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公开(公告)号：CN117134358A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311017432.9
申请日：2023-08-11
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国网重庆市电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于灵敏度分析的机组组合求解方法、装置及介质；涉及电力系统领域，解决所有支路都使用分段线性模型致花费的时间较多的问题。由于统一线性模型的速度一般会比分段线性模型更快，因为统一线性模型假设了数据在整个范围内都保持线性关系，而不需要对数据进行分段处理。本申请通过对各支路进行判断分析，对关键支路使用分段线性潮流模型，非关键支路使用统一线性潮流模型，相比于全部使用分段线性潮流模型的方案，使用时间短，效率高。
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公开(公告)号：CN109412161A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811554549.X
申请日：2018-12-18
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 万凌云 , 廖庆龙 , 谢刚文 , 张盈 , 宋伟 , 张先树 , 吴高林 , 邓帮飞 , 张海兵 , 姚强 , 肖前波 , 周庆 , 钱基业 , 吴照国 , 岳鑫桂 , 高晋 , 郭思华 , 余娟 , 向明旭 , 杨燕 , 周宁 , 赵宇琪 , 曹云跃 , 宫林 , 彭姝迪 , 王光明 , 向洪 , 孟宪 , 夏磊 , 周小龙 , 李永福 , 陈伟 , 陈仁全
IPC: H02J3/01
Abstract: 本发明公开了一种电力系统概率潮流计算方法，首先获取源荷数据与对应电力系统拓扑结构数据作为潮流样本，并利用SDAE潮流模型对上述潮流样本进行计算得到对应的潮流结果，进而统计分析得到概率潮流计算结果。由于SDAE潮流模型为预先根据目标源荷数据与对应目标电力系统拓扑结构数据进行SDAE模型训练得到的SDAE潮流模型，而SDAE模型凭借深层堆栈结构及编码、解码过程能够有效提取潮流样本中高维非线性特征，进而得到对应的潮流结果，从而可以对概率潮流结果的计算精度、速度与成本进行全面的改善。本申请还提供了一种电力系统概率潮流计算系统，同样可以实现上述技术效果。
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公开(公告)号：CN119543214A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411690311.5
申请日：2024-11-25
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种计及新能源的电力系统两阶段调度决策方法，涉及电力系统及其自动化领域，在于有效表征新能源调频容量总体供给能力并引入新能源参与调度决策，从而在日前调度决策阶段合理制定常规火电机组与新能源机组的出力计划和调频容量预留情况，以缓解高比例新能源并网引起的电网调节能力不足问题。
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公开(公告)号：CN118646029A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410696559.6
申请日：2024-05-31
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种显式计及AGC细颗粒时间尺度响应动作的机会约束经济调度方法，其包括：根据响应出力的变化，在机会约束框架下构建AGC机组响应动作模型；结合AGC机组响应动作精细化模型，考虑AGC细颗粒时间尺度响应动作，构建机会约束经济调度模型；对机会约束经济调度模型解析转化，实现AGC细颗粒时间尺度响应动作的显式表征。本发明通过求解计及AGC细颗粒时间尺度响应动作的机会约束经济调度模型，能够更合理的安排机组调度计划，确保电力系统安全经济运行。
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公开(公告)号：CN110829434B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201910938908.X
申请日：2019-09-30
Applicant: 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种提高深度神经网络潮流模型扩展性的方法，主要步骤为：1)获取电力系统基本数据；2)确定特征向量；3)建立原始DNN潮流模型；4)对原始DNN潮流模型进行训练，得到训练后的原始DNN潮流模型；5)对原始DNN潮流模型进行扩建，得到扩建DNN潮流模型；6)对扩建系统概率潮流进行解算，得到概率潮流结果。本发明可广泛应用于电力系统的概率潮流求解，特别适用于因系统扩建导致原始系统DNN无法适用的情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117638859A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311351361.6
申请日：2023-10-18
