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公开(公告)号：CN114611774B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210198765.5
申请日：2022-03-02
Applicant: 山东理工大学 , 山东科汇电力自动化股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F17/11 , H02J3/00
Abstract: 主从博弈抑制微电网群虚假交易信息产生的优化调度方法，属于配电网储能技术领域。以微电网群运营商和多个微电网组成微电网群；根据上报电量与实际用电量为标准，建立诚信机制；基于群内余缺电量情况和上报购售电量，制定交易原则；以微电网群运营商为领导，微电网为跟随者建立主从博弈模型；微电网以微电网运行费用最低为目标，根据群内交易电价动态调整交易电量；微电网群运营商根据交易原则与上报交易电量，制定交易电价；通过博弈，得到最终交易方案；通过上报交易电量与真实交易电量对比，对微电网进行奖惩。本发明能准确有效的调节群内电能交易，能够抑制微电网上报虚假信息，适应于解决含高比例风光的微电网群的安全经济运行问题。
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公开(公告)号：CN116361674B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310366771.1
申请日：2023-04-07
Applicant: 山东理工大学 , 山东科汇电力自动化股份有限公司
IPC: G06F18/23211 , G06F18/23213 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/28 , H02J3/38
Abstract: 基于期望成本最小化的光储型园区负荷曲线最优聚类方法，属于用户侧光储绿色电站运行与控制技术领域。原始负荷数据聚K类，获得K条典型负荷曲线；考虑负荷不确定性，建立线性化的期望功率不足和期望功率削减模型；以园区用电电费最小为优化目标，优化计算不同典型负荷曲线下光储型园区储能最优运行曲线；根据K条典型储能运行曲线，考虑负荷不确定性，计算每类负荷中所有负荷曲线下光储型园区用电费用，获得K条储能运行曲线下光储型园区期望用电电费；确定园区负荷曲线的最优聚类数。本发明充分考虑了光储型园区运行的日内经济效益，更贴近于实际应用场景，解决了电力系统实际运行场景下的最佳聚类数问题。
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公开(公告)号：CN116415732A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310407877.1
申请日：2023-04-17
Applicant: 山东理工大学 , 山东科汇电力自动化股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/241 , G06N3/0499 , G06N3/086 , H02J3/00
Abstract: 本发明提供了一种基于改进ARNN的用户侧电力负荷数据处理方法，属于数据处理技术领域。S1基于K‑means聚类算法将负荷数据进行分类；S2基于EPPS对人工神经网络节点数优化模型求解，得到每一类负荷曲线最优匹配节点数方案；S3基于动态识别算法建立数据种类识别模型，重构输入矩阵，并选择对应最优节点数；S4基于改进的ARNN建立短期高维负荷动态预测模型。本发明能准确有效的针对短期高维负荷数据实现多步预测，同时考虑了聚类动态识别特性，能够剔除与目标变量无关的变量，并利用EPPS优化出适用于各自类的神经网络节点数，使得输入数据在所属类中进行预测，适应于解决短期高维园区负荷预测问题。
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公开(公告)号：CN116187099B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310443101.5
申请日：2023-04-24
Applicant: 山东理工大学 , 山东科汇电力自动化股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F111/06 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明提供了一种基于双层迭代的用户侧储能配置方法，属于用户侧储能优化配置领域。其特征在于：包括如下步骤：S1：建立用户侧峰谷平时段划分模型；S2：构建DSO的利润最大化模型；S3：构建计及光伏不确定性的用户效益最大化模型；S4：对双层模型进行求解，确定用户侧最优储能配置。本发明在上层，首先对消费者和产消者的峰谷平时段进行划分。然后，针对配电系统运营商(DSO)提出一个利润最大化模型来优化运行成本、功率损耗和峰谷差。其次，为了对冲不确定光伏的风险，更好的优化储能的相关配置，在下层针对用户和产消者提出了以电度电费、需量电费和储能生命周期成本最小化为目标的随机优化模型。
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公开(公告)号：CN115187264A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210958272.7
申请日：2022-08-09
Applicant: 山东理工大学 , 山东科汇电力自动化股份有限公司
Abstract: 一种微电网群两阶段日前交易优化方法，属于微电网群电力交易领域。S1以微电网群运营商和多个微电网组成微电网群；S2建立根据微电网群内部供需形势动态调整的交易机制；S3针对各微电网存在的交易违约行为制定惩罚机制；S4微电网对交易违约的经济风险进行量化；S5实现新能源出力场景建模；S6各微电网上报各时刻的交易需求量；S7微电网群运营商制进行电力定价，并反馈给各微电网；S8根据反馈信息，微电网进行优化调整，再次上报微电网群运营商；S9通过不断迭代，最终达到均衡。本发明实现更加有利的群内交易策略，能够抑制MG新能源出力不确定性带来的经济风险，适应于解决含高比例风光的微电网群的安全经济运行问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116361674A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310366771.1
