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公开(公告)号：CN114511350A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210074187.4
申请日：2022-01-21
申请人： 浙江中新电力工程建设有限公司 , 浙江中新电力工程建设有限公司自动化分公司 , 国网浙江杭州市萧山区供电有限公司 , 四川大学
摘要： 本发明公开了一种考虑网络重构的园区储能多目标规划方法，涉及电气工程领域，该方法主要解决考虑网络约束及分布式能源、分布式储能等多种分布式资源接入下的园区储能规划问题，以经济性为规划目标，考虑网络的重构，网络潮流约束、安全约束以及能源消纳需求，提出基于Distflow的园区储能规划模型。为了便于求解，引入虚拟功率建立辅助线性方程，表征网络的开关动作；此外，基于能源消纳需求与经济性需求之间的制约关系，该方法提出多目标优化模型的松弛处理方法。最后，利用二阶锥及多面体线性化，将非凸非线性的原始Distflow网络潮流约束转化为线性约束，经过对网络潮流及重构的线性化，所建立的模型被转化为混合整数线性规划模型。
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公开(公告)号：CN114614491A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210083926.6
申请日：2022-01-21
申请人： 浙江中新电力工程建设有限公司 , 浙江中新电力工程建设有限公司自动化分公司 , 国网浙江杭州市萧山区供电有限公司 , 四川大学
摘要： 本发明公开了一种计及价格引导机制的含分布式资源园区协调运行策略，涉及园区能量管理及配电网优化运行领域，本发明首先采用多代理理论，构建了园区内部分布式能源、分布式储能、可控负荷等多类分布式资源运行特性的多代理模型。进一步基于构建的分布式资源多代理模型，提出计及多类分布式资源交互响应特性的园区协调运行策略。提出交互利益优先级策略，分别提出各个分布式资源代理的交互利益，在每个运行时间段，园区代理按照各分布式资源代理的交互利益优先级顺序，依次响应各元件代理。最后，研究配电网运营商与园区代理的实时互动关系，配电网运营商通过价格机制对各园区协调运行策略进行趋优引导，协调配电网内的多个独立园区优化运行，进而有效支撑高弹性配电网的有序运行。
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公开(公告)号：CN118886742A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410914784.2
申请日：2024-07-09
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种提升重要用户供电可靠性的资源协同配置方法，属于配电网可靠性评估技术领域，包括，步骤S1，获取配电网数据以及与配电网存在用电联系的用户基础数据，并选择配电网重要用户；步骤S2，构建考虑运检因素的配电网设备故障状态转移模型；步骤S3，综合考虑交通路况、资源充裕度构建移动保供与运检资源的协同配置与调控模型；步骤S4，通过S2与S3构建的模型确定配电网重要用户的供电可靠性。本发明充分考虑了重要用户对高供电可靠性的需求，通过移动保供与运检资源的协同配置与调控的方法提升了配电网对重要用户的差异化供电服务水平，可有效提升用户满意度。
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公开(公告)号：CN117829344A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311664536.9
申请日：2023-12-06
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F17/11
摘要： 本发明涉及一种考虑双边合约时序灵活性的售电商购电决策方法，属于数据处理技术领域。在系统满足负荷供应的情况下，降低了售电公司的运行成本。仿真结果表明，在小时级优化策略中，利用灵活性双边合约和自有储能互相配合，规避在日前市场电价较高时购电，同时充分调用可转移负荷实现低价用电，大大降低系统运行费用。
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公开(公告)号：CN117791520A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311793885.0
申请日：2023-12-25
申请人： 四川大学
摘要： 本发明公开了一种基于FH/OFDMA的B5G通信网络的多终端协同的差动保护方法,包括S1：配电线路各端保护装置获取本端的已同步的电流采样数据；S2：采用预先设定的映射关系将各端的电流采样数据进行量化编码，根据量化编码后的比特信息构造子载波跳频OFDMA信号；S3：通过B5G通道将本端的子载波跳频OFDMA信号发送给其余各端的保护装置；S4：处理各端发送来的子载波跳频OFDMA信号，获取基于FH/OFDMA的结果信号；S5：并根据预先设定的映射关系获取各端的采样数据，并获取结果运行改写的电流差动保护逻辑，快速准确进行差动保护判断。
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公开(公告)号：CN117093830A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310812473.0
申请日：2023-07-04
