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公开(公告)号:CN118886736A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202410907246.0
申请日:2024-07-08
申请人: 国网黑龙江省电力有限公司 , 黑龙江大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06Q10/0637 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F17/10 , G06N3/092
摘要: 考虑用户满意度的新能源消纳方法,本发明涉及新能源消纳方法。本发明的目的是为了解决促进可再生能源消纳的过程受限于用户满意度,导致可再生能源消纳效率低的问题,而提出考虑用户满意度的新能源消纳方法。考虑用户满意度的新能源消纳方法具体过程为:步骤一、构建日前电力交易模型;步骤二、构建日内负荷调度模型;步骤三、对日前电力交易模型及日内负荷调度模型的优化问题进行建模;步骤四、基于深度强化学习求解日前电力交易模型及日内负荷调度模型的优化问题,获得动作。本发明用于新能源消纳领域。
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公开(公告)号:CN118780914A
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202410900157.3
申请日:2024-07-05
申请人: 国网黑龙江省电力有限公司 , 黑龙江大学 , 国家电网有限公司
摘要: 能源互联网中基于隐私保护的强化学习绿色证书交易方法,它属于能源互联网领域。本发明解决了现有方法存在数据隐私泄露的风险,以及难以获得最佳调度决策的问题。本发明采用联邦学习进行风电预测,训练出可供多个风电厂共同使用的风电预测模型。并基于风电预测结果提出了包括绿证市场与电力市场交易的绿证生成与交易模型,模型考虑了绿证与电力交易下导致的经济成本与环境成本问题,同时使用了现行的绿证市场交易规则来提高模型的现实可用性。最后使用一种基于稀疏网络的深度强化学习算法来获取最优调度策略。本发明方法可以应用于能源互联网中的绿色证书交易领域。
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公开(公告)号:CN115907111A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211392940.0
申请日:2022-11-08
申请人: 国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院 , 燕山大学 , 国网黑龙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
发明人: 郝文波 , 张乃心 , 徐明宇 , 颜庆宇 , 胡本然 , 华科 , 李盼 , 王珺 , 贾清泉 , 孙玲玲 , 陈晓光 , 景菲 , 关万林 , 王磊 , 荣爽 , 张美伦 , 胡远婷 , 刘延龙
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/38 , H02J3/48
摘要: 一种基于调频成本的风电功率并网评估方法,涉及一种风电功率并网评估方法,为了解决现有的电力系统频率模型未考虑自动增益控制环节以及未考虑风电场参与调频的情况,导致调频的可靠性差问题。本发明以风电场并网功率作为扰动源建立电力系统频率模型,同时根据电力系统调频成本以及风电场产出电能收益建立目标函数;利用目标函数,确定出使得电力系统调频成本最低以及风电场产出电能收益最高的约束条件;利用约束条件对电力系统频率模型进行优化,并对优化后的电力系统频率模型进行输出量求解,得到风力发电机导致的电力系统频率偏差值。有益效果为解决了电力系统调频成本高、频率偏差大的问题。
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公开(公告)号:CN117350424A
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311231834.9
申请日:2023-09-22
申请人: 国网黑龙江省电力有限公司 , 黑龙江大学
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N7/01
摘要: 本发明例涉配电网运行优化技术领域,具体涉及一种能源互联网中经济调度与电动汽车充电策略联合智能优化方法。现有技术当中能源互联网中经济调度与电动汽车充电策略的联合优化中,存在考虑不全面的问题。本发明提出了一种考虑两阶段经济调度的多目标电动汽车智能充电模型。该模型通过距离成本、时间成本、用户里程焦虑等间接反映用户的充电满意度,采用一种基于近端策略优化的方法来寻找电动汽车的最优充电策略,实现更低的充电成本和尽可能消纳充电桩中的电能。同时,还考虑了充电桩的电力经济调度,通过建立两阶段多目标优化模型,使用基于近端策略优化的深度强化学习方法给出最优电力调度策略,以实现更低的发电成本和碳排放量。
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公开(公告)号:CN111709672B
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202010701145.X
申请日:2020-07-20
申请人: 国网黑龙江省电力有限公司 , 牡丹江大学 , 黑龙江大学
IPC分类号: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 一种基于场景和深度强化学习的虚拟电厂经济调度方法,解决了现有虚拟电厂经济调度方法通用性差的问题,属于智能电网经济调度领域。本发明包括:S1、建立虚拟电厂经济调度的目标函数及相应约束条件,使电力系统正常运行;S2、根据设定阈值对历史数据进行分类,分为极端场景的数据和常态场景的数据;S3、利用生成式对抗网络GAN分别对极端场景的数据和常态场景的数据进行扩充,获取极端场景数据集和常态场景数据集;S4、利用深度确定性策略梯度算法,分别以极端场景数据集及常态场景数据集作为训练集,对神经网络进行训练,求解目标函数的参数,确定虚拟电厂经济调度策略。使具有储能和接入配电网的虚拟发电厂(VPP)在不确定条件下稳定运行。
