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公开(公告)号：CN117728490A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311697870.4
申请日：2023-12-11
申请人： 西安理工大学 , 河南交投焦郑高速公路有限公司 , 河南省公路工程局集团建筑工程有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于抽蓄高保真建模的发电系统优化运行方法及相关设备，通过设立非运行工况区域，实现了抽水蓄能机组实际运行范围的在模型中的精准描述。同时考虑抽水蓄能机组实际运行中工况转换时的功率损失和时间损失，具体参考机组实际工况转换时的时间‑功率曲线，量化工况转换过程对优化运行的影响，在保证电网安全、稳定、经济运行的前提下，考虑到抽水蓄能机组的稳定运行，提出了最小开关机时间。保证了抽水蓄能机组优化运行的精确性和稳定性。在多能源联合发电系统优化运行模型的建立中，设立三目标函数。最后为更好的研究优化运行结果，发明还提出了火电波动性指标和抽蓄机组使用率指标。为多能源联合发电系统的优化运行提供了参考。
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公开(公告)号：CN117937631A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410119813.6
申请日：2024-01-29
申请人： 西安理工大学
IPC分类号： H02J3/46 , G06Q50/06 , G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , H02J3/14 , H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种水风光互补电站的捆绑容量配置方法、系统及设备，涉及再生能源利用与水库调度交叉领域，包括：通过分析多种风光电装机容量比例的风光电出力波动性，优选风光配比后形成风光电聚合虚拟电厂；根据短期优化调度结果构建长期决策与短期调度指标之间的响应函数；通过嵌套响应函数构建水风光互补中长期优化调度模型；根据短期优化调度模型与中长期优化调度模型构建风光电装机容量技术‑经济评估模型，根据风光电装机容量技术‑经济评估模型优化虚拟电厂内风光电站的捆绑装机容量，完成水风光互补电站的捆绑发电容量的规划。本发明能够提高新能源捆绑容量。
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公开(公告)号：CN118801486A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411283455.9
申请日：2024-09-13
IPC分类号： H02J3/46 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种兼顾余留期水资源利用的水风光短期风险调度方法，该方法通过构建的梯级水库当前状态与余留期水资源综合利用目标的响应函数，在风、光电出力不确定性条件下，考虑水风光互补系统短期运行的弃电、失负荷风险和电网调峰目标，同时兼顾系统出力的平稳性需求，构建考虑余留期水资源综合利用的水风光互补系统日前风险调度模型，利用该模型进行互补系统日前发电计划编制，能够实现水风光互补系统的中长期调度和短期调度的耦合，同时，还能够兼顾流域水资源综合利用与新能源消纳，减少了发电系统的不必要的能源浪费，在保证经济性的同时提高了新能源消纳，有效地提高了流域水风光互补系统的管理与运行水平。
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公开(公告)号：CN117556947A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311495296.4
申请日：2023-11-09
申请人： 西安理工大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/243 , G06N3/0442
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习模型的径流预报方法及模型解释方法，包括以下步骤：将径流变化期划分为融雪影响期和降水主导期，并分别确定融雪影响期的多个融雪径流预报因子和降水主导期的多个降水径流预报因子；获取融雪影响期数据集和降水主导期数据集，利用融雪影响期数据集和降水主导期数据集分别训练融雪影响期机器学习模型和降水主导期机器学习模型；将多个融雪径流预报因子和多个降水径流预报因子分别输入至融雪影响期机器学习模型和降水主导期机器学习模型，得到融雪影响期的径流预报结果和降水主导期的径流预报结果。本发明的径流预报方法通过建立不同水文变化时期的径流预报模型，提高了预报结果的精度。
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公开(公告)号：CN114169679B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202111308045.1
申请日：2021-11-05
申请人： 西安理工大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06F17/18 , G06Q50/06 , H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种考虑出力平稳性的风光水多能互补日前风险调度方法，包括预测电网次日负荷过程、风电厂与光伏电厂次日出力过程、梯级水电站入库径流及区间入流过程；采用场景缩减算法得到典型负荷过程及其概率、典型风光组合出力过程及其概率；建立风险可控具有三个目标的风光水互补系统日前发电计划编制模型；步骤四：构建双层嵌套的优化框架对模型进行求解。本发明能够在保证系统出力平稳性的条件下有效应对负荷预测和风光出力预测的不确定性。
