-
公开(公告)号：CN110365017B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201910721550.5
申请日：2019-08-06
Applicant: 山东科汇电力自动化股份有限公司 , 青岛科汇电气有限公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 一种应用于中低压配电网的配电终端拓扑网络生成方法，属于配电自动化技术领域。其特征在于：包括如下步骤：步骤1001，配电主站向配电网中发出控制信号；步骤1002，所有配电终端接收到控制信号并发出反馈信号；步骤1003，配电网络对是否检测到该反馈信号进行记录；步骤1004，配电主站得到配电终端的记录；步骤1005，配电主站控制每个配电终端均完成一次反馈；步骤1006，配电主站根据配电终端的记录结果，生成统计表；步骤1007，配电主站生成配电终端拓扑网络图。在本应用于中低压配电网的配电终端拓扑网络生成方法中，根据反馈信号的单一流通路径确定配电终端网络拓扑图，同时无需额外增加设备，对配电网络影响较小。
-
公开(公告)号：CN111698051B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010517858.0
申请日：2020-06-09
Applicant: 山东科汇电力自动化股份有限公司 , 青岛科汇电气有限公司
IPC: H04J3/06
Abstract: 一种低压配电网时间同步方法，属于低压配电技术领域。其特征在于：包括如下步骤：步骤1）沿输电方向给低压配电网划分等级；步骤2）在第一级低压配电网的根节点智能终端P处注入对时特征脉冲信号，并在第一级低压配电网的各组P1~Pn处接收对时特征脉冲信号，完成第一级的级内对时；步骤3）在第一级低压配电网的各组P1~Pn处分别注入对时特征脉冲信号，并在第二级低压配电网中与其相连的子节点智能终端Q处接收信号，完成级间对时；步骤4）按照输电方向依次对每一级低压配电网完成级内对时以及相邻两级低压配电网的级间对时。本低压配电网时间同步方法保证了对时准确，方法成本低，可靠性高，简单易行，便于推广使用。
-
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。
-
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。
-
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。
-
Patent Agency Ranking
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。
-
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。
-
公开(公告)号：CN111668835A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010530107.2
申请日：2020-06-11
Applicant: 山东科汇电力自动化股份有限公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 一种应用于低压配电网的网络拓扑识别方法，属于电力系统应用领域。其特征在于：包括如下步骤：步骤1001，开始进行拓扑识别；步骤1002，查找当前网络中的所有识别终端；步骤1003，源终端发送开始识别目标终端的命令；步骤1004，目标终端向网络中发送识别信号；步骤1005，网络中的多有终端对线路中的信号进行录播和处理；步骤1006，是否对网络中所有识别终端完成识别；步骤1007，切换目标识别终端；步骤1008，源终端形成网络识别矩阵；步骤1009，源终端形成拓扑识别表。在本应用于低压配电网的网络拓扑识别方法中，根据反馈信号的单一流通路径确定配电终端网络拓扑图，无需额外增加设备，对配电网络的影响较小。
-
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。
-
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。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
16
records
(took 0.054 seconds)
