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公开(公告)号：CN111967577A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010744815.6
申请日：2020-07-29
申请人： 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司
摘要： 本发明公开了一种基于变分自编码器的能源互联网场景生成方法，通过获取能源互联网内G个可再生能源出力与负荷的历史实测数据，以T日实测数据作为训练数据集，V日实测数据作为测试数据集，每日数据采样点数为24，依据源(荷)数目G构建图神经网络层；依据采样点数24构建时序卷积神经网络层；基于图神经网络层以及时序卷积神经网络层构建能源互联网场景生成模型；利用训练数据集对模型进行训练；使用训练好的场景生成模型计算测试集中多源-荷数据之间相关性系数，提取测试数据集中单日数据的标签变量，生成同类型场景集，验证模型的有效性。
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公开(公告)号：CN111668877A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010350836.X
申请日：2020-04-28
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学 , 国网北京市电力公司
摘要： 本发明涉及一种主动配电网分布鲁棒优化调度方法及系统，包括：根据获取的历史时段不确定性变量预测误差的上、下限值，确定历史时段不确定性变量预测误差的波动范围；基于历史时段不确定性变量的预测误差的波动范围，构建未来时段不确定性变量预测误差的模糊集合；将模糊集合代入预先建立的两阶段分布鲁棒优化模型，求解所述两阶段分布鲁棒优化模型得到主动配电网的最优调度方案；本发明通过建立的捕捉配电网中源荷出力概率分布的模糊集合求解构建的考虑源荷不确定性的两阶段分布鲁棒优化模型，降低了最优解的保守性，促进了可再生能源消纳，在一定程度上降低了期望成本，提高了电网的经济性。
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公开(公告)号：CN108011366B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN201711235979.0
申请日：2017-11-30
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明提供了一种配电网可控资源协调优化控制方法和装置，首先确定预测序列和场景集；然后根据场景集，并通过滚动优化模型确定可控资源的最优控制变量；最后控制可控资源，实现可控资源协调优化控制，可控资源的最优控制变量能够满足实际需求，提高了配电网的安全性。采用滚动优化模型确定可控资源的最优控制变量，提高可控资源的利用率，消除了电压越限，使控制过程能够较好地应对可控资源的不确定性；本发明利用闭环控制解决了随优化时间的增长导致预测精度显著下降问题。
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公开(公告)号：CN113283043B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202110670154.1
申请日：2021-06-17
申请人： 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/18 , H02J3/38 , H02J3/46 , G06F111/02 , G06F111/08 , G06F113/06
摘要： 本发明公开了一种适用于高维大规模场景的场景约简求解方法，包括：定义场景约简模型；初始化典型场景集；求解传输矩阵，并得到离散概率分布；迭代求解典型场景集，直至Wasserstein距离变化小于某个阈值或迭代次数达到所设定的次数；从初始场景中选取与典型场景最近的场景实现典型场景集重构，将典型场景集及其离散概率分布用于电力系统的随机优化问题中。本发明的优点是：所求Wasserstein距离较小，拟合精度较高，并且具有较为优异的计算效率。面对大规模场景时具有较高的计算效率且不失拟合精度。
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公开(公告)号：CN113283043A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110670154.1
申请日：2021-06-17
申请人： 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/18 , H02J3/38 , H02J3/46 , G06F111/02 , G06F111/08 , G06F113/06
摘要： 本发明公开了一种适用于高维大规模场景的场景约简求解方法，包括：定义场景约简模型；初始化典型场景集；求解传输矩阵，并得到离散概率分布；迭代求解典型场景集，直至Wasserstein距离变化小于某个阈值或迭代次数达到所设定的次数；从初始场景中选取与典型场景最近的场景实现典型场景集重构，将典型场景集及其离散概率分布用于电力系统的随机优化问题中。本发明的优点是：所求Wasserstein距离较小，拟合精度较高，并且具有较为优异的计算效率。面对大规模场景时具有较高的计算效率且不失拟合精度。
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公开(公告)号：CN108233431A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711429781.6
申请日：2017-12-26
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 华北电力大学 , 国网北京市电力公司
摘要： 本发明提供了一种主动配电网分布式优化调度方法和系统，包括：采集功率扰动量；基于采集到的功率扰动量对预先建立的配电网自治区域的功率‑成本模型求解；根据计算结果，分配配电网自治区域内各自治节点的功率；预先建立的配电网自治区域的功率‑成本模型包括：将各分布式电源发电增量成本作为一致性变量，使各分布式电源的等耗量微增率保持一致。该方法和系统能够克服传统主动配电网优化调度中通信与计算量大的缺点，实现了主动配电网调度算法的优化。
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公开(公告)号：CN108011366A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711235979.0
申请日：2017-11-30
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明提供了一种配电网可控资源协调优化控制方法和装置，首先确定预测序列和场景集；然后根据场景集，并通过滚动优化模型确定可控资源的最优控制变量；最后控制可控资源，实现可控资源协调优化控制，可控资源的最优控制变量能够满足实际需求，提高了配电网的安全性。采用滚动优化模型确定可控资源的最优控制变量，提高可控资源的利用率，消除了电压越限，使控制过程能够较好地应对可控资源的不确定性；本发明利用闭环控制解决了随优化时间的增长导致预测精度显著下降问题。
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公开(公告)号：CN111967577B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202010744815.6
申请日：2020-07-29
申请人： 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司
摘要： 本发明公开了一种基于变分自编码器的能源互联网场景生成方法，通过获取能源互联网内G个可再生能源出力与负荷的历史实测数据，以T日实测数据作为训练数据集，V日实测数据作为测试数据集，每日数据采样点数为24，依据源(荷)数目G构建图神经网络层；依据采样点数24构建时序卷积神经网络层；基于图神经网络层以及时序卷积神经网络层构建能源互联网场景生成模型；利用训练数据集对模型进行训练；使用训练好的场景生成模型计算测试集中多源‑荷数据之间相关性系数，提取测试数据集中单日数据的标签变量，生成同类型场景集，验证模型的有效性。
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公开(公告)号：CN113515890B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202110559758.9
申请日：2021-05-21
申请人： 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/098 , G06F113/06
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公开(公告)号：CN111146785B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201911298666.9
申请日：2019-12-17
申请人： 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明属于多源协调优化调度技术领域，涉及一种面向多源优化调度计算的基于改进有效集快速求解方法，包括：步骤1：收集优化区域内与分布式电源、负荷以及调度运行有关参数；步骤2：建立以可控分布式电源预测出力与长时间尺度优化调度值偏差的二次性能指标和最小为目标函数的凸二次规划模型；步骤3：以可控分布式电源出力极限条件下所有出力限值约束索引和凸二次规划模型中的等式约束索引构成初始有效集并建立有效集识别指标来作为更新有效集的依据；步骤4：利用初始有效集进行优化计算并更新有效集；步骤5：将求解得到的控制增量指令下发执行，并判断是否达到优化周期终点，若是，则进入下一个优化调度周期，若否，则返回步骤4重新求解。
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