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公开(公告)号：CN111882100B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202010443994.X
申请日：2020-05-22
申请人： 西安理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于多模型随机线性组合的水文集合区间预报搭建方法，首先搭建不同类型的水文预报模型，确定各预报模型的预报对象和预报因子，并率定各预报模型参数，对各预报模型进行精度评定；剔除预报效果明显偏低的预报模型，将剩余多种预报模型通过随机权重进行线性组合，得到集合预报模型，构建多目标优化数学模型；最后采用多目标优化算法对随机权重上、下限进行优化，得到Pareto解集，并采用多属性决策方法对Pareto解集进行筛选得到均衡解；基于均衡解，再通过随机模拟生成集合预报样本，本发明计算过程简便，易于操作，能综合多种水文预报模型所提供的信息，得到不确定性较低、预报精度较高的集合预报样本。
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公开(公告)号：CN111882100A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010443994.X
申请日：2020-05-22
申请人： 西安理工大学
IPC分类号： G06Q10/04
摘要： 本发明公开了一种基于多模型随机线性组合的水文集合区间预报搭建方法，首先搭建不同类型的水文预报模型，确定各预报模型的预报对象和预报因子，并率定各预报模型参数，对各预报模型进行精度评定；剔除预报效果明显偏低的预报模型，将剩余多种预报模型通过随机权重进行线性组合，得到集合预报模型，构建多目标优化数学模型；最后采用多目标优化算法对随机权重上、下限进行优化，得到Pareto解集，并采用多属性决策方法对Pareto解集进行筛选得到均衡解；基于均衡解，再通过随机模拟生成集合预报样本，本发明计算过程简便，易于操作，能综合多种水文预报模型所提供的信息，得到不确定性较低、预报精度较高的集合预报样本。
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公开(公告)号：CN111104750A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911347922.9
申请日：2019-12-24
申请人： 西安理工大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06T11/20 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F111/06
摘要： 本发明公开了耦合集合预报信息的水库调度图绘制方法，基于入库径流预报序列，建立径流预报误差随机模拟模型，生成包含M种具有一定预报精度的入库径流集合；采用同步回代缩减法，将M种入库径流情景缩减成J(M＞＞J)种代表性的典型情景，并得到对应的发生概率；基于典型入库径流情景及发生概率，采用关键控制参数对调度图进行描述，建立调度图参数-模拟-优化模型，即多目标优化模型；采用多目标优化算法，对调度图关键控制参数进行自动寻优得到Pareto解集，并利用多属性决策方法对Pareto解集进行方案优选，解码后得到优化调度图。本发明可以将预报的不确定性高效耦合在调度图决策过程中，同时极大地降低计算负担。
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公开(公告)号：CN117937631B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410119813.6
申请日：2024-01-29
申请人： 西安理工大学
IPC分类号： H02J3/46 , G06Q50/06 , G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , H02J3/14 , H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种水风光互补电站的捆绑容量配置方法、系统及设备，涉及再生能源利用与水库调度交叉领域，包括：通过分析多种风光电装机容量比例的风光电出力波动性，优选风光配比后形成风光电聚合虚拟电厂；根据短期优化调度结果构建长期决策与短期调度指标之间的响应函数；通过嵌套响应函数构建水风光互补中长期优化调度模型；根据短期优化调度模型与中长期优化调度模型构建风光电装机容量技术‑经济评估模型，根据风光电装机容量技术‑经济评估模型优化虚拟电厂内风光电站的捆绑装机容量，完成水风光互补电站的捆绑发电容量的规划。本发明能够提高新能源捆绑容量。
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公开(公告)号：CN111104750B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN201911347922.9
申请日：2019-12-24
申请人： 西安理工大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06T11/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F111/06
摘要： 本发明公开了耦合集合预报信息的水库调度图绘制方法，基于入库径流预报序列，建立径流预报误差随机模拟模型，生成包含M种具有一定预报精度的入库径流集合；采用同步回代缩减法，将M种入库径流情景缩减成J(M＞＞J)种代表性的典型情景，并得到对应的发生概率；基于典型入库径流情景及发生概率，采用关键控制参数对调度图进行描述，建立调度图参数‑模拟‑优化模型，即多目标优化模型；采用多目标优化算法，对调度图关键控制参数进行自动寻优得到Pareto解集，并利用多属性决策方法对Pareto解集进行方案优选，解码后得到优化调度图。本发明可以将预报的不确定性高效耦合在调度图决策过程中，同时极大地降低计算负担。
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