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公开(公告)号：CN115275999B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202210951120.4
申请日：2022-08-09
Applicant: 东北电力大学
IPC: H02J3/00 , H02J7/00 , H02J7/04 , G06Q10/047 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F17/16 , G06Q50/06 , B60L53/00 , B60L53/60 , B60L53/63 , B60L53/64 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了计及电动汽车时变道路阻抗的配电网优化调度方法，具体按照以下步骤实施：建立计及时变道路阻抗的电动汽车出行路径选择模型，通过增强型Dijkstra路径搜索算法确定电动汽车出行路径；建立计及时变温度、交通路况因素的电动汽车充电负荷模型，结合电动汽车出行路径确定电动汽车充电功率；建立考虑配网经济运行的多目标优化调度模型，向该模型中输入电动汽车充电功率，采用基于动态学习因子的多目标粒子群算法对考虑配网经济运行的多目标优化调度模型求解含电动汽车充电功率分布；通过本发明配电网优化调度方法能够减小配电网负荷标准差、联络线功率标准差，降低配电网调度运行成本。
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公开(公告)号：CN115049115A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210606635.0
申请日：2022-05-31
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了计及NWP风速横纵向误差的RDPG风速修正方法，基于加权欧式距离相似度，划分各个NWP风速待修正点差异化最优超前/滞后时序相关区间，反映了横向误差对NWP风速修正的潜在影响；采用区间统计特征代替NWP原始气象特征作为模型输入，并基于SHAP理论实现非一致性时序区间NWP气象特征评估，获取对模型具有正向增益的特征，降低了模型的复杂度；基于RDPG的NWP风速修正模型，降低不同NWP风速波动水平下预测风速的横纵向误差，增强模型的泛化能力和处理非线性数据的能力；解决了传统机器学习算法缺乏自适应能力，导致不同波动水平下NWP风速误差修正能力不足，影响多时间尺度下风电功率预测精度的问题。
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公开(公告)号：CN114662759A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210295347.8
申请日：2022-03-24
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了多主体双层博弈的规模化电动汽车充放电优化调度方法，具体按照以下步骤实施：基于logit协议构建电动汽车充放电调度的多策略集演化博弈模型，通过演化均衡求解算法得到电动汽车各时段的最优充放电功率；构建多电动汽车聚合商在电力市场中竞标购/售电价格的非合作博弈模型；用演化博弈论中的复制者动态描述配电网运营商向各聚合商分配需求响应时段响应电量的策略演化；提出联合求解演化博弈的演化均衡解和非合作博弈的纳什均衡解的方法，得到双层博弈模型三主体的最优稳定策略；本发明方法能够平衡配电网运营商、电动汽车聚合商与电动汽车用户三者之间的经济利益。
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公开(公告)号：CN115049115B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210606635.0
申请日：2022-05-31
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06Q10/04 , H02J3/00 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了计及NWP风速横纵向误差的RDPG风速修正方法，基于加权欧式距离相似度，划分各个NWP风速待修正点差异化最优超前/滞后时序相关区间，反映了横向误差对NWP风速修正的潜在影响；采用区间统计特征代替NWP原始气象特征作为模型输入，并基于SHAP理论实现非一致性时序区间NWP气象特征评估，获取对模型具有正向增益的特征，降低了模型的复杂度；基于RDPG的NWP风速修正模型，降低不同NWP风速波动水平下预测风速的横纵向误差，增强模型的泛化能力和处理非线性数据的能力；解决了传统机器学习算法缺乏自适应能力，导致不同波动水平下NWP风速误差修正能力不足，影响多时间尺度下风电功率预测精度的问题。
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公开(公告)号：CN115144694A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210748031.X
申请日：2022-06-29
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了基于S‑TGCN的有源配电网故障定位方法，引入时‑空注意力机制及时‑空卷积层，从图形结构的时间序列中提取配电网故障时段的全局时‑空特征，提升了模型在高比例分布式电源接入场景下的全局故障特征提取能力，其故障定位精度达到98.76％。通过S‑TGCN的特征汇聚及差异化池化函数，增强了新方法在数据缺失及数据噪声场景下的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114707292A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210071063.0