申请日：2023-04-07
Applicant: 山东理工大学 , 山东科汇电力自动化股份有限公司
IPC: G06F18/23211 , G06F18/23213 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/28 , H02J3/38
Abstract: 基于期望成本最小化的光储型园区负荷曲线最优聚类方法，属于用户侧光储绿色电站运行与控制技术领域。原始负荷数据聚K类，获得K条典型负荷曲线；考虑负荷不确定性，建立线性化的期望功率不足和期望功率削减模型；以园区用电电费最小为优化目标，优化计算不同典型负荷曲线下光储型园区储能最优运行曲线；根据K条典型储能运行曲线，考虑负荷不确定性，计算每类负荷中所有负荷曲线下光储型园区用电费用，获得K条储能运行曲线下光储型园区期望用电电费；确定园区负荷曲线的最优聚类数。本发明充分考虑了光储型园区运行的日内经济效益，更贴近于实际应用场景，解决了电力系统实际运行场景下的最佳聚类数问题。
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公开(公告)号：CN116187099A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310443101.5
申请日：2023-04-24
Applicant: 山东理工大学 , 山东科汇电力自动化股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F111/06 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明提供了一种基于双层迭代的用户侧储能配置方法，属于用户侧储能优化配置领域。其特征在于：包括如下步骤：S1：建立用户侧峰谷平时段划分模型；S2：构建DSO的利润最大化模型；S3：构建计及光伏不确定性的用户效益最大化模型；S4：对双层模型进行求解，确定用户侧最优储能配置。本发明在上层，首先对消费者和产消者的峰谷平时段进行划分。然后，针对配电系统运营商(DSO)提出一个利润最大化模型来优化运行成本、功率损耗和峰谷差。其次，为了对冲不确定光伏的风险，更好的优化储能的相关配置，在下层针对用户和产消者提出了以电度电费、需量电费和储能生命周期成本最小化为目标的随机优化模型。
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公开(公告)号：CN116109009A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310368418.7
申请日：2023-04-10
Applicant: 山东理工大学 , 山东科汇电力自动化股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , H02J3/28 , H02J3/38 , G06Q50/06 , G06F18/23213
Abstract: 基于多特征量提取的光储型园区负荷曲线动态识别方法，属于用户侧光储绿色电站运行与控制技术领域。对原始负荷数据进行聚类，获得K条负荷特征曲线；日前负荷与负荷特征曲线所属曲线最值比较，计算相同时间段内k1中的负荷特征曲线以及日前负荷曲线每两个点之间的斜率，并判断是否满足斜率条件；计算日前负荷和k2中的负荷特征曲线的相同时间段的功率差值，并判断是否满足功率条件；计算日前负荷和k3中的负荷特征曲线的相同时间段的每段时间的距离，并判断是否满足距离条件；确定日前负荷曲线所属负荷特征曲线以及对应的储能运行策略。本发明确定该日前负荷的储能运行策略，解决了光储型园区储能运行策略难以确定的问题。
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公开(公告)号：CN116109009B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310368418.7
申请日：2023-04-10
Applicant: 山东理工大学 , 山东科汇电力自动化股份有限公司
Abstract: 基于多特征量提取的光储型园区负荷曲线动态识别方法，属于用户侧光储绿色电站运行与控制技术领域。对原始负荷数据进行聚类，获得K条负荷特征曲线；日前负荷与负荷特征曲线所属曲线最值比较，计算相同时间段内k1中的负荷特征曲线以及日前负荷曲线每两个点之间的斜率，并判断是否满足斜率条件；计算日前负荷和k2中的负荷特征曲线的相同时间段的功率差值，并判断是否满足功率条件；计算日前负荷和k3中的负荷特征曲线的相同时间段的每段时间的距离，并判断是否满足距离条件；确定日前负荷曲线所属负荷特征曲线以及对应的储能运行策略。本发明确定该日前负荷的储能运行策略，解决了光储型园区储能运行策略难以确定的问题。
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公开(公告)号：CN115330173A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210950272.2
申请日：2022-08-09
Applicant: 山东理工大学 , 山东科汇电力自动化股份有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 基于改进伯恩斯坦多项式的光储型园区需量防守方法，属于用户侧储能运行与控制技术领域。其特征在于：S1提出基于区间归一化的Bernstein多项式；S2构建基于改进Bernstein多项式的储能连续时间尺度运行模型；S3构建基于改进Bernstein多项式的光储型园区需量防守模型；S4对时间尺度运行和防守模型求解，得到光储型园区需量防守策略。本发明构造了光储型园区需量防守策略，能够获取储能任意时间断面内的能量状态，准确地反应储能能量的爬坡过程，能够在保证逼近精度的同时，提升光储型园区需量防守能力，可应用于电力系统韧性与灵活性提升、储能配置、随机调度等领域。
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