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公开(公告)号：CN116361603A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310310290.9
申请日：2023-03-28
申请人： 吉林省电力科学研究院有限公司 , 长春工程学院 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 大唐向阳风电有限公司
摘要： 一种电力系统碳排放流计算方法，属于电力系统碳排放技术领域，首先，相对潮流分析而言，碳流计算是建立在潮流计算的基础上进行的，所有会对潮流分布产生影响的因素同样会对碳硫产生影响。其次，针对现有的计算方法进行了适应性的改进使其可以用来进行有损网络的碳流计算。最终，基于改进的有损网络的碳流计算模型，增加对电网碳排放总量计算的应用，构建了电网网损碳排放的计算模型，计算电力系统中各个支路及节点的碳排放；本发明实现为电力系统碳排放流的精准计算与分摊，广泛开发低碳电力、发展低碳技术以及提高碳排放计算精度。
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公开(公告)号：CN118863420A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410915418.9
申请日：2024-07-09
申请人： 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 长春工程学院
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N5/04
摘要： 本发明公开了一种基于多重博弈的智能楼宇群与储能电站的协调优化调度方法，应用于智能楼宇群与储能电站的协调优化调度领域，包括：以智能楼宇的最低运行成本为目标，构建基于智能楼宇群间电能交易的合作博弈模型，并采用交替方向乘子法求解智能楼宇群内部的最优调度策略；以上级电网、储能电站以及智能楼宇群的最大经济效益为目标，构建基于智能楼宇群与储能电站的主从博弈模型，并采用二分法迭代求解，得到智能楼宇群与储能电站间的最优调度策略；结合两种最优调度策略，完成智能楼宇群与储能电站的协调优化调度。本发明不仅降低了智能楼宇群的运行成本，而且保证了上级电网、储能电站的经济效益，改善了不同主体间的利益均衡。
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公开(公告)号：CN118195674A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410411985.0
申请日：2024-04-08
申请人： 长春工程学院 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于综合能源微网的鲁棒优化技术领域，提出了基于源‑荷多重不确定性的混合两阶段鲁棒优化方法，包括如下步骤：首先，构建综合能源微网系统模型的基本框架；其次，考虑预测场景、最恶劣场景和最优场景，进行源‑荷不确定性描述，并构建综合能源微网多场景概率的混合两阶段鲁棒优化调度模型，并采用嵌套列约束生成算法进行求解；然后，将综合能源微网中上层运营商作为领导者，综合能源微网中下层用户作为跟随者，建立考虑主从博弈的能源交易混合两阶段鲁棒模型，并采用嵌套列约束生成算法进行求解。本发明能够兼顾系统运行的鲁棒性和经济性。
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公开(公告)号：CN118134170A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410261463.7
申请日：2024-03-07
申请人： 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 长春工程学院
IPC分类号： G06Q10/0631 , F01K13/00 , F04B35/04 , F04B39/06 , F04B41/02 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04
摘要： 本发明公开了一种考虑碳交易效益的运行经济性的综合能源系统运行优化方法，涉及低碳减排技术领域。包括：S1数据获取步骤：获取燃气机组数据以及用户用电历史数据；S2能源利用优化步骤：基于S1中的获取建立综合能源系统；S3碳交易步骤：基于碳交易机制建立综合能源系统低碳经济调度模型；S4综合能源系统优化步骤：考虑系统总运行成本，建立目标函数，以总运行成本最低为目标函数进行优化；S5仿真验证步骤：通过对综合能源系统的仿真分析，验证所提出的方案在实际运行中的合理性和有效性。本发明兼顾低碳性和经济性，可以提高燃气机组的运行调节能力与电转气设备的运行潜力，提升系统的运行效益，有效降低环境污染与制氧能耗。
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公开(公告)号：CN117439144A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311468248.6
申请日：2023-11-07
申请人： 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 长春工程学院 , 吉林省电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明提供了一种源网荷储调节能力提升方法，首先建立输电网‑配电网‑设备本地三层协调集中控制架构和配电系统多层协调分布式控制架构；探究配电系统“源‑网‑荷‑储”全面协调互动机制；对配电网源、网、荷、储各端设备进行运行建模，采用基于数据驱动的分布鲁棒方法对不可控分布式发电和负荷的不确定特征进行表征，进而构建了“源‑网‑荷‑储”协调集中优化运行模型和分区分布式优化运行模型，并分别采用CCG算法和ADMM算法进行有效求解。通过本发明，可以实现源网荷储调节能力提升。
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公开(公告)号：CN116703232A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310726406.7
