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公开(公告)号：CN113887804B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111159243.6
申请日：2021-09-30
申请人： 沈阳工程学院
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06Q10/04
摘要： 一种基于改进局部异常因子算法的短期风电功率预测方法，属于风力发电功率预测领域，包括以下步骤：将通过数值天气预报系统获取的历史数据进行归一化处理；通过改进局部异常因子算法剔除历史数据中的不良数据；采用改进滑动平均法对空缺数据进行填补；建立基于BP神经网络的风电功率预测模型并通过改进LM算法对权值进行修正。本发明能够有效地对风电功率预测中的数据进行处理，提高模型训练的精度，并对模型进行优化以得到更加准确的风电功率预测值，提高了短期风电功率预测的精度。
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公开(公告)号：CN112084680B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202011181281.7
申请日：2020-10-29
申请人： 沈阳工程学院
IPC分类号： G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/0464 , H02J3/00 , G06F30/20
摘要： 一种能源互联网优化策略方法，所述能源互联网包括电网单元、气网单元和分布式冷热电系统嵌入式能量互联网单元，所述方法包括：在保证系统运营成本最小的前提下，通过协调优化能源互联网，可以进一步挖掘可再生能源利用率，进行网络优化配置，使其具有快速动态优化的目的以及自学习能力，基于最优输出动作，可以制定能源互联网优化策略，尽可能的减少网络的冗余度，减小系统运营成本。在设定的控制策略下，约束条件包括负载供需平衡约束、发电、输出功率平衡约束、储能元件充放电限制约束和与外电网交互耗能平衡约束，采用DQN算法，该方法使用马尔科夫决策来确定最佳序列，并结合卷积神经网络逐步获得回报值最小的目标集。
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公开(公告)号：CN112766537B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202011547276.3
申请日：2020-12-24
申请人： 沈阳工程学院
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 一种短期电负荷预测方法，属于电力系统负荷预测技术领域，包括如下步骤：对采集到的历史负荷数据进行异常处理及归一化处理；按照历史负荷数据时间序列不同的相关性,采用K‑means方法对历史负荷数据进行聚类分析；利用SMOTE方法对聚类后的数据进行过采样处理等。本发明能够有效的学习输入时间序列负荷数据的特征，更准确的预测负荷值，提高了短期负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN112186789B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202011016788.7
申请日：2020-09-24
申请人： 沈阳工程学院
摘要： 一种电动汽车参与微电网负荷调频的滑模控制方法，属于微电网负荷调频领域包括如下步骤：步骤1：建立电动汽车参与下的微电网负荷调频动态模型；步骤2：建立滑模控制器；步骤3：建立李雅普诺夫函数，对控制器和滑模面进行分析，通过线性矩阵不等式设计基于辅助反馈的滑模控制；步骤4：基于步骤1、2、3的数学过程，求取相应矩阵，进行仿真分析，解线性矩阵不等式。本发明利用等效控制原理和滑模控制原理相结合来设计控制器，利用滑模控制原理保证了系统的稳定性，提高了控制系统的控制精度，增强电网频率的稳定性。
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公开(公告)号：CN113849946A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111114036.9
申请日：2021-09-23
申请人： 沈阳工程学院
发明人： 林盛 , 李兆滢 , 辛长庆 , 何雨桐 , 魏莫杋 , 赵琰 , 姜河 , 宋世巍 , 韩吉 , 安琦 , 叶瀚文 , 赵涛 , 白金禹 , 胡宸嘉 , 周航 , 王亚茹 , 姜铭坤 , 许鉴
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/28 , H02J3/06 , G06F113/08 , G06F113/14 , G06F119/06 , G06F119/08 , G06F119/14
摘要： 本发明公布了一种电‑热互联综合能源系统建模与潮流计算方法，该方法包括以下步骤：(1)：构建含有分布式电源接入的电力系统潮流计算模型，利用改进的前推回代法对PV节点进行特殊处理，实现分布式电源接入配电网的潮流计算。(2)：构建含有多热源辐射型热力系统模型，将多热源辐射型热网转化成多个单热源辐射型热网，利用改进前推回代法进行解耦后的热网潮流计算。(3)：在各独立能源系统建模的基础上，对于两个系统耦合部分进行建模，实现整个电‑热互联综合能源系统的能流计算。本发明对传统前推回代法不能处理PV节点的弊端做出了改进，减少了迭代次数，降低了对初值的要求，对热力系统的改进使模型得到简化，提高了计算速度。
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公开(公告)号：CN112737076A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011555513.0
申请日：2020-12-24
申请人： 沈阳工程学院