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本发明涉及一种考虑局部与全局的用户负荷数据修复方法，属于负荷数据插补技术领域，局部插补模型利用数据点之间存在局部的相似性，基于局部相似性对缺失值进行插补；全局插补模型利用整个数据集的特征与分布信息，基于全局信息对缺失值进行插补。基于相似数据点的插补方法简单易用，但是受到局部相似性的限制，缺乏数据集的全局信息；基于全局模型的插补方法可以利用整个数据集的特征和分布信息，但计算复杂度较高，受极端数据点的影响较大。通过将二者结合，首先利用GCN挖掘数据的局部相似性，进行局部插补，再基于局部插补的结果使用GAN的对抗训练，进行全局插补。经实验验证，相比现有插补算法，本发明所提插补方法更加准确和稳定。
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公开(公告)号：CN113869927B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202110335272.7
申请日：2021-03-29
申请人： 四川大学 , 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种促进社区微网内部多产消者能源共享的分时定价方法，涉及售电侧电力市场技术领域，包括以下步骤：步骤1，对社区微网内部多产消者共享交易市场特性进行分析，构建社区微网内部多产消者共享交易框架；步骤2，针对社区微网内部多产消者共享交易框架，设计社区微网内部多产消者共享交易分时电价机制；步骤3，对产消者内部灵活性资源进行建模，构建基于两阶段鲁棒模型的产消者主体市场决策模型；步骤4，通过嵌入列与约束生成算法的迭代求解框架对社区微网内部多产消者共享交易分时电价机制进行求解。
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公开(公告)号：CN116914793A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310674334.6
申请日：2023-06-07
申请人： 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 四川大学
发明人： 李秋燕 , 郭勇 , 马杰 , 郭建宇 , 刘向实 , 李小明 , 吴豫 , 董智 , 全少理 , 杨卓 , 郭新志 , 于昊正 , 樊江川 , 孙义豪 , 高丽萍 , 陈帆 , 刘卫民 , 杨世辉 , 皇甫霄文 , 张又文 , 刘友波 , 陈鹏 , 李争博 , 祝泳琪
IPC分类号： H02J3/32 , H02J3/38 , H02J3/46 , H02J3/14 , G06F18/232
摘要： 本发明涉及一种嵌入可开放容量计算的源‑网多主体协同规划方法，属于配电网可开放容量、协同规划及资产效率技术领域，首先，基于动态可开放容量概念及配电网拓扑结构，分电网侧和负荷侧研究配电网中影响动态可开放容量大小的因素；其次，考虑光伏和储能接入配网后的影响，构建典型日下光伏出力特性曲线和储能模型；接着，分析居民投入分布式光伏、企业投资分布式储能以及电网公司升级扩建线路所需的成本及带来的效益并进行相关模型搭建；然后，嵌入动态可开放容量计算方法至光伏、储能和线路扩容多主体协同规划模型中；最后，使用Benders分解对用于提升配电网资产效率的多主体协同规划模型进行求解，为未来的配电网规划和投资决策提供了理论参考。
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公开(公告)号：CN111049159B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN201911330999.5
申请日：2019-12-20
申请人： 四川大学
摘要： 本发明涉及电力系统自动化技术领域的技术领域，目的是提供一种嵌入深度信念网络的电力系统暂态稳定预防控制方法，包括以下步骤，S1：确定发电机有功出力波动范围、负荷波动范围，生成N个发电机有功出力样本，获取大量初始状态数据，对初始状态数据进行时域仿真计算，生成样本数据；S2：建立深度信念网络，使用样本数据训练深度信念网络，对发电机有功出力和系统暂态稳定性进行拟合，生成电力系统暂态稳定评估器；S3：基于暂态稳定约束条件，为NSGA‑II算法添加成本约束、潮流约束和稳定运行约束，搭建NSGA‑II进化算法模型；S4：获取故障下暂态失稳的发电机出力波动范围、负荷波动范围，NSGA‑II进化算法模型迭代寻优，求取预防控制策略。
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公开(公告)号：CN113591375B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202110808989.9
申请日：2021-07-16
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , H02J3/46 , H02J3/32 , G06F119/06 , G06F119/08
摘要： 本发明公开了一种基于智能体的多能源系统最优协同运行方法，涉及多能源系统技术领域，通过π网络和Q网络生成目标网络，设定循环周期T；将一组历史数据输入至目标网络，通过π网络决定动作，通过多能源系统物理模型计算出下一时刻的观测状态和回报，通过r值更新π网络和Q网络的参数，循环T次后完成DDPG算法的离线学习；通过观测设备获取DDPG算法的观测数据，将观测数据输入至完成离线学习的DDPG算法获得决策动作，完成多能源系统的实时自趋优运行。本发明克服了传统数学算法需要对物理模型间的耦合关系进行复杂建模的问题，并扩展了一般机器学习算法的动作空间，使决策可以更加逼近最优决策。
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