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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114123294B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202111234964.9
申请日：2021-10-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H02J3/38 , H02J3/46 , H02J3/00 , G06F18/23213 , G06Q30/0283 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种考虑三相不平衡的多目标光伏单相并网容量规划方法，本发明采用BP神经网络模型预测得到规划年内的PV出力和负荷有功功率数据，基于DPC算法改进的K‑means聚类方法分别得到PV和负荷的典型场景和场景概率。根据PV典型场景的出力大小，得到PV单相并网容量和出力转换矩阵，建立以PV单相并网接入容量为优化变量，综合投资和碳排放成本最小、电压偏差最小、静态电压稳定裕度最大和三相不平衡度最小为目标的多目标优化问题，采用客观权重和主观权重结合的方法得到综合权重系数，将多目标优化问题转换成单目标优化问题，最后采用改进的QPSO算法对其进行求解。
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公开(公告)号：CN114583729A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202111599655.1
申请日：2021-12-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑全生命周期碳排放的光‑储电动汽车充电站调度方法，本发明首先根据电网提供的各时刻新能源发电占比的历史数据，充电站光伏发电历史数据和天气预报数据对未来一日的火力发电占比、光伏出力分别进行预测。其次以接入电网的每辆EV的充放电状态及储能设备的充放电状态为优化变量，建立考虑全生命周期碳排放以及充电站运营成本的充电站优化调度模型。使用改进型的非支配排序遗传算法求解得到充电站日前调度计划。充电站运行过程中优先使用PV和储能设备为EV供电，当PV和储能设备无法满足EV充电需求时，充电站从电网购电以保证EV充电需求，最后收集数据修正原有模型。
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公开(公告)号：CN115204516A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210935330.4
申请日：2022-08-05
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 为了解决区域综合能源系统内不同利益主体间的利益博弈和隐私保护问题以及系统中CHP机组可能出现非凸可行域模型的问题，本发明提供了一种基于纳什议价的多利益主体分布式鲁棒优化调度方法。利用基于数据的鲁棒优化算法来处理风电功率的不确定性。建立了可以处理凸可行域和非凸可行域的CHP机组模型，采用纳什议价来解决区域综合能源系统内各利益主体间的博弈问题，以各个利益主体在进行能源交互后是否能有效降低运行成本为纳什谈判的破裂条件。为保护各个利益主体的隐私，采用交替方向乘子法对该纳什议价问题进行求解，以获得各利益主体的能源交互量和能源交易价格。
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公开(公告)号：CN114123294A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111234964.9
申请日：2021-10-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑三相不平衡的多目标光伏单相并网容量规划方法，本发明采用BP神经网络模型预测得到规划年内的PV出力和负荷有功功率数据，基于DPC算法改进的K‑means聚类方法分别得到PV和负荷的典型场景和场景概率。根据PV典型场景的出力大小，得到PV单相并网容量和出力转换矩阵，建立以PV单相并网接入容量为优化变量，综合投资和碳排放成本最小、电压偏差最小、静态电压稳定裕度最大和三相不平衡度最小为目标的多目标优化问题，采用客观权重和主观权重结合的方法得到综合权重系数，将多目标优化问题转换成单目标优化问题，最后采用改进的QPSO算法对其进行求解。
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公开(公告)号：CN117910194A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202310317995.3
申请日：2023-03-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06Q50/26 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/06 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了基于双层优化模型的碳封存以及P2G设备容量优化方法，在建模过程中基于密度思想选取初始聚类中心，应对系统风电的不确定性，提高高维时序风电数据的聚类效果，使用杰卡德距离作为距离度量改进现有的K‑means算法得到典型的风电场景。所建立的双层优化模型以CCUS装置碳封存和P2G设备容量为上层优化变量，最小化投资成本和环境成本为上层优化目标；以典型场景下各个设备出力为优化变量，基于碳捕集电厂运行工况的精细化建模，综合考虑能源系统运行的约束条件，最小化综合能源系统的运行成本为优化目标建立下层优化模型。采用细菌觅食算法对该双层优化模型寻优，以提高模型求解速度。
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