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公开(公告)号：CN111490576B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010376129.8
申请日：2020-05-07
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本申请涉及一种适用于需求响应的充电站功率调配方法，本方法通过接收电网侧的需求响应请求信号，并根据需求响应请求信号检测充电站的参与需求响应量，根据需求响应请求信号执行增负荷算法和减负荷算法，并输出充电功率控制指令至储能系统和充电桩，以使得储能系统和充电桩能够对电网侧的需求事件进行响应，为电网削峰填谷，同时也可以降低充电站的运营成本，提升配网调度灵活性。
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公开(公告)号：CN112350304A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011057780.5
申请日：2020-09-30
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明涉及优化调度的技术领域，更具体地，涉及基于电动汽车聚合商参与需求响应业务的配网能量优化控制方法，包括：S10.搭建网架及采集负荷低谷时期任一时刻潮流数据；S20.建立电动汽车调度配电网能量模型；S30.记模拟次数i＝1；S40.蒙特卡洛模拟分配各充电站功率分配方案；S50.在各电动汽车充电站初始负载功率基础上叠加分配给各电动汽车充电站的功率，判断是否超过配变容量；S60.分配方案代入网商桩能量优化模型中求解，求解配网网损，筛选最优方案；S70.电动汽车负荷聚合商分配各电动汽车充电站需求响应功率。本发明能够充分调动负荷侧资源，保障配电网运行的安全性，同时电动汽车负荷聚合商通过负荷优化，降低配电网网损，提高配电网运行的经济性。
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公开(公告)号：CN112257992A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011063894.0
申请日：2020-09-30
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明提供一种电动汽车充电站参与需求响应效果综合评估系统。一种电动汽车充电站参与需求响应效果综合评估系统，其中，包括与电动汽车充电站内各充电桩及电动汽车充电站配电变压器通信连接的数据采集模块，同时与所述数据采集模块以及电网需求响应中心通信连接的需求响应控制模块，以及同时与所述数据采集模块及所述需求响应控制模块通信连接的需求响应效果评估模块。本发明还提供一种上述电动汽车充电站参与需求响应效果综合评估系统的评估方法。本发明能够综合评估电动汽车充电站需求响应能力，为电动汽车负荷聚合商及电网公司评估电动汽车充电站参与需求响应能力提供参考。
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公开(公告)号：CN116823332A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310794014.4
申请日：2023-06-29
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 华北电力大学 , 北京华电能源互联网研究院有限公司
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种计及分布式资源的虚拟电厂运营收益的量化分析系统，属于电力市场交易匹配技术领域，包括以下步骤：采集各时点的日前现货电价、发电机组各部分出力情况、用户负荷及合约电价数据，获取影响虚拟电厂运营收益的关键影响因素；根据关键影响因素对运营收益的贡献度，构建量化分析模型；基于量化分析模型，通过求解器SCIP，对虚拟电厂运营收益进行预测；本发明在考虑日前现货市场的情景下，以光伏、风电等分布式资源的出力预测数据为输入，通过在合理范围内分场景设定储能投资比例，并结合可调负荷响应特性设定其调控阈值门槛，量化分析上述关键决策变量对整体运营收益的贡献度，为VPP整体运营规划提供指导和参考。
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公开(公告)号：CN116526584A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310812039.2
申请日：2023-07-04
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 华北电力大学 , 北京华电能源互联网研究院有限公司
IPC: H02J3/46 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电厂调控技术领域，具体涉及一种基于绿电溯源的虚拟电厂快速响应调控方法，包括以下步骤：基于新能源弃用率高的缺点，预测弃风弃光时段，同时根据新能源消纳问题，进行调峰；进行需求侧用电区间预测，考虑负荷基线和可调潜力预测；签订中长期带曲线绿电交易合同；日前通过提前下达调度计划控制，实现物理级绿电溯源，进行曲线匹配，证明多用电的时段就是弃电时段；日内通过无感调度控制系统和终端设备，由控制协调中心对虚拟电厂负荷统一进行控制，实现精准计划实行。本发明，构建用户特性预测模型，创新火电与新能源协同运行机制，推进两者进行灵活性结合，引导自备火电参与调峰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112257907B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011062605.5
