-
公开(公告)号：CN112865100A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110391262.5
申请日：2021-04-13
申请人： 东南大学
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种基于增广Benders分解可保护隐私信息的双层P2P交易方法，并利用增广Benders分解技术与社区微网协同优化配电网运行。该方法包括：根据交易范围的不同，将P2P交易分为两个层次，即配电网层和社区级微网层。将这两个层次分别建模为主问题和子问题并采用增广Benders分解进行优化；在本发明的双层交易模型中，上层模型从配电网系统运行商的角度建立了外部模型，并利用配电网潮流模型，建立了一个凸化的交流最优潮流模型，以保证电网的最优运行；本发明下层从能源产消者的角度建立了内部模型，由于社区级微电网传输功率小，线路结构简单，忽略了潮流约束，使得整个系统根据经济最优方案进行输电。
-
公开(公告)号：CN112526918A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011479207.3
申请日：2020-12-16
IPC分类号： G05B19/048 , H04N7/18
摘要： 本发明公开了一种基于互联网和物联网的能源管理云平台，包括云平台终端、互联网终端和物联网终端，所述物联网终端通过互联网终端与云平台终端相连，所述云平台终端包括终端服务器、数据采集器、能源控制器，所述物联网终端包括商场监控系统、商场新风系统、商场电力系统和商场供水系统，所述数据采集器包括监控摄像头、温度检测仪、湿度检测仪、空气质量检测仪、电压表、烟气传感器，本发明的有益效果：降低客户人工成本，能够进行实时能效监测，以及能效分析，根据分析结果优化能源管理云平台的运行方式，根据不同的客户要求，全部设备进行相应扩展，比如客户移动端报警、智能收费。
-
公开(公告)号：CN111860966A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010590503.4
申请日：2020-06-24
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于模糊相关机会规划的含储能综合能源系统调度方法，属于电力系统调度的技术领域，具体包括：对综合能源系统内储能设备进行数学建模，线性化单次储能充放电的损耗成本；建立风电和负荷预测不确定量的模糊表示，对含有不确定量的功率平衡方程进行松弛；将功率平衡方程转化为最大化机会函数，并将此作为目标函数之一，建立以模糊事件可能性最大和运行成本最低为目标的多目标日前优化调度模型；对综合能源系统内其他设备出力进行约束，具体包含冷热电联产设备约束、燃气锅炉约束、电制冷机约束和电网交换功率约束；求解建立的多目标日前调度模型，得到最优日前调度结果。本发明将模糊环境下的相关机会规划方法应用于综合能源系统调度，在保证供能安全可靠的同时实现系统经济运行。
-
公开(公告)号：CN109784632B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201811523762.4
申请日：2018-12-13
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种工商业用户的中断响应特性挖掘方法，该方法以工商业用户日负荷曲线为特征向量，进行两组聚类操作，第一组聚类操作采用ward聚类法与FCM聚类法相结合的二次聚类法对工商业用户的所有日负荷曲线进行聚类，分离出工商业用户的的常规日负荷曲线与中断响应后的日负荷曲线；第二组聚类操作针对第一组聚类操作获得的中断响应后的日负荷曲线，先利用聚类有效性函数确定聚类数目，接着采用二次聚类法聚类；在两组聚类操作完成后，通过对聚类结果进行计算分析，确定出用户的最大中断响应速率和最大中断响应容量。本发明能够有效挖掘出工商业用户的最大中断响应速率特性和最大中断容量特性，从而实现对中断特性更为全面的研究。
-
公开(公告)号：CN111160475A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911402868.3
申请日：2019-12-31
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 东南大学 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于网格重拆分小波聚类的柔性负荷聚类方法和装置，对构造的原始负荷数据空间网格拆分后再进行边缘负荷数据网格重拆分，对存储于重拆分网格下的负荷数据应用小波变换，形成新的负荷数据空间；在新的负荷数据空间中寻找连通单元并进行小波聚类，得到聚类单元，为每个聚类单元添加相应的柔性负荷聚类标签，将新的负荷数据空间中负荷数据的聚类标签传递给原始负荷数据空间中的负荷数据，输出柔性负荷聚类集合。本发明能够对各类的柔性负荷根据其负荷特征进行聚类，将具有相似特征属性的柔性负荷对象聚合，从而为大量柔性负荷的集中控制、调度提供参考。
-
