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公开(公告)号：CN116454855A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202210962597.2
申请日：2022-08-11
申请人： 新疆大学
摘要： 基于偏差补偿的两阶段多场景多级需求响应方法，综合需求响应是园区级综合能源系统满足负荷需求的重要组成部分。大多数现有的需求响应策略严重依赖于对未来不确定性的显式预测。考虑分布式发电和多能源负荷情况下的预测不确定性，提出了一种基于偏差补偿的日前‑实时双层多场景多阶段需求响应策略。其中日前阶段对比气价和分时电价得到不同场景，考虑负荷侧需求响应能力，制定日前响应计划。实时阶段考虑了风力发电、电力负荷和热负荷的不确定性以及策略实时响应速度，根据偏差对部分日前响应计划进行补偿。将上述需求响应策略作为约束条件嵌入多目标哈里斯鹰算法求解负荷侧储能A、储热和风电场侧储能B的容量大小。仿真结果表明，与传统的需求响应策略相比，由于在实时阶段只对偏差进行补偿，只改变了部分日前计划，故该策略具有更快的实时响应速度，同时，园区综合能源系统内部的风电利用率也更高。
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公开(公告)号：CN115693646A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211116268.2
申请日：2022-09-14
申请人： 新疆大学
摘要： 计及源荷低碳性与CCGP的两阶段优化调度方法，在低碳经济背景下解决火电机组碳排放高和源荷预测误差导致的全局信息不匹配问题，提出计及源荷低碳性与机会约束目标规划(CCGP)的两阶段调度模型。首先，规划阶段兼顾源荷低碳经济性与安全性，建立需求响应后计及碳交易和源荷不确定的调度模型。然后，调整阶段计及预测信息不匹配影响和激励型负荷，以出力调整偏差最小优化实时出力。最后，通过确定性等价理论对模型转化，在改进IEEE30节点系统中验证模型。结果表明，所提模型有效降低了系统碳排放量与运行成本，提高了风电消纳能力及评估备用容量缺额需求。
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公开(公告)号：CN110715055A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201911012787.2
申请日：2019-10-23
申请人： 新疆大学
IPC分类号： F16J15/34 , F16J15/3204
摘要： 本发明提供一种用于贵金属提取搅拌器机械密封装置，包括：轴套、动环、静环、密封座、弹簧定位轴、弹簧、动环防转销、静环防转销、轴承压盖、唇封、轴承挡圈、轴承、卡簧、轴承内套、限位锁片、驱动锥环、内六角螺钉、内六角螺钉、顶丝、定位螺钉、内六角螺钉。一种用于贵金属提取搅拌器机械密封辅助系统，包括：所述辅助系统采用PLAN53A，其通过外设加压隔离液储罐提供洁净的液体给密封腔，循环由内部泵效环完成，隔离液储罐的压力高于被密封工艺液体的压力，这个系统可以隔离工艺流体，实现工艺流体零泄漏，常应用于危险、有毒、脏的或者含颗粒的流体。
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公开(公告)号：CN115829224A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211319879.7
申请日：2022-10-26
申请人： 新疆大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , H02J3/00 , H02J3/32 , G06Q50/06 , G06N5/04
摘要： 电动汽车集群可调度能力的多主体两阶段低碳优化运行方法，首先，根据电动汽车出行习惯的不确定性，考虑在蒙特卡洛抽样下基于闵可夫斯基和建立电动汽车集群的荷储可调度能力模型。然后，考虑配电网运营商与电动汽车聚合商的利益冲突以及电动汽车的灵活性，结合荷储可调度能力构建碳交易机制下配电网运营商与电动汽车聚合商两主体利益最大化的日前主从博弈模型和实时分配、调整偏差模型。最后，将日前双层模型转化为单层规划问题，并在改进IEEE33节点系统进行验证。结果表明，电动汽车集群荷储可调度能力模型能够提高调度的灵活性，解决模型变量维度；所提策略降低了系统碳排放，实现了配电网内多主体利益共赢。
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公开(公告)号：CN114282337A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111113673.4
申请日：2021-09-18
申请人： 新疆大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F113/06 , G06F113/08 , G06F119/08
摘要： 一种电气互补冷热联供的弃风利用系统，包括风电场，为电网供电，弃风经过蓄热式电锅炉存储为热能，蓄热式电锅炉将部分能量供给吸收式制冷机补充电网供电的制冷应用，其余热能对城市热负荷进行供热，剩余城市热负荷所需热能利用燃气锅炉补充。根据弃风和冷热负荷特性建立“电气互补‑冷热联供”模型。然后，考虑供暖与制冷成本，构建“电气互补‑冷热联供”经济性模型。最后，通过算例分析与传统“燃气锅炉‑空调”供暖制冷模型的经济性进行对比，结果表明：所提模式可以在消纳弃风的同时减少碳排放量，达到提升系统收益的目的。
