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公开(公告)号：CN119253582A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411235561.X
申请日：2024-09-04
Applicant: 山东大学
IPC: H02J3/00 , G06Q30/0601 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , H02J3/28
Abstract: 本发明公开了一种含产消者租赁共享储能的主动配电网协同优化决策方法，属于配电网调度技术领域。包括：构建含产消者共享储能的多主体协同交易架构；基于所述多主体协同交易架构，通过多主体两阶段协同定价策略，量化共享储能运营商和产消者的议价能力；以社会效益最大化和合作收益分配最大化为目标，基于预设的约束条件，构建基于改进纳什议价的多主体协同优化模型；结合共享储能运营商和产消者的议价能力对所述多主体协同优化模型进行优化，获取最优能源交易量和最优能源交易价格。提出的DSO‑产消者‑SESO协同决策框架能够实现多主体合作共赢，降低配电网的调度难度；解决了现有电力市场交易中收益分配不均、优化调度难度高的问题。
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公开(公告)号：CN110336299B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN201910514943.9
申请日：2019-06-14
Applicant: 国网河南省电力公司郑州供电公司 , 山东大学 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明公开了一种考虑综合能源系统小干扰稳定的配网重构方法，主要对区域级综合能源系统中，配网重构对系统中各类电源以及整个系统的小干扰稳定的影响，通过对综合能源系统中各种类型的电源建各自的小干扰稳定模型，并通过坐标变换形成最终的综合能源系统模型，并将小干扰稳定加入配电重构的约束中，同时将风电、光伏的出力设置在系统运行最不稳定的情景下，确保综合能源系统在满足小干扰稳定的基础上，更加经济运行。
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公开(公告)号：CN112488442B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202011183389.X
申请日：2020-10-29
Applicant: 国网河南省电力公司郑州供电公司 , 山东大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习算法及源荷不确定性的配电网重构方法，根据在分布式能源大规模并网的背景下，配电网重构过程中，受环境因素和人为因素等的影响，分布式能源的可用性及配电系统负荷可能与预测不符，若仍按照预想的离线优化方案进行配电网重构，则在实际的重构过程中，可能会出现电压越限的可靠性问题和网损增大的经济性问题，因此事前制定的重构方案虽然可以给调度运行人员一定的指导，但可能无法直接用于实际重构过程，因此，本发明提出的深度强化学习求解配电网重构的方法，基于配电网中分布式能源出力、网络负荷的不确定性问题，可通过日前神经网络的训练，实现针对含分布式能源的配电网重构在线算法，实现配电网重构的秒级求解。
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公开(公告)号：CN111756050B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202010423551.4
申请日：2020-05-19
Applicant: 山东大学
Abstract: 本公开提供了一种风电场群分布式电压协调控制方法及系统，属于风电场控制技术领域，获取风电集群区域中的各个风电场数据，至少包括当前时刻的状态信息、每个风电场并网点参考电压以及公共并网点参考电压；进行双层控制，第一层控制根据获取的风电场数据和第一随机预测控制模型，得到电容投切、电感投切以及有载分接开关变化的最优控制量；第二层控制根据获取的风电场数据和第二随机预测控制模型，得到各风电场的每个风机的无功输出变化量，根据交替方向乘子法进行风电场间的分布式协调优化，得到各个风电场中每个风机的最优无功输出控制量；本公开提高了风电场控制器的可扩展性，具有更好的灵活性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106229976A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610788136.2
申请日：2016-08-31
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了基于数据驱动的无模型暂态稳定态势预估方法，包括：基于状态空间重构理论，将电力系统暂态功角稳定分析问题分解为受扰最严重机组对系统相对功角曲线的MLE轨迹分析问题；进而，利用递推最小二乘算法，对经典的MLE计算方法进行改进；并且，进一步给出了MLE计算中针对电力系统暂态功角稳定问题的参数优选方法；最终，结合受扰严重机组对系统的MLE曲线，给出了暂态功角稳定性的判断依据，实现暂态功角稳定态势的在线预估。本发明直接利用量测信息进行在线计算，具有较高的工程应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105023066A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510467874.2
