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公开(公告)号:CN105678426A
公开(公告)日:2016-06-15
申请号:CN201610069716.6
申请日:2016-02-01
申请人: 江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司 , 东南大学 , 江苏方天电力技术有限公司
CPC分类号: G06Q10/04 , G06Q10/06315 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种基线预测中相似日最优天数组合的选取方法,步骤一:相似日的预筛选和相似日天数组合选取;步骤二:相似日组合矩阵进行基线负荷的预测;步骤三:相似日组合矩阵中最优相似日天数组合选取。本发明提供的一种基线预测中相似日最优天数组合的选取方法,充分、合理和有效地利用了历史日数据库,充分挖掘非需求响应因素,量化历史日相似度并排序,通过不同天数组合的误差对比最终确定了相似日最优选取天数组合,其中采用了灰色关联法、综合加权法、多元线性回归法、MRE误差评价等方法的优点,极大地提高了需求响应基线预测的经济性和准确性,为需求响应技术提供了科学理论支持。
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公开(公告)号:CN108183473A
公开(公告)日:2018-06-19
申请号:CN201711327316.1
申请日:2017-12-13
IPC分类号: H02J3/00
摘要: 本发明公开了一种集群电动汽车参与辅助服务市场的优化投标方法,属于电力调度的技术领域。该方法根据电动汽车和出行需求及充电需求筛选出具备提供辅助服务能力的电动汽车,根据各具备提供辅助服务能力的电动汽车的成本费用并考虑各电动汽车用户补偿需求差异性建立集群电动汽车的成本容量模型,采用模特卡洛模拟法构建多聚合参与的竞争性投标场景集合,计算多聚合商参与的各竞争性投标场景下集群电动汽车的收益期望值,采用和声搜索算法筛选出使得集群电动汽车的收益期望值最大的聚合商报价作为最优报价,既减轻了电力调度中心的负担又为电动汽车带来额外的经济收益。
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