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公开(公告)号：CN118944076A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411002947.6
申请日：2024-07-25
摘要： 本申请提出空调负荷参与平抑新能源波动的贡献值确定方法及系统，所述方法包括：获取预设时长内各时刻空调实际出力和空调预测出力；利用连续分级概率评分方法确定预设时长内各时刻的空调预测精度评分；获取预设时长内各时刻电厂实际出力和电厂预测出力，并确定预设时长内各时刻电厂实际出力与电厂预测出力的差值，基于各时刻电厂实际出力与电厂预测出力的差值确定预设时长内各时刻的空调边际贡献评分；根据空调预测精度评分和空调边际贡献评分确定所述各时刻空调负荷参与平抑新能源波动的贡献值。本申请提出的技术方案，可以精确的确定空调负荷参与平抑新能源波动的贡献值，进而激励空调负荷进行功率调节，提高电力系统运行的安全性和经济性。
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公开(公告)号：CN118293535A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410386839.7
申请日：2024-04-01
IPC分类号： F24F11/46 , F24F11/56 , F24F11/61 , F24F11/64 , F24F11/72 , F24F11/80 , F24F11/88 , F24F110/10 , F24F110/20 , F24F110/30
摘要： 本发明涉及空调调频技术领域，特别涉及一种考虑用户舒适度的空调负荷调频控制方法及装置，其中，方法包括：采集用户舒适度偏好参数，以构建用户舒适度评价模型；构建调频效果评价模型，并与用户舒适度评价模型结合构建调频效果综合评价模型；构建空调状态空间模型，并将当前调频参考信号等映射到空调状态空间模型上构成神经网络控制器；通过可导算子连接上述模型和控制器得到调频决策可导计算图；对调频决策可导计算图前推进行重复控制采样，并通过梯度上升重复更新神经网络控制器的参数，直至达到预设循环次数获得最优神经网络控制器，以对目标空调负荷进行调频控制。由此，解决了传统空调调频方法无法有效反应空调调频的真实舒适度成本等问题。
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公开(公告)号：CN118886309A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410916329.6
申请日：2024-07-09
申请人： 清华大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F30/27 , G06F119/02 , G06F113/04
摘要： 本申请提出基于最优可调负荷模型的用户用能可行域建模方法及系统，所述方法包括：获取工业用户的生产计划数据和生产流程约束数据；构建工业用户的LSTN模型约束，计算所述LSTN模型约束中的各常系数矩阵；构建所述工业用户对应的有界可调负荷模型约束，计算所述有界可调负荷模型约束中的各常系数矩阵；根据各常系数矩阵，并利用鲁棒优化的参数计算方法构造主子问题框架，使用benders算法优化所述有界可调负荷模型，得到最优可调负荷模型。本申请提出的技术方案，能够在不同的生产计划、时间尺度和分时电价下始终保持较高准确度且始终满足用户内在约束，降低了可行域复杂程度，对于工业用户接入负荷侧调控具有积极意义。
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公开(公告)号：CN110415028A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910644571.1
申请日：2019-07-17
申请人： 清华大学
摘要： 本发明公开了一种规避风电在现货市场中策略性行为的偏差定价方法及系统，其中，该方法包括：获取市场主体提交的容量-价格曲线，确定日前最大可用容量；根据容量-价格曲线和系统安全约束进行日前出清；根据当前时刻更新最大可用容量，完成实时市场更新；根据更新的最大可用容量进行实时出清；根据地区内标杆新能源机组的数据估测实际可发出力，完成事后偏差检测；对新能源的日前-实时偏差进行考核；再对新能源的实时-实际偏差进行考核；收取各机组考核的惩罚费用，并按发电比例返还给新能源，并公示偏差考核结果。该方法对偏差进行阶梯式惩罚，抑制策略性行为，同时激励其不断提升预测精度，促进新能源的消纳最大化和电力现货市场的正常运行。
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公开(公告)号：CN110310151A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910512082.0
申请日：2019-06-13
申请人： 清华大学
摘要： 本发明提出一种合约价值计算方法和装置，其中，方法包括：获取预设的分时标准价格，并获取发电方和用电方预先约定的合约曲线，其中，合约曲线根据电量和时间的对应关系生成；在发电方和用电方中确定分解责任方；采集分解责任方的实际耗电需求，并根据实际耗电需求调整合约曲线；根据预设算法对调整后的合约曲线和分时标准价格计算，获取分解责任方的调整后合约曲线的合约价值。由此，解决了传统电量合约交易的难题，可支持电量合约曲线差异化分解，并解决了差异化分解对合同双方经济效益的影响，降低了电量合约的签订难度，促进了合约的自由交易，是一种适用性强、灵活性好的合约价值计算方法。