摘要： 本发明提出了一种基于双向DC‑DC变换器的模糊控制方法，属于独立光伏发电系统领域，包括以下步骤：步骤1：提出独立光伏发电系统的概念；步骤2：提出超级电容的概念；步骤3：构建一种新的模糊控制器,即对模糊控制器的设计；步骤4：甄别双向DC－DC变换器的工作状态；步骤5：采用模糊控制策略对双向DC－DC变换器进行控制；步骤6：输入阶跃信号，输出为直流母线上的电压值。本发明减少了化石能源的利用，以混合动力系统与光伏系统相结合的形式提升了混合动力起重机节能减排的能力，促进其现代化与清洁化，具有巨大的经济效益和社会效益。同时，对现代混合动力起重机的生产具有指导意义和推广价值。
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公开(公告)号：CN113902280B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111159258.2
申请日：2021-09-30
申请人： 沈阳工程学院
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006 , H02J3/00 , H02J3/46
摘要： 本发明提供一种多微网联合经济调度方法，属于智能电网经济调度技术领域，包括如下步骤：步骤1：以机组发电成本、污染物排放量、车主充放电成本为目标函数来纳入发电计划，从而建立模型：步骤2：以功率平衡、机组出力、机组爬坡建立约束条件，并引入可中断负荷作为旋转备用。步骤3：可行性的验证采用基于混沌算法的改进布谷鸟优化算法和Shapley分配法的多微网联合经济调度方法，本发明综合考虑调度中的功率平衡、机组出力、机组爬坡建立约束条件，提出了一种基于混沌算法的改进布谷鸟优化算法和Shapley分配法的多微网联合经济调度方法，解决容易收敛于局部最优值的现象，同时有效解决了联盟成员涌现收益分配不公平的问题。
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公开(公告)号：CN111967688B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202010909741.7
申请日：2020-09-02
申请人： 沈阳工程学院
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464
摘要： 本发明公布了一种基于卡尔曼滤波器与卷积神经网络的电力负荷预测方法包括以下步骤：获取某地区的电力系统历史负荷数据，对历史负荷数据的异常数据进行处理；对影响电力负荷的因素进行分析与量化，将修正后的数据进行归一化；确定神经网络的输入输出数据，确定最优的隐含层的神经元个数，建立卷积神经网络；用训练好的卷积神经网络进行预测，并将预测的数据反归一化从而得到负荷预测值；根据时间序列模型和卷积神经网络预测值确定卡尔曼方程，时间序列模型的预测值作为卡尔曼滤波的真实值，卷积神经网络的预测值作为卡尔曼滤波的测量值，对电网负荷进行预测。本发明预测精度较高，可广泛应用于电力系统的负荷预测中。(56)对比文件张爽.基于改进卷积神经网络在短期负荷预测中的方法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》.2020,(第7期),第C042-511页.Bui, DM 等.A Statistical Data-Filtering Method Proposed for Short-TermLoad Forecasting Models《.JOURNAL OFELECTRICAL ENGINEERING & TECHNOLOGY》.2020,第15卷(第5期),第1947-1967页.Xun Gong 等.A Generic LoadForecasting Method for AggregatedThermostatically Controlled Loads Basedon Convolutional Neural Networks《.2019IEEE Energy Conversion Congress andExposition (ECCE)》.2019,第495-502页.Hossein Javedani Sadaei 等.Short-termload forecasting by using a combinedmethod of convolutional neural networksand fuzzy time series《.Energy》.2019,第175卷第365-377页.
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公开(公告)号：CN114117823A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111483569.4
申请日：2021-12-07
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F111/06
摘要： 本发明公开了一种含复合储能装置的冷热电联供系统优化方法，包括以下步骤：建立含有复合储能装置的冷热电联供系统模型；确定含复合储能装置的冷热电联供系统的多目标优化模型和约束条件；使用蜻蜓优化算法进行含复合储能装置的冷热电联供系统优化调度求解问题。本发明采用热电复合的冷热电联供系统并采用了蜻蜓优化算法有更少的迭代次数、更准确的全局搜索能力以及更好的经济效益，实现了含复合储能装置的冷热电联供系统的最优求解。
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公开(公告)号：CN113902280A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111159258.2
申请日：2021-09-30
申请人： 沈阳工程学院
摘要： 本发明提供一种多微网联合经济调度方法，属于智能电网经济调度技术领域，包括如下步骤：步骤1：以机组发电成本、污染物排放量、车主充放电成本为目标函数来纳入发电计划，从而建立模型：步骤2：以功率平衡、机组出力、机组爬坡建立约束条件，并引入可中断负荷作为旋转备用。步骤3：可行性的验证采用基于混沌算法的改进布谷鸟优化算法和Shapley分配法的多微网联合经济调度方法，本发明综合考虑调度中的功率平衡、机组出力、机组爬坡建立约束条件，提出了一种基于混沌算法的改进布谷鸟优化算法和Shapley分配法的多微网联合经济调度方法，解决容易收敛于局部最优值的现象，同时有效解决了联盟成员涌现收益分配不公平的问题。
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