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公开(公告)号：CN118647044B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411110210.6
申请日：2024-08-14
申请人： 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 清华大学
IPC分类号： H04W24/02 , G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , H04W88/08
摘要： 本申请涉及电力系统的运行控制技术领域，公开了一种通信基站聚合方法、系统及存储介质，其中，所述方法包括：构建通信基站集群参与调峰市场和备用市场的目标函数，其中，目标函数以整体运行成本最小为优化目标；构建通信基站参与调峰市场和备用市场的约束条件；根据目标函数和约束条件建立优化问题；处理所述优化问题，得到聚合后的所述通信基站集群在参与调峰市场和备用市场中的申报功率策略。其有益效果是，优化了通信基站集群参与调峰市场和备用市场的过程，为电网提供灵活调节能力。
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公开(公告)号：CN117528747A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311507093.2
申请日：2023-11-13
申请人： 清华大学
摘要： 本发明提出一种挖掘电力网‑信息网灵活性的通信基站聚合优化方法，包括，构建配对移动用户与通信基站的第一目标函数，其中目标函数优化目标为使移动用户与通信基站配对的总距离之和最小；构建移动用户与通信基站配对的第一约束条件；根据目标函数和约束条件建立第一优化问题；求解第一优化问题，得到通信基站的参考传输功率；根据参考传输功率构建通信基站集群参与需求响应的第二目标函数，优化目标为使通信基站集群的单日运行总成本最小；构建基站电力网‑信息网耦合资源参与需求响应的第二约束条件；根据第二目标函数和第二约束条件建立第二优化问题；求解第二优化问题，得到通信基站集群的需求响应能力和每个基站的调度方法。
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公开(公告)号：CN117035202B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311300814.2
申请日：2023-10-10
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 清华大学
发明人： 王金浩 , 葛怀畅 , 李胜文 , 潘昭光 , 刘翼肇 , 夏天 , 常潇 , 杨罡 , 赵昊天 , 周哲民 , 杨洋 , 张明晔 , 李瑞 , 邢甲豪 , 郑惠萍 , 王朝辉 , 祗会强 , 郝佳男
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 合能源系统的规划。本发明提供了一种考虑需求响应的电热综合能源系统双层协同扩展规划方法，属于多能流耦合系统规划技术领域；解决了能源设施的最优投资策略和具有DR约束的最优运营问题；包括如下步骤：建立上层投资模型；建立下层运营模式模型；设定规划周期，由全国电力与热力供需形势分析报告得到电、热负荷的年增长率和折扣率；在给定规划周期、典型日、电、热负荷的年增长率数据后，用相应的KKT条件来代替线性的下层运营模式模型，将所提出的由下层运营模式模
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公开(公告)号：CN111049184A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911362865.1
申请日：2019-12-26
申请人： 国网吉林省电力有限公司 , 清华大学
摘要： 本发明涉及一种多能互补园区响应电力系统风电消纳需求的计算方法，属于综合能源系统的运行控制技术领域。本发明计算方法，在日前计算多能互补园区次日的联络线初始计划即联络线功率基线；在电力系统存在风电消纳需求时，在日前计算多能互补园区对电力系统发布的风电消纳需求的最大响应程度；在电力系统存在风电消纳需求时，在日前计算不同程度风电消纳时的联络线功率计划曲线、多能互补园区内部的能源设备运行计划和最小调节成本。电力系统可根据这些计算结果向多能互补园区下发联络线功率计划。本发明能够充分利用多能互补园区内部的能源设备响应电力系统风电消纳需求，从而提升风电利用率，减少弃风的产生。
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公开(公告)号：CN111049134A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911362886.3
申请日：2019-12-26
摘要： 本发明涉及一种多能互补园区响应电力系统削峰需求的计算方法，属于综合能源系统的运行控制技术领域。本发明方法计算出多能互补园区可响应的不同削峰需求比例下，联络线功率计划曲线、多能互补园区内部的能源设备运行计划和最小调节成本。通过合理安排热电联产机组、燃气锅炉、吸收式制冷机、电热锅炉和电制冷机能源设备的出力，以及合理控制蓄电池的充/放电时间和充/放电功率，可以改变多能互补园区联络线功率,从而将多能互补园区作为灵活性资源，响应电力系统的削峰需求。
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公开(公告)号：CN113779871B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202110989053.0
申请日：2021-08-26
