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公开(公告)号：CN109193779A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811207628.3
申请日：2018-10-17
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 清华大学
Abstract: 本发明提供一种分布式风力发电最大容量评估方法，其特征在于，包括：确定分布式风力发电最大容量评估模型；所述评估模型包括配电网各个节点处分布式风力发电的网点接入容量与不可控因子的关系；将风力发电不同场景下的多组所述不可控因子输入所述分布式风力发电最大容量评估模型，得到所述不同场景下所述网点接入容量最优解；利用蒙特卡洛模拟方法对所述不同场景下所述网点接入容量最优解进行检验，筛选出满足机会约束的可行解集合，所述可行解集合即为分布式风力发电最大容量。本发明利用多参数规划算法对于多个相似场景的问题求解进行加速，扩大了多场景优化中的样本规模，提升了分布式风力发电最大容量评估的效率和精度。
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公开(公告)号：CN109245182B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201811207622.6
申请日：2018-10-17
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于参数规划的分布式光伏最大容量评估方法，所述评估方法包括：首先，基于目标函数与约束条件建立分布式光伏最大容量评估模型；然后，基于所述评估模型，评估所述分布式光伏的最大容量。采用该评估方法提升了分布式光伏最大容量评估的效率，提高容量评估的精度，适合应用于分布式光伏建设和接入的容量评估环节之中。
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公开(公告)号：CN109787247A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811548006.7
申请日：2018-12-18
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于多参数规划的无功补偿规划方法，所述方法包括以下步骤：建立无功补偿规划模型；确定所述无功补偿规划模型函数；通过多参数规划算法，建立多参数的分段式函数；采用多场景抽样法，对不同场景下的多参数的分段式函数求出每一个场景下的最优解；利用蒙特卡洛模拟方法对最优解进行验证，筛选出可行解集合，并挑选出最优的规划方案，完成无功补偿规划。本发明有效解决了配电网中考虑负荷与分布式电源不确定性的无功补偿规划问题；在多场景优化的过程中极大的提高了计算效率，解决了多场景优化法中计算时间对样本数的限制。
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公开(公告)号：CN109193779B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201811207628.3
申请日：2018-10-17
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 清华大学
Abstract: 本发明提供一种分布式风力发电最大容量评估方法，其特征在于，包括：确定分布式风力发电最大容量评估模型；所述评估模型包括配电网各个节点处分布式风力发电的网点接入容量与不可控因子的关系；将风力发电不同场景下的多组所述不可控因子输入所述分布式风力发电最大容量评估模型，得到所述不同场景下所述网点接入容量最优解；利用蒙特卡洛模拟方法对所述不同场景下所述网点接入容量最优解进行检验，筛选出满足机会约束的可行解集合，所述可行解集合即为分布式风力发电最大容量。本发明利用多参数规划算法对于多个相似场景的问题求解进行加速，扩大了多场景优化中的样本规模，提升了分布式风力发电最大容量评估的效率和精度。
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公开(公告)号：CN109829563A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201811547610.8
申请日：2018-12-18
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多参数规划的馈线传输极限容量评估方法。所述方法包括：建立馈线传输极限容量评估模型；基于历史数据或评估模型生成随机变量样本集合，根据样本集合中每一个场景下对应的随机变量，求出相应的最优解；对最优解进行检验并形成可行解集合，在可行解集合中挑选出使得目标函数最优的馈线传输极限容量，完成评估。本发明解决了配电网中考虑负荷与分布式电源不确定性的馈线传输极限容量评估问题，有别于传统算法的是本方法在多场景优化的过程中极大的提高了计算效率，突破性的解决了多场景优化法中计算时间对样本数的限制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109245182A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811207622.6
申请日：2018-10-17
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于参数规划的分布式光伏最大容量评估方法，所述评估方法包括：首先，基于目标函数与约束条件建立分布式光伏最大容量评估模型；然后，基于所述评估模型，评估所述分布式光伏的最大容量。采用该评估方法提升了分布式光伏最大容量评估的效率，提高容量评估的精度，适合应用于分布式光伏建设和接入的容量评估环节之中。
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公开(公告)号：CN109829563B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN201811547610.8
申请日：2018-12-18
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多参数规划的馈线传输极限容量评估方法。所述方法包括：建立馈线传输极限容量评估模型；基于历史数据或评估模型生成随机变量样本集合，根据样本集合中每一个场景下对应的随机变量，求出相应的最优解；对最优解进行检验并形成可行解集合，在可行解集合中挑选出使得目标函数最优的馈线传输极限容量，完成评估。本发明解决了配电网中考虑负荷与分布式电源不确定性的馈线传输极限容量评估问题，有别于传统算法的是本方法在多场景优化的过程中极大的提高了计算效率，突破性的解决了多场景优化法中计算时间对样本数的限制。
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公开(公告)号：CN113346480B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110538629.1
申请日：2021-05-18
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 清华大学 , 国家电网有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于机会约束的电力系统机组组合方法，属于电力系统运行控制技术领域。该方法首先建立由目标函数和约束条件构成的基于机会约束的电力系统机组组合模型，然后对该模型进行转化，将模型中的机会约束写成分位数的形式并引入松弛变量，建立松弛后的基于机会约束的电力系统机组组合模型，求解得到各松弛变量的值；利用各松弛变量的值，获得基于机会约束的电力系统机组组合模型有可行解的约束条件，然后依次建立可再生能源弃电量调度模型和发电机出力优化模型并分别求解，从而获得最终的机组组合结果。本发明考虑了电力系统中可再生能源的波动，保证了电力系统安全，适合应用于具有高可再生能源渗透率的电力系统机组组合场景之中。
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公开(公告)号：CN110224434B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201910519809.8
申请日：2019-06-17
Abstract: 本发明涉及一种基于随机鲁棒优化的电力系统调度方法，属于电力系统运行控制技术领域。该方法首先建立由目标函数和约束条件构成的电力系统调度模型；对约束条件进行转化，将原模型转化为一个非线性优化问题；对转化后的模型求解，得到发电机出力，并根据求解结果进行相应调度决策实现电力系统调度。本发明考虑了电力系统中可再生能源的波动，减小了校正控制的成本，保证了电力系统安全，适合应用于电力系统的滚动调度等场景之中。
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公开(公告)号：CN111416396A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010242058.2
申请日：2020-03-31
Applicant: 清华大学 , 国网吉林省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及一种辅助服务市场中考虑电采暖的火电与风电联合调度方法，属于电力系统运行技术领域。本方法考虑了调度的公平性，构建了由目标函数和约束条件构成的辅助服务市场中考虑电采暖的火电与风电联合调度模型，采用内点法求解该模型，将得到的最优解作为辅助服务市场中考虑电采暖的火电与风电联合调度参数，基于调度参数进行调度。本发明充分考虑辅助服务市场的作用，保证调度的公平分配，得到更为合理的调度结果，确保了电力系统安全运行。
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