申请日：2020-09-30
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力系统需求响应技术领域，具体来说，涉及一种考虑电价敏感性的电动汽车负荷建模方法，包括以下步骤：S1：基于消费者心理建立用户对电价的敏感性分析模型；S2：基于用户出行和荷电状态约束建立用户出行需求模型；S3：基于敏感性分析模型和用户出行需求模型，建立基于电价敏感性的用户负荷转移的响应模型；S4：基于步骤S3所建立的用户负荷转移的响应模型，结合蒙特卡洛方法，计算经过电价引导后的负荷水平，即获得经过电价引导后的EV用户负荷响应模型。本发明能更准确地模拟EV用户进行充电时段转移的局限性和概率性，对提高引导后充电负荷预测的准确性具有非常重要的意义。
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公开(公告)号：CN115759673A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211501604.5
申请日：2022-11-28
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种电动公交车协同调控方法及系统，涉及电动公交车运行控制技术领域。所述协同调控方法包括：获取电动公交车实时信息和充电站储能装置储能信息；基于电动公交车实时信息，生成电动公交车状态值；基于使光伏消纳剩余最小的目标函数，构建电动公交车排班优化模型建立电动公交车约束条件，对电动公交车排班优化模型进行求解，生成一轮排班周期关于电动公交车与充电站储能装置的调控方案，并由电动公交车和储能装置响应该调控方案。本发明充分考虑了电动公交车和充电站两个主体的相互耦合，在保证公交站正常发车运营的情况下，生成调控方案，最大程度消纳光伏出力，提高光伏了利用率，相比传统的一般电动公交站具有更高的经济性。
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公开(公告)号：CN117993532A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202211355870.1
申请日：2022-11-01
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种考虑路网耦合特性的充电站规划方法，包括以下步骤：S1：根据目标交通路网构建电动汽车流量分析模型；S2：结合所述电动汽车流量分析模型构建充电站充电需求分析模型；S3：结合所述充电站充电需求分析模型构建充电站规划模型；S4：结合所述充电站规划模型构建目标函数并求解得到最优充电站规划方案。本发明提供一种考虑路网耦合特性的充电站规划方法，解决了现有的充电站资源利用率不够高的问题。
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公开(公告)号：CN116823332B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202310794014.4
申请日：2023-06-29
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种计及分布式资源的虚拟电厂运营收益的量化分析系统，属于电力市场交易匹配技术领域，包括以下步骤：采集各时点的日前现货电价、发电机组各部分出力情况、用户负荷及合约电价数据，获取影响虚拟电厂运营收益的关键影响因素；根据关键影响因素对运营收益的贡献度，构建量化分析模型；基于量化分析模型，通过求解器SCIP，对虚拟电厂运营收益进行预测；本发明在考虑日前现货市场的情景下，以光伏、风电等分布式资源的出力预测数据为输入，通过在合理范围内分场景设定储能投资比例，并结合可调负荷响应特性设定其调控阈值门槛，量化分析上述关键决策变量对整体运营收益的贡献度，为VPP整体运营规划提供指导和参考。
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公开(公告)号：CN117937464A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410104865.6
申请日：2024-01-24
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/088 , G06N3/09 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及电网负荷功率预测技术领域，具体涉及基于PSR‑DBN组合模型短期电力负荷预测方法，包括以下步骤：对电力负荷数据进行预处理；采用相空间重构技术处理时间序列数据，通过确定延迟时间和嵌入维度来重构相空间；在相空间重构后，使用深度置信网络进行特征提取和预测；对深度置信网络进行逐层预训练和微调，所述逐层预训练利用无监督学习算法逐层训练网络的权重和偏置，所述整体微调在逐层预训练的基础上，使用前向传播、反向传播结合有监督学习算法对深度置信网络进行微调；模型评估与优化。本发明，提供了丰富的数据样本，增强了模型对复杂非线性关系的理解和捕捉能力，在电力负荷预测任务中，两种方法结合使用的方法展现出显著的高准确度。
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