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公开(公告)号：CN112615371B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202011502837.8
申请日：2020-12-18
Applicant: 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种提升配变利用效率的资产优化配置方法，包括如下步骤：将待调配区域内的配变按预设容量等级分为小容量配变A组和大容量配变B组；根据预设条件和年最大负载率计算结果对小容量配变A组和大容量配变B组中的配变进行筛选；基于筛选结果，计算调配后A组和B组中配变的全年负载率曲线，进而获取调配后每台配变的年合理运行时长；构建合理运行时长矩阵；在矩阵中搜索合理运行时长最大时的配变组合，得到第一层次优化结果；在第一层次优化结果中，寻找配变运输距离最小的组合，作为最终优化配置组合结果。本发明的方法，能够在保障电网安全运行的同时，提升配变资产的利用效率和设备投资的回报率。
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公开(公告)号：CN112633529A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011545714.2
申请日：2020-12-24
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的配电线路检修优化方法。首先，本发明以最大化配电线路检修意愿为目标，考虑电网运行约束、变量整数型约束、配电线路检修约束等约束条件，建立配电线路检修优化模型。其次，基于构建的配电线路检修优化的数学模型，提出基于深度强化学习的优化求解方法，优化传统分支‑定界算法中分支变量的顺序选择、探索分支的顺序选择过程。这种配电线路检修优化模型在保证了配电线路检修计划的安全性、可靠性的基础上，最优化检修计划的执行，有很强的经济性。这种基于深度强化学习的优化求解算法，能够加速配电线路检修计划这种整数变量众多、约束条件复杂的整数规划模型的求解过程，有很强的实用性。
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公开(公告)号：CN113657662A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110930069.4
申请日：2021-08-13
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据融合的降尺度风电功率预测方法，包括：获取风电场及其附近位置近地层的数值天气预报数据；获取场站侧的实时测风数据；获取单台风机的实时运行数据；根据场站侧实时测风数据对数值天气预报数据进行修正，并对修正后的数值天气预报数据进行降尺度处理；利用精细化的组合分析和处理手段对单台风机的运行数据进行数据治理；将降尺度后的数值天气预报数据与治理后的单台风机的运行数据进行数据融合，基于多输入预测模型预测单台风机的超短期风电功率。本发明在综合多项数据治理、数据融合技术的基础上，对风电场运行数据进行精细化处理和分析，从而提升单机超短期风电功率的预测精度。
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公开(公告)号：CN112615371A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011502837.8
申请日：2020-12-18
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种提升配变利用效率的资产优化配置方法，包括如下步骤：将待调配区域内的配变按预设容量等级分为小容量配变A组和大容量配变B组；根据预设条件和年最大负载率计算结果对小容量配变A组和大容量配变B组中的配变进行筛选；基于筛选结果，计算调配后A组和B组中配变的全年负载率曲线，进而获取调配后每台配变的年合理运行时长；构建合理运行时长矩阵；在矩阵中搜索合理运行时长最大时的配变组合，得到第一层次优化结果；在第一层次优化结果中，寻找配变运输距离最小的组合，作为最终优化配置组合结果。本发明的方法，能够在保障电网安全运行的同时，提升配变资产的利用效率和设备投资的回报率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112421696B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202011446708.1
申请日：2020-12-09
Applicant: 浙江大学
IPC: H02J3/48 , H02J3/24 , G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于信息物理融合的分布式光伏协同控制仿真方法，包括如下步骤：S1、基于RT_LAB实时仿真工具OPAL‑RT建立光伏发电集群仿真模型；S2、基于DSP设计分布式光伏集群有功功率平衡与分配协同控制算法；S3、基于OPNET模拟光伏单元之间实时通讯；S4、模拟用户侧负荷波动，实现分布式光伏集群动态功率分配均衡。本发明的方法，保证了光伏单元的即插即用能力，部分光伏单元故障脱网时剩余光伏单元重新动态负载均衡，能够显著提高光伏集群的抗故障能力，具有很强的实用价值。
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公开(公告)号：CN112421696A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011446708.1
申请日：2020-12-09
Applicant: 浙江大学
IPC: H02J3/48 , H02J3/24 , G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于信息物理融合的分布式光伏协同控制仿真方法，包括如下步骤：S1、基于RT_LAB实时仿真工具OPAL‑RT建立光伏发电集群仿真模型；S2、基于DSP设计分布式光伏集群有功功率平衡与分配协同控制算法；S3、基于OPNET模拟光伏单元之间实时通讯；S4、模拟用户侧负荷波动，实现分布式光伏集群动态功率分配均衡。本发明的方法，保证了光伏单元的即插即用能力，部分光伏单元故障脱网时剩余光伏单元重新动态负载均衡，能够显著提高光伏集群的抗故障能力，具有很强的实用价值。
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公开(公告)号：CN113657662B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202110930069.4
申请日：2021-08-13
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据融合的降尺度风电功率预测方法，包括：获取风电场及其附近位置近地层的数值天气预报数据；获取场站侧的实时测风数据；获取单台风机的实时运行数据；根据场站侧实时测风数据对数值天气预报数据进行修正，并对修正后的数值天气预报数据进行降尺度处理；利用精细化的组合分析和处理手段对单台风机的运行数据进行数据治理；将降尺度后的数值天气预报数据与治理后的单台风机的运行数据进行数据融合，基于多输入预测模型预测单台风机的超短期风电功率。本发明在综合多项数据治理、数据融合技术的基础上，对风电场运行数据进行精细化处理和分析，从而提升单机超短期风电功率的预测精度。
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公开(公告)号：CN112633529B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202011545714.2
申请日：2020-12-24
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的配电线路检修优化方法。首先，本发明以最大化配电线路检修意愿为目标，考虑电网运行约束、变量整数型约束、配电线路检修约束等约束条件，建立配电线路检修优化模型。其次，基于构建的配电线路检修优化的数学模型，提出基于深度强化学习的优化求解方法，优化传统分支‑定界算法中分支变量的顺序选择、探索分支的顺序选择过程。这种配电线路检修优化模型在保证了配电线路检修计划的安全性、可靠性的基础上，最优化检修计划的执行，有很强的经济性。这种基于深度强化学习的优化求解算法，能够加速配电线路检修计划这种整数变量众多、约束条件复杂的整数规划模型的求解过程，有很强的实用性。
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公开(公告)号：CN113988390A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111210633.1
申请日：2021-10-18
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/00 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06N20/10 , G06Q50/06 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机的机组检修优化方法，包括以下步骤，基于系统备用建立机组检修计划安全可靠性指标；基于安全可靠性指标，构建机组检修模型的目标函数；基于机组检修模型的目标函数和约束条件构建机组检修优化模型；构建基于支持向量机的改进分支策略的分支定界计算框架；对构建的机组检修优化模型基于分支定界计算框架进行计算得到机组检修计划，本发明的基于支持向量机的机组检修优化方法，加速机组检修计划这种整数变量众多、约束条件复杂的整数规划模型的求解过程，保证机组检修计划的安全性、可靠性的基础上，最优化机组检修方案的执行，保证了电力系统的安全稳定运行。
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