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公开(公告)号：CN116205320A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202210725123.6
申请日：2022-06-24
申请人： 新疆大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/32
摘要： 基于多主体投资的双储能系统分层优化配置方法，将两个容量相等、功率相等的储能A、B组合：1)两组储能采用“交替工作”方式，分别承担充电和放电工作，且同一时段内只有一组储能工作；当一组储能处于充电或放电状态时，另一组储能处于浮充待放电状态或浮充待充电状态；将浮充待充电状态和浮充待放电状态分别归结为充、放电状态；2)两组储能采用“同步切换”方式，当达到切换条件时，两组储能在运行时段交界处同步切换；3)重复过程2)，直至仿真结束。采用“交替工作、同步切换”方式的双储能运行策略以减小储能频繁切换带来的寿命损耗。然后，提出储能分层优化经济性模型，以实现投资主体利益均衡及最大化和保持储能较强的充放电能力。
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公开(公告)号：CN115688965A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211116273.3
申请日：2022-09-14
申请人： 新疆大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/27 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06F111/06 , G06F111/10
摘要： 基于拉盖尔多项式和多目标Runge‑Kutta算法的新型混合风电功率预测模型，近年来，风电功率预测在电力系统中的应用已经得到了广泛的认可。然而，大多数研究只关注于提高预测精度，很少有人考虑预测结果的稳定性。为了同时解决这两个问题，本发明提出了一种新型的混合风功率预测模型。首先，使用两种拉盖尔多项式来构建混合拉盖尔神经网络。然后，提出了一种多目标的Runge‑Kutta算法来优化神经网络的权重，同时提高预测的准确性和稳定性。最后，引入集成学习来进一步提高模型的预测能力。为了验证所提出的混合预测模型的有效性，我们利用中国新疆某风电场的风电数据进行了大量的综合实验。实验结果表明，所提出的混合预测模型比其他预测模型具有更高的预测精度和更好的稳定性。
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公开(公告)号：CN115882446A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202210960898.1
申请日：2022-08-11
申请人： 新疆大学
摘要： 基于双层MAC和VMD自适应分频的风电平滑方法，制定不平衡功率补偿策略。当不平衡功率大于零时，若此时无不确定性负荷，正不平衡功率与蓄电池A共同补偿不确定性负荷，减少蓄电池A动作；若此时无不确定性负荷，蓄电池A吸收不平衡功率。当不平衡功率小于零时，需储能系统补偿不平衡功率，优先补偿不平衡功率。制定风电波动平抑策略，利用混合储能实现五分钟时间尺度内的风电波动平抑。提取波动率需求内的补偿功率，根据超级电容器和蓄电池的特性对补偿功率进行分频，使超级电容器平抑高频低幅值的波动，蓄电池B平抑低频高幅值的波动。建立基于双层模型算法控制的平抑模型。
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公开(公告)号：CN109038668B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201810947077.8
申请日：2018-08-20
申请人： 新疆大学
摘要： 本发明涉及风电场塔筒电梯供电技术领域，具体涉及一种基于弃风利用的塔筒电梯供电方法及储能系统，运用弃风电量为塔筒电梯供电并在弃风不足时使用储能系统作为塔筒电梯的补充电源的供电模式。以配置储能系统经济性最优为目标，建立了塔筒电梯储能系统模型，使用遗传算法(GS)优化储能配置。采用新疆某风电场的实际统计数据统计计算风电场弃风电量和塔筒电梯使用功率。通过算例计算得出所需配置储能电量和充放电功率，并优化储能系统的参数使储能系统运行成本最低，验证了系统基于弃风利用的塔筒电梯供电模式方案的可行性。本发明解决塔筒电梯耗电量高的问题，并达到节约能源保护环境的目的。
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公开(公告)号：CN110021945A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910363449.7
申请日：2019-04-30
申请人： 新疆大学
摘要： 本发明属于电子电路领域，涉及一种风电场塔筒电梯储能与应急装置，包括储能与应急变换电路、主控制器；储能与应急变换电路设有动力电池接触器、风机侧直流接触器、塔筒电梯接触器；动力电池接触器接入动力电池侧，风机侧直流接触器接入风力发电机侧，塔筒电梯接触器接入塔筒电梯侧，本发明在储能模式下将发电机侧直流电能储存至动力电池，在补偿模式下将动力电池储存电能释放至电网，在应急供电模式下将动力电池直流电能转换为交流电能升压后输送至塔筒电梯，本发明在现有状况下既保障了塔筒电梯在风机故障情况下的正常使用又有效的平稳了风力发电机向电网输电的波动，提高了动力电池利用率从而降低风电场的能耗成本。
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