申请日：2022-01-21
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/32 , G06F111/08 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了含电动汽车配电网电压稳定性分析方法，具体按照以下步骤实施：首先，计及目的地类型与时刻相关性建立出行链模型，结合蒙特卡洛仿真方法，实现出行模拟，生产海量充电负荷场景；其次，计及多节点空间相关性，基于条件Wasserstein梯度惩罚生成对抗网络建立常规负荷生成模型，生成大量常规负荷场景；然后，筛选出典型、极端充电负荷场景和典型、极端常规负荷场景，并构造潜在小概率极端负荷场景、典型负荷场景；最后，基于快速电压稳定指标和电压稳定裕度指标分析配电网电压稳定性，解决了规划结果与实际需求不平衡，导致充电站容量冗余的问题，能使电动汽车配电网电压稳定性分析结果更可靠。
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公开(公告)号：CN115144694B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210748031.X
申请日：2022-06-29
Applicant: 东北电力大学
IPC: G01R31/08 , G06F18/20 , G06F18/241 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了基于S‑TGCN的有源配电网故障定位方法，引入时‑空注意力机制及时‑空卷积层，从图形结构的时间序列中提取配电网故障时段的全局时‑空特征，提升了模型在高比例分布式电源接入场景下的全局故障特征提取能力，其故障定位精度达到98.76％。通过S‑TGCN的特征汇聚及差异化池化函数，增强了新方法在数据缺失及数据噪声场景下的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114742342B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210163570.7
申请日：2022-02-22
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了基于多标签LightGBM的电能质量复合扰动识别方法，对原始扰动信号进行基于S变换的时‑频域特征提取，对单一扰动标签对应的LightGBM子分类器分别进行基于total_gain特征重要度的原始特征排序，并以各LightGBM子分类器的分类准确率为决策变量开展前向特征选择，确定与各子分类器相匹配的最优特征子集，根据各最优特征子集构建最优LightGBM子分类器来识别信号中所含的单一扰动成分，并构建含多子分类器的多标签LightGBM来识别电能质量复合扰动。本方法识别准确率高、抗噪声能力强，并且能有效识别无训练样本未知类型复合扰动数据，避免将未知类型复合扰动误识别为错误的已知类型。
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公开(公告)号：CN118508486A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410593281.X
申请日：2024-05-14
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 一种电动汽车集群参与调频辅助服务市场的充电调控方法属于能源互联网调控技术领域。本发明考虑到多阶段的收益评估和实际调频效果对收益的影响，在满足用户多样化充电需求的同时，提出了EVA参与日前能量市场和调频辅助服务市场的协同充电优化策略，构建EVA参与电网调峰调频的控制系统分析频率响应效果。在实际调频效果对收益的影响中，电力市场为了提升调频质量，根据实际调频效果对调频资源的性能进行考核，得分高的资源获得的收益高，根据考核结果支付调频收益，所以本发明考虑调频效果对收益的影响通过研究聚合商聚集电动汽车的充电控制并实现市场化交易，体现了EVA充电控制为电网带来的价值和效益。
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公开(公告)号：CN114707292B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210071063.0
申请日：2022-01-21
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/047 , G06Q50/06 , H02J3/32 , G06F111/08 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了含电动汽车配电网电压稳定性分析方法，具体按照以下步骤实施：首先，计及目的地类型与时刻相关性建立出行链模型，结合蒙特卡洛仿真方法，实现出行模拟，生产海量充电负荷场景；其次，计及多节点空间相关性，基于条件Wasserstein梯度惩罚生成对抗网络建立常规负荷生成模型，生成大量常规负荷场景；然后，筛选出典型、极端充电负荷场景和典型、极端常规负荷场景，并构造潜在小概率极端负荷场景、典型负荷场景；最后，基于快速电压稳定指标和电压稳定裕度指标分析配电网电压稳定性，解决了规划结果与实际需求不平衡，导致充电站容量冗余的问题，能使电动汽车配电网电压稳定性分析结果更可靠。
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