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公开(公告)号：CN114818316A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210432340.6
申请日：2022-04-22
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F119/02
摘要： 本申请提出了一种基于锂离子电池电化学模型的功率出力可行域估计方法，包括：S1：获取电池环境温度和初始荷电状态；S2：获取电池状态信息，根据电池状态信息和锂离子电池电化学模型仿真，获得预设时间周期内每一时刻的电池仿真结果；S3：以电池仿真结果作为约束条件，对步骤S2中的仿真过程进行迭代优化，获得预设时间周期内电池端口最大可行电流值；S4：根据最大可行电流值仿真计算电池端口电压曲线，以获得电池环境温度和初始荷电状态所对应的最大功率出力可行值；S5：调整电池环境温度和初始荷电状态，重复步骤S1‑S4，获得锂离子电池的功率出力可行域。本申请能够更加精确、有效地估计当前电池可行出力功率。
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公开(公告)号：CN114595591A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210285953.1
申请日：2022-03-22
申请人： 清华大学
摘要： 本申请涉及一种基于混合整数规划的针对工业设施的负荷分解方法和装置，方法包括：获取待分解工业设施的设备资产清单，将工业设备分类，一类为功率可连续调节的动态负荷设备，一类为功率在固定状态间切换的稳定负荷设备；一定规模的设备级的用电数据作为训练集，使用数字滤波的方法处理合适的动态负荷设备负荷曲线，利用负荷中波动频繁的脉冲部分的时不变性扩充其训练数据集；利用设备信息和训练数据构建用于分解的混合整数规划模型；利用一些设备的工业流程依赖等物理限制，引入模型修正项或约束；求解规划问题得到分解结果。该方法能够同时考虑动态负荷设备和稳定负荷设备的负荷特性，在工业场景下能够进行准确度较高的非侵入式负荷分解。
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公开(公告)号：CN114187970A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111446911.3
申请日：2021-11-30
申请人： 清华大学
IPC分类号： G16C10/00 , G16C20/10 , G16C20/20 , G06F30/20 , G01R31/367 , G06F111/08
摘要： 本发明是一种基于电化学机理的锂离子电池内外特性仿真方法，该方法包括：设定Savitzky‑Golay滤波器和扩展卡尔曼滤波器参数；获取电池参数和内部状态初值；获取当前时段电流；计算当前时段电池内部反应离子通量相关变量并对其进行平滑；计算当前时段结束时电解质和正负电极中锂离子浓度相关变量、电池温度和端口电压，并分别对其进行平滑；测量电池温度、环境温度和电压；计算扩展卡尔曼滤波器相关矩阵及电池内部相关状态修正量；进入下一时段。本发明基于电化学机理，建立了锂离子电池的离散状态方程模型，通过Savitzky‑Golay滤波器和扩展卡尔曼滤波器，实现了全工况下电池状态的稳定更新和闭环校正。
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公开(公告)号：CN113656931A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110725759.6
申请日：2021-06-29
申请人： 清华大学
摘要： 本发明公开了一种锂离子电池内部反应离子通量和电势的估计方法，该方法包括：获得计算所需的电池端口和内部待分析点位处状态及参数；计算电池内部待分析点处反应参数；计算电池内部反应离子通量的空间分布函数；计算电池内部电解质电势空间分布函数。本方法考虑锂离子电池仿真技术实用化所要求的快速、准确、简便等特点，通过对锂离子电池电化学机理的合理简化，得到电池内部反应离子通量的空间分布函数的近似解析表达式，并进一步得到电池电解质电势的近似空间分布，在实现对电池内部反应状态准确估计的同时，大幅降低计算复杂度。利用本方法，能够降低传统锂离子电池电化学模型的复杂度，推动其应用于实际工程。
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公开(公告)号：CN113554469A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110859436.6
申请日：2021-07-28
申请人： 清华大学
摘要： 本发明公开了一种基于长短期记忆网络模型的累积供给曲线的预测方法及装置，获得电力市场的个体供给数据，组合生成电力系统的累积供给曲线数据；获得电力系统中对累积供给曲线有影响的相关数据；基于主成分分析的特征提取技术，对累积系统供给曲线数据进行关键信息提炼；针对每个提炼得到的主成分数据，建立长短期记忆网络模型，并进行训练，得到与主成分分解数量一致的长短期记忆网络模型；将历史累积供给曲线的数据及待预测时段的相关因素输入模型，获得各主成分的未来预测值；将各个主成分整合，恢复为累积供给曲线数据，得到待预测的系统累积供给曲线预测值。由此，能够基于历史数据，实现对系统累积供给曲线的预测。
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