申请日：2015-07-31
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种基于季节调整的业扩报装分析预测系统及方法，包括：首先对客户电量进行季节调整，以剔除季节性波动对电量增长趋势的影响，寻求时间序列的内在规律，筛选出具有代表性的典型客户，通过主元分析法得到客户群新装容量的释放规律。其次对报装容量和售电量分别进行季节调整，采用灰色关联分析法找到其趋势循环项关联度最强的月份，完成售电量预测。本发明有益效果：考虑到典型客户用电量受到季节因素的影响，其季节性波动的复杂性会掩盖经济发展过程中的客观规律，使序列的预测变得复杂、困难，因此要将季节因素和其他随机因子从原序列中剔除，使所选择的典型客户能够真正意义上的代表客户群的电量变化情况。
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公开(公告)号：CN103904657A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410112810.6
申请日：2014-03-24
Applicant: 国家电网公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 山东大学
IPC: H02J3/16
CPC classification number: Y02E40/34
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机的地区电网无功电压控制方法，以地区电网主要节点的电压值以及功率因数为样本元素，以相应的动作策略为样本值，对一定数量的地区电网历史数据进行状态分类并记录分类后调节设备的动作情况，利用支持向量机“一对一”多分类数学模型算法进行学习训练，生成无功电压控制模型，并在控制过程中以渐进学习的思想修正模型，实现对电网无功电压的在线实时控制，有效的实现了同一子系统中变电站之间可调设备的协调动作。
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公开(公告)号：CN115439026B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211388054.0
申请日：2022-11-08
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N20/00 , G06F21/62
Abstract: 本发明属于电力系统需求响应技术领域，提供了基于嵌套联邦学习的多智能体自组织需求响应方法及系统，包括：建立了时变影响模型来描述各智能体用户参与需求响应的能力；构建了基于时变影响模型的自组织激励机制；以分布式网络管理器中的参数服务器为基础，建立了一个嵌套联邦学习优化计算框架，该框架可以在保证用户隐私的前提下，计算出自组织体中各智能体效用的最优收敛值，并进一步从分布式网络管理器中获取该信息；最后，参数服务器集成模型并将其返回给智能体，以实现高效和经济的需求响应管理。
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公开(公告)号：CN110648014B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201910802636.0
申请日：2019-08-28
Applicant: 山东大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本公开提供了一种基于时空分位数回归的区域风电预测方法及系统，采集多个风电场预设时间段内的运行和数值天气预报数据，将采集到的数据转换为特征图，建立训练集、验证集和测试集；建立时空分位数回归模型，利用训练集训练集、验证集和测试集对模型进行训练和优化；实时采集各个风电场的运行数据和环境数据，根据优化好的时空分位数回归模型进行未来一定时间段内的区域风力发电预测；本公开通过时空分位数回归模型对区域风电进行短期非参数化的概率预测，解决了在进行具有较大的输入信息时的区域风电风电预测中解释变量的选择问题，极大的提高预测的准确性和可靠性，为具有大数据的区域风力发电概率预测提供了一种具体的解决方案。
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公开(公告)号：CN113379128A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110668092.0
申请日：2021-06-16
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种高可再生能源渗透率下发电公司市场行为优化方法及系统，包括：以发电公司利润最大化为目标，建立高层的可再生能源的投标模型；以基于时间序列的消费者成本最小化为目标，建立低层的基于边际成本的时变市场结算模型；将所述低层的基于边际成本的时变市场结算模型作为约束条件，与高层的可再生能源的投标模型共同形成双层博弈模型；采用动态梯度有效集算法，通过参数化发电公司的投标策略，将双层优化问题转化为单层优化问题，对所述双层博弈模型进行求解，得到所有发电公司的最优报价策略。本发明在可再生能源渗透率较高的情况下，能够提高优化结果的准确性。
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