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公开(公告)号：CN107862586A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711260158.2
申请日：2017-12-04
Applicant: 清华大学
CPC classification number: G06Q30/0611 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种面向多能流交易的能量枢纽竞标方法及系统，该方法首先建立面向多能流交易的能量枢纽主从博弈竞标策略模型；然后对能量枢纽主从博弈竞标策略模型进行处理，得到混合整数线性规划模型；并根据混合整数线性规划模型，计算能量枢纽的竞标策略以及最大运营收益；竞标策略包括能量枢纽的售电量、售电价格、购电量、购电价格、售热量以及售热价格。采用本发明提供的方法或者系统，充分考虑具备热电联储、热电联产功能的能量枢纽的多能流交易能力，给出了面向多能流交易的能量枢纽运营主体的竞标策略，提升了能量枢纽运营主体在多能流交易市场中的收益。
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公开(公告)号：CN119940730A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510044033.4
申请日：2025-01-10
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提出了一种基于LMDI与变分模态分解的驱动因素分析方法，包括：获取宏观数据，包括生产总值、能源消费总量、三产增加值比例、三产能源消费总量、三产具体能源品种消费量；使用对数平均迪氏指数法LMDI结合宏观数据，确定宏观驱动因素对特定能源品种消费量增长的贡献值，其中，宏观驱动因素包括经济发展、产业结构调整、技术能耗进步和燃料替代；基于变分模态分解方法，将每种宏观驱动因素对特定能源品种消费量增长的贡献值分解为长期趋势、中周期波动、短周期波动及高频扰动，合并各个宏观驱动因素的相近频率分量，重构出总增长中的长期趋势、中周期波动、短周期波动及高频扰动。采用上述方案的本发明实现了对能源消费增长的驱动因素分析。
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公开(公告)号：CN109002963A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810630873.9
申请日：2018-06-19
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种电热能源市场均衡求解方法及装置，属于多能源发电系统技术领域。该方法包括：基于区域电网节点边际电价、区域电网节点边际热价及热电联产机组运行成本，构建热电联产机组的电热耦合能源市场均衡求解模型，并在满足区域电网和区域热网的运行成本最低的条件下，对电热耦合能源市场均衡求解模型进行求解，以使得热电联产机组的收益最大化。通过基于热电联产机组的电-热耦合能源市场均衡求解方法，优化热电联产机组的竞价策略和出力，对于热电联产企业利益最大化具有实际意义，同时，最优化热电耦合系统的机组出力，提高能源使用效率，具有工程经济性等诸多优点。
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公开(公告)号：CN114493917A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210038517.4
申请日：2022-01-13
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种可再生能源发电站建设方法及系统，该方法包括：获取各发电站点的初始的策略；所述策略为可再生能源发电或非可再生能源发电；将各所述发电站点的初始的策略输入至可再生能源发电站建设模型，以输出各所述发电站点的优化的策略；其中，所述可再生能源发电站建设模型是基于动态的复杂网络构建得到的演化博弈模型；所述可再生能源发电站建设模型用于基于各所述发电站点的期望收益和合作收益，分别对各所述发电站点的策略和所述复杂网络的网络结构进行迭代更新，直到满足预设迭代终止条件，以输出各所述发电站点的优化的策略。本发明能够实现各发电站点的策略的优化，从而推动可再生能源发电站的建设。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108335232A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810128905.5
申请日：2018-02-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于备用整定的双层鲁棒机组组合方法，该方法包括：建立最优机组组合模型和鲁棒性检测模型；根据初始旋转备用率和所述最优机组组合模型，获取最优机组组合；通过所述鲁棒性检测模型对所述最优机组组合进行鲁棒性检测，获取所述最优机组组合的鲁棒指标；根据鲁棒指标的大小，执行相应的操作，最后获取鲁棒机组组合。本发明将鲁棒调度方法应用于机组组合问题，解决了大规模风电接入的鲁棒机组组合问题，当风电在某一范围任意波动时，仅靠调节机组出力即可使系统安全运行，为应对日前发电计划中风电出力的不确定性提供一条行之有效的解决途径，具有为发电系统运行人员提供可执行的调度方案、提高工程经济性等诸多优点。
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公开(公告)号：CN107862419A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711292668.8
申请日：2017-12-08
Applicant: 清华大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/06313 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种多能源网络的低碳优化调度方法及系统。该方法包括：采用支路潮流模型描述多能源网络中的电网的潮流分布；采用水力热力耦合模型描述多能源网络中的区域供热网络的潮流分布；确定多能源网络的低碳调度模型；所述低碳调度模型中包括运行成本最低的第一目标函数和碳排量最低的第二目标函数，约束条件为所述电网的潮流分布和所述区域供热网络的潮流分布；确定所述低碳调度模型中所述第一目标函数和所述第二目标函数的非劣解集合；根据所述非劣解集合，利用纳什协商问题确定最佳权衡解；根据所述最佳权衡解对所述多能源网络进行调度。本发明的方法及系统供多能源网络运行调度人员使用，优化调度过程考虑成本与碳排双目标，客观快捷。
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公开(公告)号：CN110751564B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201910831563.8
申请日：2019-09-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于博弈论的电动汽车充电站建设方法及系统。该方法包括：获取消费者类型和投资站类型，得到电动汽车充电站建设模型；其中，电动汽车充电站建设模型包括演化博弈表达式集合和支付矩阵；基于电动汽车充电站建设模型，计算得到投资站点的综合期望收益；基于演化博弈表达式集合和综合期望收益，计算得到演化博弈结果；对综合期望收益增加基于费米演化规则的演化更新算法，得到具有自动演化更新规则的电动汽车充电站期望收益预测更新模型，并输出投资收益结果。本发明实施例通过基于博弈论建设电动汽车充电站建设模型，输出预期收益投资结果，有效地帮助投资者进行决策和推动电动汽车充电站的建设。
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公开(公告)号：CN108335232B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201810128905.5
申请日：2018-02-08
Applicant: 清华大学
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明提供一种基于备用整定的双层鲁棒机组组合方法，该方法包括：建立最优机组组合模型和鲁棒性检测模型；根据初始旋转备用率和所述最优机组组合模型，获取最优机组组合；通过所述鲁棒性检测模型对所述最优机组组合进行鲁棒性检测，获取所述最优机组组合的鲁棒指标；根据鲁棒指标的大小，执行相应的操作，最后获取鲁棒机组组合。本发明将鲁棒调度方法应用于机组组合问题，解决了大规模风电接入的鲁棒机组组合问题，当风电在某一范围任意波动时，仅靠调节机组出力即可使系统安全运行，为应对日前发电计划中风电出力的不确定性提供一条行之有效的解决途径，具有为发电系统运行人员提供可执行的调度方案、提高工程经济性等诸多优点。
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公开(公告)号：CN110751564A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910831563.8
申请日：2019-09-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于博弈论的电动汽车充电站建设方法及系统。该方法包括：获取消费者类型和投资站类型，得到电动汽车充电站建设模型；其中，电动汽车充电站建设模型包括演化博弈表达式集合和支付矩阵；基于电动汽车充电站建设模型，计算得到投资站点的综合期望收益；基于演化博弈表达式集合和综合期望收益，计算得到演化博弈结果；对综合期望收益增加基于费米演化规则的演化更新算法，得到具有自动演化更新规则的电动汽车充电站期望收益预测更新模型，并输出投资收益结果。本发明实施例通过基于博弈论建设电动汽车充电站建设模型，输出预期收益投资结果，有效地帮助投资者进行决策和推动电动汽车充电站的建设。
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