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公开(公告)号:CN113435938B
公开(公告)日:2023-05-16
申请号:CN202110763209.3
申请日:2021-07-06
申请人: 牡丹江大学 , 国网黑龙江省电力有限公司 , 黑龙江大学
IPC分类号: G06Q30/0201 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H04L67/1097
摘要: 电力现货市场中分布式特征数据选择方法,解决了现有选择数据时不能同时兼顾成本及构建学习模型的准确率的问题,属于电力数据分析领域。包括:数据买家端确定用户侧学习模型、样本数据集及所缺少的电力数据类型及数据量,形成查询发送至数据卖家端,数据卖家端返回相对应的给定数据集给数据买家端;数据买家端联合优化用户侧学习模型准确率、用户支付、边缘服务器任务处理延迟和区块链的上传延迟以用户侧学习模型准确率最大化,支付和延迟最小化为目标,建立目标函数;求解目标函数,选择给定数据集中符合目标函数的特征数据,数据卖家端将选择的特征数据上传到区块链,数据买家端通过区块链支付并获取数据,并将数据加入至样本数据集中。
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公开(公告)号:CN113435938A
公开(公告)日:2021-09-24
申请号:CN202110763209.3
申请日:2021-07-06
申请人: 牡丹江大学 , 国网黑龙江省电力有限公司 , 黑龙江大学
摘要: 电力现货市场中分布式特征数据选择方法,解决了现有选择数据时不能同时兼顾成本及构建学习模型的准确率的问题,属于电力数据分析领域。包括:数据买家端确定用户侧学习模型、样本数据集及所缺少的电力数据类型及数据量,形成查询发送至数据卖家端,数据卖家端返回相对应的给定数据集给数据买家端;数据买家端联合优化用户侧学习模型准确率、用户支付、边缘服务器任务处理延迟和区块链的上传延迟以用户侧学习模型准确率最大化,支付和延迟最小化为目标,建立目标函数;求解目标函数,选择给定数据集中符合目标函数的特征数据,数据卖家端将选择的特征数据上传到区块链,数据买家端通过区块链支付并获取数据,并将数据加入至样本数据集中。
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公开(公告)号:CN111709672A
公开(公告)日:2020-09-25
申请号:CN202010701145.X
申请日:2020-07-20
申请人: 国网黑龙江省电力有限公司 , 牡丹江大学 , 黑龙江大学
摘要: 一种基于场景和深度强化学习的虚拟电厂经济调度方法,解决了现有虚拟电厂经济调度方法通用性差的问题,属于智能电网经济调度领域。本发明包括:S1、建立虚拟电厂经济调度的目标函数及相应约束条件,使电力系统正常运行;S2、根据设定阈值对历史数据进行分类,分为极端场景的数据和常态场景的数据;S3、利用生成式对抗网络GAN分别对极端场景的数据和常态场景的数据进行扩充,获取极端场景数据集和常态场景数据集;S4、利用深度确定性策略梯度算法,分别以极端场景数据集及常态场景数据集作为训练集,对神经网络进行训练,求解目标函数的参数,确定虚拟电厂经济调度策略。使具有储能和接入配电网的虚拟发电厂(VPP)在不确定条件下稳定运行。
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公开(公告)号:CN112802004B
公开(公告)日:2023-07-11
申请号:CN202110172076.2
申请日:2021-02-08
申请人: 国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要: 便携式输电线路和杆塔健康智能视频检测装置,属于电力输电线路状态检测领域。本发明解决了现有对输电线路和杆塔进行监测的系统,结构复杂、维护困难、便携性差、及对输电线路和杆塔的相关信息测量计算困难的问题。本发明视频图像采集模块,用于对输电线路和杆塔进行视频或图像采集;三轴加速度传感器,用于采集视频图像采集模块的倾角信息;数据处理模块,根据接收的倾角信息对视频图像采集模块采集的输电线路和杆塔的视频或图像进行倾角修正,并对修正后的图像或视频进行图像处理,获得输电线路的弧垂、异物情况,以及杆塔的倾斜、缺损和异物情况,并通过显示模块进行显示。本发明主要用于对输电线路和杆塔进行监测。
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公开(公告)号:CN113765105B
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202111123296.2
申请日:2021-09-24
申请人: 国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院 , 哈尔滨工业大学 , 黑龙江省工业技术研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H02J3/00 , H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要: 基于动态随机模型的微电网群能量管理方法,属于微电网群能量管理领域。解决了未考虑动态随机因素对微电网群系统能量管理的影响,导致能量管理能力差的问题。本发明先构建动态随机性模型,利用其生成可再生能源预测数据和负荷预测数据,然后利用电网间能量交易模型对其预测数据进行优化处理,获得优化结果,再利用日前调度模型结合实时电价,对其所接收的可再生能源预测数据、负荷预测数据和微电网间能量交易模型生成的优化结果进行调度处理,获得微电网内和微电网间能量流动数据;最后利用日内滚动优化模型利用实时的气象信息和微电网群系统状态,对微电网内和微电网间能量流动数据进行修正,完成能量管理。主要用于微电网群能量间的能量管理。
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