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F30/20 , G06F18/2413 , G06F17/15 , H02J3/06 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开一种基于伴随模型动态交互的机组组合快速求解方法，包括以下步骤：1)基于UC线性松弛模型构建初始固定变量集合；2)对初始固定变量集合进行可行性修复；3)基于KNN分类学习，辨识并保留在UC问题约束参数扰动情况下仍保持固定状态不变的变量，从而对修复后的固定变量集合进行优化；4)利用优化后的固定变量集合构建伴随模型；5)求解伴随模型，得到最优机组组合。本发明可广泛应用于大规模的电力系统UC问题求解，可作为电力系统组合问题定制化的加速算法设计提供参考。
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公开(公告)号：CN110829434A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201910938908.X
申请日：2019-09-30
Applicant: 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种提高深度神经网络潮流模型扩展性的方法，主要步骤为：1)获取电力系统基本数据；2)确定特征向量；3)建立原始DNN潮流模型；4)对原始DNN潮流模型进行训练，得到训练后的原始DNN潮流模型；5)对原始DNN潮流模型进行扩建，得到扩建DNN潮流模型；6)对扩建系统概率潮流进行解算，得到概率潮流结果。本发明可广泛应用于电力系统的概率潮流求解，特别适用于因系统扩建导致原始系统DNN无法适用的情况。
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公开(公告)号：CN119341009A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411376123.5
申请日：2024-09-30
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/06 , H02J3/48 , H02J3/24 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种电力系统调峰调频协同调度决策方法，包括：对火电资源进行调节特性建模；其中，根据火电机组出力情况将火电机组的运行成本进行分段，至少分为深度调峰阶段和常规出力阶段；以系统运行成本最小为目标函数，以协同应对电网调峰调频需求为运行约束，建立综合考虑调峰调频需求的电力系统调度模型，对火电资源调节容量在调峰与调频需求间进行协调分配；其中，所述电力系统调度模型引入基于系统预测误差分布获取的调峰容量需求。本发明能够实现调节资源在调峰需求与调频需求间的统筹分配，进而更有效地满足电网调峰调频需求，提升了电网运行安全性和经济性。
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公开(公告)号：CN118920510A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410980540.4
申请日：2024-07-22
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明提供了一种电力系统调频速度需求量化方法、设备和介质，方法包括：基于电网的负荷、新能源、气象信息等，构造了面向净负荷短时功率最大波动预测的样本特征向量，同时对训练样本与样本特征向量进行筛选，进而建立了净负荷短时功率最大波动点预测模型，对净负荷短时功率最大波动进行预测；进一步建立了基于自适应带宽核密度估计的净负荷短时功率最大波动区间预测模型，可得到净负荷短时功率最大波动预测结果的置信区间，以区间上限作为系统净负荷短时功率最大波动可确保其能够覆盖实际净负荷的短时最大波动。通过本发明所提出的方法，能够准确量化系统净负荷短时功率最大波动，为日前调度决策方案的合理制定提供有力参考。
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公开(公告)号：CN109412161B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN201811554549.X
申请日：2018-12-18
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 万凌云 , 廖庆龙 , 谢刚文 , 张盈 , 宋伟 , 张先树 , 吴高林 , 邓帮飞 , 张海兵 , 姚强 , 肖前波 , 周庆 , 钱基业 , 吴照国 , 岳鑫桂 , 高晋 , 郭思华 , 余娟 , 向明旭 , 杨燕 , 周宁 , 赵宇琪 , 曹云跃 , 宫林 , 彭姝迪 , 王光明 , 向洪 , 孟宪 , 夏磊 , 周小龙 , 李永福 , 陈伟 , 陈仁全
IPC: H02J3/01
Abstract: 本发明公开了一种电力系统概率潮流计算方法，首先获取源荷数据与对应电力系统拓扑结构数据作为潮流样本，并利用SDAE潮流模型对上述潮流样本进行计算得到对应的潮流结果，进而统计分析得到概率潮流计算结果。由于SDAE潮流模型为预先根据目标源荷数据与对应目标电力系统拓扑结构数据进行SDAE模型训练得到的SDAE潮流模型，而SDAE模型凭借深层堆栈结构及编码、解码过程能够有效提取潮流样本中高维非线性特征，进而得到对应的潮流结果，从而可以对概率潮流结果的计算精度、速度与成本进行全面的改善。本申请还提供了一种电力系统概率潮流计算系统，同样可以实现上述技术效果。
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