小，综合考虑能量枢纽内生产设备、转化设备以及储能装置的初始安装费用、运行维护费用以及失负荷惩罚成本，在满足能量枢纽各类约束的条件下，建立随机规划模型，对随机规划模型进行求解得到能量枢纽组件的适当数量和容量大小，使其综合成本最低，同时提高了能量枢纽规划的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117035844A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311016735.9
申请日：2023-08-11
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 东北大学
Inventor： 商文颖 , 潘霄 , 张娜 , 赵琳 , 程孟增 , 杨国琛 , 杨博 , 杨朔 , 梁毅 , 韩震焘 , 张子信 , 尹婧娇 , 吉星 , 刘禹彤 , 侯依昕 , 杨方圆 , 仲崇飞 , 刘凯 , 金鑫 , 黄博南
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于混合数据和Adam‑LSTM模型的宏观经济预测模型及方法，涉及人工智能技术领域，本发明提供的技术方案中，根据历史数据对使用深度学习模型搭建的关联关系模型进行训练，并对参数进行修正得到经济预测模型；响应于宏观经济预测请求，接收并解析所述宏观经济预测请求中包含的预测指标，其中，所述预测指标包括用电量、平均温度、平均相对湿度以及降水量；将所述预测指标输入预先建立好的所述经济预测模型中进行预测，得到宏观经济预测值。本发明实施例中，通过预先用历史数据训练的深度学习模型对宏观经济进行预测，能够在综合考虑多种影响指标的情况下以用电量预测宏观经济状况，提高宏观经济预测的准确度。
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