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公开(公告)号:CN118174328A
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202410143023.1
申请日:2024-02-01
摘要: 本发明涉及电网技术领域,具体涉及一种基于机会约束规划的源网荷储一体化系统备用容量优化方法。包括对风电、光伏发电进行聚类;利用轮廓值评价聚类质量;对所有的随机变量削减的场景集进行组合,形成实际的可再生能源出力场景集;计算组合后的场景概率;计算可再生能源的预测误差;建立机会约束规划模型目标函数;建立机会约束规划模型约束条件;对所建立的所述机会约束规划模型进行求解,将最优解作为备用容量最优配置方案输出。对所建立的机会约束模型进行求解,对可再生能源出力场景进行聚类,在保证计算精度的同时有效减少计算时长,能够反映不同容量储能系统对于降低系统备用容量的能力,在实际中能够减少源网荷储一体化项目的运行成本。
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公开(公告)号:CN118783538A
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202410459841.2
申请日:2024-04-17
IPC分类号: H02J3/46 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N7/01 , G06N3/084
摘要: 基于残差网络与Frank‑Copula的零碳产业园区风光出力场景规划方法,其特征包括:步骤1.读取历史数据如风力,光伏出力系数等数据;步骤2.对数据进行预处理,根据零碳产业园区历史年的风电、光伏出力数据,对出力数据进行拟合,筛选出风力出力系数以及光伏的交流侧出力系数;步骤3.对处理数据划分训练集和测试集;步骤4.对电力、光伏出力系数进行基于残差结构的时间卷积神经网络(TCN)的预测;步骤5.利用Frank‑Copula函数和风电,光伏联合概率分布进行风光出力场景生成,使用蒙特卡洛模型进行场景削减;步骤6.输出预测结果。
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公开(公告)号:CN118780462A
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202410625275.8
申请日:2024-05-20
摘要: 本发明提供一种用于低碳工业园区的源‑网‑荷协同运行优化方法,涉及能源管理和优化技术领域,包括在协同运行优化模型决策变量的约束条件内初始化生成Ng组初始解,每一组解记为一个状态s,Ng组初始解分别独立进行学习,但是使用和更新相同的Q值表,以加快学习和求解过程;顺序选择Ng组初始解分别进行l N次学习,其中学习代数可根据求解速度需求进行设置。通过工业园区负荷的特点,考虑低碳零碳工业园区负荷的可控特性,建立了可控性负荷模型,并以微电网运行维护费用最小和碳交易成本最小为目标函数建立协同运行优化模型,分别采用多目标Q学习算法和非支配排序遗传算法求解该模型。
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