申请人： 清华大学 , 国网冀北电力有限公司 , 国网北京市电力公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/092 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F113/14 , G06F119/08
摘要： 本申请属于综合能源系统运行控制技术领域，具体而言，涉及一种电热耦合系统调度方法、装置、电子设备及其存储介质。本方法首先构建一个用于电热耦合系统调度的强化学习网络；实时采集电热耦合系统中的量测数据，根据量测数据及电热耦合系统对控制信号的反应情况，对所述强化学习网络进行训练，更新强化学习网络中的参数；利用训练好的强化学习网络，根据实时采集的量测数据输出动作，对电热耦合系统进行控制。克服传统基于模型的优化方法和传统强化学习算法的不足之处，基于附加记忆的强化学习，不依赖于建筑物的精确模型，且可处理电热耦合系统中热传递大时延带来的难以学习的问题，最大限度挖掘负荷侧的灵活性，适于在线应用。
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公开(公告)号：CN117421878A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311332223.3
申请日：2023-10-13
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 清华大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F17/11 , G06F119/14 , G06F119/08
摘要： 本申请提出了一种用于碱性电解槽的模型构建方法及装置，涉及碱性电解槽控制领域，该方法包括：构建碱性电解槽，依据电极动力学建立碱性电解槽的电流‑电压经验关系模型与产氢量的产氢表达式；根据通入的交流电功率与整流器的整流效率，得到碱性电解槽的输入电功率的第一表达式，根据功率、电流与电压间的关系，得到输入电功率的第二表达式；结合电流‑电压经验关系模型、产氢表达式、第一表达式与第二表达式，得到关于交流电功率与产氢量的关系式；对关系式进行求解，其中，求解过程中将电流‑电压经验关系模型中的对数项采用分段线性拟合的方式进行简化。本申请能够使含有碱性电解槽模型的优化问题的求解难度大幅减低，并保证计算精度。
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公开(公告)号：CN116341814A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211660169.0
申请日：2022-12-23
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于综合能源系统的运行控制技术领域，尤其涉及电热耦合系统优化调度方法、装置、电子设备及存储介质。本方法首先建立电热耦合系统优化调度数学模型；对所述电热耦合系统优化调度模型进行主从分裂分解，得到一个主从分裂分解后的电热耦合系统优化调度模型；最后求解所述主从分裂分解后的电热耦合系统优化调度模型，实现电热耦合系统整体优化调度。本方法基于主从分裂的分解架构，将模型按是否精确分解为电部分和供热部分两个子问题，分别由模型驱动的优化方法、扩展记忆强化学习方法求解，本方法对电部分成熟模型进行优化求解，提升了整体优化决策的可靠性，协同发挥模型驱动算法及数据驱动算法各自优势。
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公开(公告)号：CN111313400B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN201911094785.2
申请日：2019-11-11
申请人： 国网吉林省电力有限公司 , 清华大学
摘要： 本发明涉及一种基于鲁棒修正的多能虚拟电厂运行参数聚合方法，属于综合能源系统的运行控制技术领域。本方法将一定范围内的综合能源系统等值为一个类似于发电机的模型，与电力系统通过联络线相连，参与电力系统调度，便于电力系统调度中心进行调控。本发明建模形成的多能虚拟电厂模型包括功率基线及功率上下限约束、能量上下限约束和功率变化量上下限约束，该模型保证任意由电力系统调度中心下发且同时满足模型所有约束的日前调度计划均可由虚拟电厂跟踪实现。本发明方法可保证任意在模型范围内的电力系统调度计划均可被多能虚拟电厂跟随，从而保证电力系统调度计划的可执行性，使得本方法可以用到实际电力系统中，具有良好的可扩展性。
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公开(公告)号：CN113779871A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110989053.0
申请日：2021-08-26
申请人： 清华大学 , 国网冀北电力有限公司 , 国网北京市电力公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F113/14 , G06F119/08
摘要： 本申请属于综合能源系统运行控制技术领域，具体而言，涉及一种电热耦合系统调度方法、装置、电子设备及其存储介质。本方法首先构建一个用于电热耦合系统调度的强化学习网络；实时采集电热耦合系统中的量测数据，根据量测数据及电热耦合系统对控制信号的反应情况，对所述强化学习网络进行训练，更新强化学习网络中的参数；利用训练好的强化学习网络，根据实时采集的量测数据输出动作，对电热耦合系统进行控制。克服传统基于模型的优化方法和传统强化学习算法的不足之处，基于附加记忆的强化学习，不依赖于建筑物的精确模型，且可处理电热耦合系统中热传递大时延带来的难以学习的问题，最大限度挖掘负荷侧的灵活性，适于在线应用。
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