申请日：2023-06-19
申请人： 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 长春工程学院 , 国网吉林省电力有限公司 , 吉林省电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q30/0201 , G06F16/2458 , G06F17/16 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于关联度权重的风光储一体化运行效益评价方法及系统，涉及风光储效益评价技术领域，通过获取多维综合效益，建立风光储一体化运行多维效益评价体系，得到多维度效益指标；基于价值权重以及指标关联权重的组合权重，确定多维度效益指标权重；在获得上述数据的基础上，建立基于多维度效益的风光储一体化运行的综合效益评价模型，对风光储一体化运行多维效益进行评价分析。提高了风光储一体化运行多维效益综合评价的准确性，实现在经济、社会、碳排放、企业发展效益以及可持续发展能力之间综进行全面、科学、具有参考价值的评价，为风光储联合发电系统的发展提供支撑，促进能源结构优化调整。
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公开(公告)号：CN118798930A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410901212.0
申请日：2024-07-05
申请人： 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 长春工程学院
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q10/0631 , G06N3/126 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种多微网和配电网的优化调度方法、装置、设备及介质，涉及配电网技术领域，包括以下步骤：根据配网运营商模型和多微网模型构建配网运营商和多微网交互的主从博弈模型，其中，配网运营商作为领导者，用于制定能源售价策略；多微网作为跟随者，用于根据能源售价对负荷以及多微网内部设备出力情况进行调整，得到能源购买策略；能源售价策略根据能源购买策略进行动态调整；获取主从博弈模型的均衡解。本发明使得能源售价与能源购买量的具体数额将在配网运营商与多微网的交互中被逐渐确定，从而达成配网运营商能源售卖收益最大化和多微网能源引进成本最小化的平衡，使交易双方均达到满意状态。
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公开(公告)号：CN117175558A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311126665.2
申请日：2023-09-04
申请人： 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 长春工程学院 , 国网吉林省电力有限公司 , 吉林省电力科学研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06F30/20 , G06F17/10 , H02J3/38 , G06F113/04 , G06F111/06 , G06F111/04
摘要： 一种评估源网荷储协同接纳新能源能力的方法，属于新能源电力系统技术领域，首先，建立多灵活性资源灵活互动特性的刻画方法，兼顾配电网新能源消纳水平与经济运行，构建考虑多灵活性资源协调调度的新能源优化消纳模型；然后，为寻找优化消纳模型非支配解的可行域，建立多目标优化求解方法,并提出一种复合型线性化策略，将复杂的多目标非线性非凸优化消纳模型转换为多目标混合整数线性优化问题，并采用含线性递减惯性权重的改进粒子群算法求解所建模型。本发明从整体上协调调度多灵活性资源，最大化利用多环节灵活互动特性消除限制新能源消纳的制约因素。
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公开(公告)号：CN220751241U
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202322457987.7
申请日：2023-09-11
申请人： 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 长春工程学院 , 吉林省电力科学研究院有限公司
摘要： 一种风光氢储一体化运行数据采集装置，属于新能源储能技术领域，包括数据采集装置、数据汇总机、实时显示设备以及无线终端；所述数据采集装置输出端与数据汇总机的输入端通过航空插头连接线或GL24S无线通讯连接；所述数据汇总机的输出端与实时显示设备及无线终端通过航空插头连接线或GL24S无线通讯连接。本实用新型用于监测风力、太阳能和氢能储存系统的性能，采用物理、无线数据传输同步进行的方式，有效降低丢包率，同时可利用无线传输的特点，使用分布式采集模式，提升数据准确度。
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公开(公告)号：CN118657251A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410805860.6
申请日：2024-06-21
申请人： 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于组合神经网络的电动汽车充换电负荷预测方法，涉及电动汽车负荷预测技术领域。包括以下步骤：S1，采集历史充换电负荷数据，并进行数据预处理；S2，以日期类型、节假日、气温三种因素和充换电负荷数据，构建特征矩阵，作为充电设施负荷预测模型的输入；S3，基于LLE算法，对充换电负荷数据进行降维；S4，搭建基于LLE‑CNN‑GRU混合神经网络的充电设施负荷预测模型；S5，使用基于混合策略的ISSA算法对所述充电设施负荷预测模型进行超参数调优；S6，在优化后的充电设施负荷预测模型中输入所述特征矩阵，进行充换电设施负荷预测。本发明可以提升电动汽车充电设施负荷的预期精度。
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