一种效益最大化下的柔性电力负荷建模方法

    公开(公告)号:CN108021997A

    公开(公告)日:2018-05-11

    申请号:CN201610923178.2

    申请日:2016-10-29

    Abstract: 本发明公开了一种效益最大化下的柔性电力负荷建模方法,步骤:1)以用户最大可中断负荷量、所允许最长停电持续时间以及用户的合作程度三者作为变量来构建用户停电成本函数。2)在已知电力公司的补偿电价基础上,通过用户收益最大化来确定用户的合作程度。3)在用户停电成本函数已知的基础上,构建电力公司收益函数。4)通过电力公司收益最大化来确定用户最大可中断负荷量以及最长停电时间。本发明在柔性电力负荷建模时,不仅考虑用户最大可中断负荷,还将最长停电持续时间作为影响因素一起建模,使得模型更加完整;将用户利益与电力公司收益同时以最大化目标求解,使得用户与电力公司都能获得最大的效益。

    一种考虑柔性电力负荷的最优潮流优化模型

    公开(公告)号:CN108009665A

    公开(公告)日:2018-05-08

    申请号:CN201610924681.X

    申请日:2016-10-29

    Abstract: 本发明公开了一种考虑柔性电力负荷的最优潮流优化模型。同时考虑供电方与用户两者的利益,在实现发电成本最小化的同时,用户也能实现缺电成本最小化。主要分为3个步骤:1)利用经典OPF模型以发电成本最小为目标建立传统的电力系统最优潮流模型;2)在传统最优潮流模型的基础上,考虑用户侧缺电成本最小化,进行最优潮流模型的优化;3)利用改进遗传算法对最优潮流模型进行求解。将用户侧的中断负荷成本以及停电时间成本加入最优潮流模型中,使得最终求解得到的最优潮流结果更为准确,更符合实际。同时考虑供电侧的发电成本以及用户侧的缺电成本,可使供电方与用户均达到成本最小化的目的。

    一种多种能源互补利用系统的优化运行方法

    公开(公告)号:CN108008629A

    公开(公告)日:2018-05-08

    申请号:CN201610923174.4

    申请日:2016-10-29

    Abstract: 本发明公开了一种多种能源互补利用系统的优化运行方法,其特征在于,步骤:1)在多种能源互补利用系统中设置冷热电联供场景,考虑分布式电源,对场景中冷热电联供设备、蓄电池和光伏电源进行数学建模;2)分析在多种能源互补利用系统优化运行的优化目标,建立冷热电综合能源利用系统优化运行的环境友好型的多目标优化函数,并对其优化处理;3)确定多种能源互补利用系统优化运行的约束条件,并将约束条件进行处理后对冷热电综合能源利用系统进行运行优化。本发明结合冷热电负荷需求与分布式能源需求的特点,可适用于多种电力系统、实用性强且能够保证综合能源系统优化运行的成功实现等优点,快速实现综合能源利用系统的协同整体最优。

    一种基于空间相关性与GA的小波-BP神经网络风电功率预测方法

    公开(公告)号:CN105574615A

    公开(公告)日:2016-05-11

    申请号:CN201510943557.3

    申请日:2015-12-16

    Abstract: 本发明提出一种基于空间相关性与GA的小波-BP神经网络风电功率预测方法。按照目标时间和采样时间采集上风处与下风处风电场风速或功率时间序列;计算上风处与下风处风电场所采集时间序列之间的相关性系数,提取其中具有强相关性的数据组;将强相关性数据组时间序列输入小波-BP神经网络中,通过GA遗传算法对神经网络结构的权值和阈值参数进行全局优化;在小波-BP神经网络训练过程中,深度优化神经网络权值和阈值采用L-M算法与附加动量法相结合,对小波基函数的平移因子和伸缩因子参数修正优化采用梯度下降法;利用训练后的小波-BP神经网络对下风处风电场风电功率进行预测。本发明提高神经网络学习性能,克服了风电场风速监测数据不足而无法直接进行风电功率预测的缺陷。

Patent Agency Ranking