公开(公告)号：CN111030132A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911337321.X
申请日：2019-12-23
申请人： 东南大学 , 云南恒协科技有限公司
摘要： 本发明提供一种基于自适应粒子群的无功优化方法，包括以下步骤：S1、输入初始数据，初始化算法参数，初始数据包括最大迭代次数；S2、随机产生N个粒子及每个粒子对应的初始速度与位置；S3、应用随机潮流计算每个粒子的优化方案的网络有功损耗值与满意度函数，将迭代数据记为1；S4、根据自适应粒子群算法更新惯性权重与学习因子并根据其对粒子的速度与位置进行更新；S5、根据满意度函数对N个粒子的满意度重新进行计算，选取最大的满意度对应的粒子位置为最优位置；S6、当迭代次数未达到最大迭代次数时，重复执行步骤S4至S5，并将迭代次数加1，当迭代次数达到最大迭代次数时，停止迭代，输出当局最优位置，即为优化结果。
-
公开(公告)号：CN106485362B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201610907866.X
申请日：2016-10-18
申请人： 江苏省电力试验研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于高维风电预测误差模型及降维技术的发电调度方法，包括：获取多个风电场一年内每小时的历史出力数据及相应的点预测数据；利用混合偏态模型对每个单一风电场的实际出力和预测出力的累积分布函数进行建模；利用每个风电场各自的CDF将实际出力和预测值转换为0‑1区间分布的数据点；通过匹配前一步骤中得到的所有数据点，找到最优的Copula函数并进行参数估计；建立多个风电场预测误差的高维条件概率模型，并通过边缘变换得到降维后的边缘条件概率模型；根据风电场预测误差的边缘条件概率模型，计算发电机组的日前调度计划及旋转备用容量。本发明相较于常用的高斯分布、β分布有着更高的精度，且可以考虑多个风电场之间相关性的影响。
-
公开(公告)号：CN106849190B
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201710168834.7
申请日：2017-03-21
IPC分类号： H02J3/46
摘要： 本发明涉及一种基于Rollout算法的多能互补微网实时调度方法，其技术特点在于：包括以下步骤：步骤1、建立包含新能源出力随机性的多能互补微网实时调度的滚动时域马尔科夫决策过程模型,确立实时调度的约束条件；步骤2、确立实时调度的目标函数；步骤3、将单个完整调度周期划分成若干个调度区间，基于贪心算法得到满足实时调度约束条件的一个基础可行解；步骤4、基于步骤3所述基础可行解，运用Rollout算法求解该多能互补微网实时调度的滚动时域马尔科夫决策过程模型。本发明将新能源出力波动性考虑在内，同时解决了传统算法求解速度慢、效率低的问题，实现了高效快速的多能互补微网实时调度。
-
公开(公告)号：CN109657705A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811463822.8
申请日：2018-12-03
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 东南大学
摘要： 本发明涉及一种基于随机森林算法的电动汽车用户聚类方法及装置，其技术特点在于：包括以下步骤：步骤1、获取电动汽车充电行为大数据；步骤2、删除不良数据；步骤3、数据预处理；步骤4、设定充电特征目标并选取恰当的变量参数；步骤5、将步骤3预处理后得到的变量数据输入到随机森林算法，并使用经典多维尺度下的坐标表征各个充电行为之间的联系；步骤6、基于步骤5中得到的充电行为二维坐标，在直角坐标系下绘出所有充电行为的经典多维尺度图；步骤7、得到电动汽车用户充电行为的聚类结果；步骤8、对充电行为进行比例、数量方面的评估。本发明为充电行为的判定提供了一种客观且可靠的依据，有助于提高电动汽车需求侧管理的准确性和针对性。
-
公开(公告)号：CN109409688A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811147547.9
申请日：2018-09-29
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种面向可中断负荷的需求响应效果分阶段评估方法，具体包括：建立基于单位终端补偿标准、持续时间、用户参与激励的随机性的激励效果综合评价指标体系；利用熵权法求得各指标的综合权重，加权求和各指标值得到各类用户的多指标需求响应效果综合量化评估值；基于递次分级的方法选取高适应级用户实现需求响应总量的匹配；在用户基线负荷预测的基础上对激励项目内的各负荷实际参与效果进行事后评估，验证评价准确性。本发明可为电力系统中各类需求侧响应项目的开展提供效果的评估指导，通过闭环评估流程提高激励项目的实施效率，为推进电力需求侧改革提供理论和实践帮助。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
282 条记录 (耗时 0.084 秒)
