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公开(公告)号：CN106803135A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201710031307.1
申请日：2017-01-17
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明实施例公开了一种光伏发电系统输出功率的预测方法，通过对预设时间段内光伏发电系统的历史输出功率数据进行变分模态分解，根据分解所得的多个分解分量与相应的气象数据建立极限学习机预测模型，并根据极限学习机预测模型计算各个分解分量的预测结果，将各个预测结果的和作为光伏发电系统输出功率的预测结果。变分模态分解算法具有良好的噪声鲁棒性和非递归性，选取合理的参数可有效避免模态混叠现象，从而获得准确高的分解信号，有利于提高预测精度；极限学习机良好的泛化性能以及学习速度快的特点，可进一步提高预测精度与预测效率。此外，本发明实施例还提供了相应的实现装置，进一步使得所述方法更具有实用性，所述装置具有相应的优点。
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公开(公告)号：CN107506874A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710867841.6
申请日：2017-09-22
申请人： 广东工业大学
CPC分类号： G06Q10/04 , G06Q30/0283 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种电价定价方法及系统，该方法包括：预测响应新电价前一天内每个小时内的用户负荷量和分布式电源发电量；计算每个小时对应的响应新电价前的用户负荷量与分布式电源发电量的差值；根据每个小时对应的响应新电价前的用户负荷量、分布式电源发电量和用户负荷量与分布式电源发电量的差值，利用粒子群算法在预设约定条件内对电价优化模型进行优化，获取每个小时对应的电价改变量和一天对应的最大收益；本发明以分布式电源短期预测发电量与成本为基础，与峰谷分时电价与阶梯电价相结合，减小了负荷峰谷差、提高了可再生能源发电利用率、降低了用户用电成本以及增加了售电公司收益。
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公开(公告)号：CN107480816A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710670647.9
申请日：2017-08-08
申请人： 广东工业大学
CPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
摘要： 本申请公开了一种降低售电公司收益风险的运营策略的优化方法，包括：建立电动汽车备用模型和基于条件风险价值(Conditional Value at Risk，CVaR)的售电公司购售电模型，在满足约束条件的前提下，利用上述模型计算在给定电价场景下给定购买时段内每时刻调用电动汽车备用获得的总利润，记录大于零的总利润对应的时刻为调用时刻，并在该调用时刻调用电动汽车备用。本方法考虑可提供备用的电动汽车的灵活储能特性，提出售电公司购买电动汽车备用模式，建立策略模型，可有效降低售电公司收益风险。本申请同时还提供了一种降低售电公司收益风险的运营策略的优化系统，具有上述有益效果。
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