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公开(公告)号：CN106446383A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610824088.8
申请日：2016-09-14
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明提出了一种基于改进约束序优化的带安全约束的不确定性机组组合问题求解方法，首先在粗糙模型中融入离散变量识别策略，并构造基于约束条件的序优化粗糙模型；然后在精确模型中引入非有效安全约束削减策略，并构造针对连续变量的序优化精确模型。相比于传统针对SCUC模型的约束序优化方法，本发明提出的改进策略有效提升了序优化算法的紧凑性，降低了计算冗余度，因而具有更高的求解效率。
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公开(公告)号：CN105976057A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610288901.4
申请日：2016-05-04
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明是一种基于改进灰色理论的中长期负荷预测方法，属于中长期负荷预测预测技术领域。包括：步骤一：利用专家法对原始数据组奇异值的人工修正；步骤二：数据的平滑预处理；步骤三：原始GM(1,1)模型的确定；步骤四：残差GM(1,1)模型的确定，提高模型预测精度；步骤五：等维GM(1,1)模型的确定，提高模型预测精度及其适用性；步骤六：利用等维残差GM(1,1)模型进行预测得到精确预测数据。本发明建模过程实用简单，能快速有效对中长期负荷进行预测，对优化电力调度，合理进行配网规划规划具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105095989A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510421063.9
申请日：2015-07-17
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于傅里叶级数的同时刻下风功率概率分布的拟合方法，具体步骤如下：1)根据一年中同一时刻的有功功率得到该时刻的概率分布；2)利用傅里叶级数来拟合该时刻的概率分布，将所得的傅里叶级数的参数代入误差方程，计算出对应的结果；3)根据结果判断其精度要求，从而得到风电功率概率密度函数。本发明采用3阶傅里叶级数模型拟合同时刻下功率分布，相比于其它函数拟合效果，该概率模型拟合精度更高，验证了所建立模型的可行性和有效性。
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公开(公告)号：CN107145707A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710215832.9
申请日：2017-04-01
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明提出了一种考虑分布式能源出力不确定性和全寿命周期成本的配变规划方法，属于配电网规划领域。首先，考虑分布式光伏发电的出力不确定性，提出了一种基于机会约束理论的配变风险定容方法；在此基础上，利用三点估计法计算分布式光伏发电接入后的配网概率潮流，同时构建基于全寿命周期成本的目标函数，并最终提出基于全寿命周期理论的配变不确定性规划模型。算例仿真结果表明，相比于传统确定性的配变规划方法，本文提出的方法不仅能对设备全寿命周期内的所有成本进行精细化度量，而且精确计算了分布式电源不确定性对于设备定容选型的影响，弥补了配变定容与选型的界限，从而有效提升了配变规划的经济性，本发明所提出的方法更为科学。
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公开(公告)号：CN105790265A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610254532.7
申请日：2016-04-21
Applicant: 三峡大学
CPC classification number: Y02E60/76 , Y04S40/22 , H02J3/00 , G06F17/5036 , G06Q50/06 , H02J2003/007
Abstract: 本发明涉及一种考虑交流潮流约束的不确定性机组组合模型及求解方法，本发明以一天24时段中调火电机组的燃料费用总和最小为优化目标，采用机会约束方法描述风电出力的不确定性，构建基于交流潮流模型的网络安全约束条件，从而提出一种考虑交流潮流安全约束的不确定性机组组合模型。针对模型求解困难的问题，提出了一种随机约束序优化方法，成功实现对模型的快速求解。相比与传统基于直流潮流约束的不确定性机组组合模型，本发明所提模型有效降低了风电大规模接入后电网电压越限的风险，提升了日前发电计划决策的有效性，所建模型还可以精细化的计算系统网络损耗，从而为调度人员提供数据参考。同时本发明提求解算法较传统算法有了显著提升。
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公开(公告)号：CN105354636A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510724565.9
申请日：2015-10-29
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于非参数核密度估计的风功率波动性概率密度建模方法。具体步骤如下：1)通过小波分解对风功率样本数据的波动量进行提取；2)基于波动量样本建立相应的非参数核密度估计模型，然后针对模型带宽选择问题，构造了一种以拟合优度检验为约束条件的带约束带宽优化模型；3)利用约束序优化算法对该优化模型进行求解。本发明采用小波分解方法更能准确提取风功率波动分量，并且所提波动分量的概率特性建模方法完全由样本数据驱动，不需要对概率密度模型进行先验主观假设，因而具有更高的建模精度和更强的适用性，而针对非参数核密度估计方法的改进策略也使其建模精度和计算效率得到有效提升。
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公开(公告)号：CN105225000A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201510589663.6
申请日：2015-09-16
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于模糊序优化的风功率概率模型非参数核密度估计方法，该方法属于风电场规划领域。包括步骤一：采用非参数核密度估计方法建立风动率概率密度模型，该模型的精确性由带宽值决定；步骤二：以非参数核密度估计函数曲线的准确性及平滑性为评价指标，建立带宽优化模型；步骤三：将带宽优化模型模糊化；步骤四：基于序优化理论求解带宽优化模型。本发明对于研究建模过程实用简单，且模型具有较高的精度及普遍适用性，有助于计算风电场的有效容量，因而具有重要的理论和工程价值。
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