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公开(公告)号：CN110707705B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN201911008697.6
申请日：2019-10-22
申请人： 太原理工大学
IPC分类号： H02J3/06
摘要： 本发明涉及大规模新能源并网发电领域，一种电‑气耦合综合能源系统潮流顺序分析模型，大规模新能源并网情况下，如果新能源机组出力已经满足了EPS电负荷的需求，则根据新能源优先消纳的政策，停运所有燃气轮机组，求解各新能源机组出力，求解EPS不能消纳的新能源机组功率，并将其通过电转气设备存储在NGS中，将其代入天然气系统中，求解天然气系统潮流，确定加压器所需要消耗的电功率，迭代求解综合能源系统潮流。本发明为综合能源系统的正常稳定运行及新能源消纳能力分析提供理论依据。
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公开(公告)号：CN111786422A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010774477.0
申请日：2020-08-04
申请人： 太原理工大学
IPC分类号： H02J3/46
摘要： 本发明公开了一种基于BP神经网络的微电网参与上层电网实时优化调度方法，属于微电网调度领域。该方法包括：日前规划，上报联络线功率可调度容量阶段，以总运行成本为目标函数进行功率优化分配，并上报微电网可调容量范围；训练BP神经网络阶段模拟联络线功率、新能源发电、负荷波动与日前调度计划作为BP神经网络输入样本，求解微电网模拟调度计划，将可控单元数据作为BP神经网络的输出样本。通过前述样本得到基于BP神经网络的日内调度模型；通过上层电网确定联络线功率，通过超短期预测得到新能源、负荷这一调度时刻功率；将功率与日前调度计划一起输入日内调度模型，得到可控单元的日内调度功率。本发明解决了微电网参与上层电网实时优化调度、实现日内经济调度等问题。
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公开(公告)号：CN111786422B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202010774477.0
申请日：2020-08-04
申请人： 太原理工大学
IPC分类号： H02J3/46
摘要： 本发明公开了一种基于BP神经网络的微电网参与上层电网实时优化调度方法，属于微电网调度领域。该方法包括：日前规划，上报联络线功率可调度容量阶段，以总运行成本为目标函数进行功率优化分配，并上报微电网可调容量范围；训练BP神经网络阶段模拟联络线功率、新能源发电、负荷波动与日前调度计划作为BP神经网络输入样本，求解微电网模拟调度计划，将可控单元数据作为BP神经网络的输出样本。通过前述样本得到基于BP神经网络的日内调度模型；通过上层电网确定联络线功率，通过超短期预测得到新能源、负荷这一调度时刻功率；将功率与日前调度计划一起输入日内调度模型，得到可控单元的日内调度功率。本发明解决了微电网参与上层电网实时优化调度、实现日内经济调度等问题。
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公开(公告)号：CN111626527A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010522503.0
申请日：2020-06-10
申请人： 太原理工大学
摘要： 本发明公开了一种计及可调度电动汽车快/慢充放电形式的智能电网深度学习调度方法，属于区域智能电网运行领域，它在日前调度阶段，以总运行成本为目标函数进行电源功率优化分配；日内预调度阶段模拟负荷波动与日前调度计划作为深度学习网络输入样本，将模拟生成预测数据输入到日内预调度阶段的区域智能电网模型中，将模型训练阶段调度计划中的可控单元调度数据作为深度学习网络的输出样本。通过输入样本和输出样本训练基于深度学习网络的区域智能电网日内调度模型；通过超短期预测得到负荷下一调度时刻预测值；将预测值与日前调度计划一起输入到区域智能电网日内调度模型中，得到可控单元的日内调度值。本发明解决了区域智能电网分布式电源、电动汽车与负荷预测存在误差、对区域智能电网难以实现日内经济调度等问题。
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公开(公告)号：CN110707705A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201911008697.6
申请日：2019-10-22
申请人： 太原理工大学
IPC分类号： H02J3/06
摘要： 本发明涉及大规模新能源并网发电领域，一种电-气耦合综合能源系统潮流顺序分析模型，大规模新能源并网情况下，如果新能源机组出力已经满足了EPS电负荷的需求，则根据新能源优先消纳的政策，停运所有燃气轮机组，求解各新能源机组出力，求解EPS不能消纳的新能源机组功率，并将其通过电转气设备存储在NGS中，将其代入天然气系统中，求解天然气系统潮流，确定加压器所需要消耗的电功率，迭代求解综合能源系统潮流。本发明为综合能源系统的正常稳定运行及新能源消纳能力分析提供理论依据。
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公开(公告)号：CN110752597B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201911008696.1
申请日：2019-10-22
申请人： 太原理工大学
摘要： 本发明涉及大规模新能源并网及系统N‑1故障情况下，综合能源系统切负荷的领域，电‑气耦合综合能源系统的最小切负荷策略，在EPS中考虑EPS对NGS的支撑作用，通过改进二分法快速准确求解最小切负荷量，并根据NGS特点将其改进，应用于NGS中，以快速准确求解极端状况下，EGCIES的最小切负荷量。本发明对第三级切负荷策略进行改进，采用无功补偿的方式保证系统正常稳定运行。
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公开(公告)号：CN110752597A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911008696.1
申请日：2019-10-22
申请人： 太原理工大学
摘要： 本发明涉及大规模新能源并网及系统N-1故障情况下，综合能源系统切负荷的领域，电-气耦合综合能源系统的最小切负荷策略，在EPS中考虑EPS对NGS的支撑作用，通过改进二分法快速准确求解最小切负荷量，并根据NGS特点将其改进，应用于NGS中，以快速准确求解极端状况下，EGCIES的最小切负荷量。本发明对第三级切负荷策略进行改进，采用无功补偿的方式保证系统正常稳定运行。
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公开(公告)号：CN111626527B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202010522503.0
申请日：2020-06-10
申请人： 太原理工大学
摘要： 本发明公开了一种计及可调度电动汽车快/慢充放电形式的智能电网深度学习调度方法，属于区域智能电网运行领域，它在日前调度阶段，以总运行成本为目标函数进行电源功率优化分配；日内预调度阶段模拟负荷波动与日前调度计划作为深度学习网络输入样本，将模拟生成预测数据输入到日内预调度阶段的区域智能电网模型中，将模型训练阶段调度计划中的可控单元调度数据作为深度学习网络的输出样本。通过输入样本和输出样本训练基于深度学习网络的区域智能电网日内调度模型；通过超短期预测得到负荷下一调度时刻预测值；将预测值与日前调度计划一起输入到区域智能电网日内调度模型中，得到可控单元的日内调度值。本发明解决了区域智能电网分布式电源、电动汽车与负荷预测存在误差、对区域智能电网难以实现日内经济调度等问题。
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