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公开(公告)号：CN119853099A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411951833.6
申请日：2024-12-27
Applicant: 华北电力大学
IPC: H02J3/24 , H02J3/32 , G06F30/15 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F119/06
Abstract: 本申请公开了一种电动汽车调频效用评估方法，涉及电动汽车调频领域。该方法将功率可行域表征模型转化为多胞体集，并将多胞体集中各多胞体的维度增广至统一的充放电时段；根据增广后的多胞体集构造可行域基集；对可行域基集进行伸缩和平移，并建立初始的多胞体优化的最大内逼近模型；对电动汽车初始电量和入离网时间的不确定性建模，获得计及电动汽车用户出行多场景的分布鲁棒约束；融合分布鲁棒约束和初始的多胞体优化的最大内逼近模型，对每辆电动汽车求解该融合模型，采用内逼近闵可夫聚合方法获得电动汽车集群最大内逼近聚合可行域；以所得可行域参与系统调频，获得表征电动汽车集群调频效用的充放电功率。本申请能提高电动汽车调频资源的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119691982A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411653605.0
申请日：2024-11-19
Applicant: 华北电力大学 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06F30/20 , H02J3/14 , H02J3/46 , G06F113/04 , G06F119/02 , G06F111/08
Abstract: 本申请公开了一种电力系统暂态功角稳定与充裕性协调的控制决策方法、系统、介质及产品，涉及电力系统控制决策领域，该方法包括根据台风数据及电力系统的电网拓扑，基于元件故障率模型，构建故障场景集合；对系统充裕性优化和功角稳定控制决策进行解耦，在故障场景集合基础上考虑源荷储可调资源构建系统充裕性优化模型；基于扩展等面积准则量化暂态稳定裕度，通过轨迹灵敏度分析方法确定各控制措施对于暂态稳定裕度的灵敏度，构建功角稳定控制决策模型；构建双层优化模型；根据双层优化模型确定故障场景集合中故障场景下的控制决策。本申请能够在满足系统充裕性需求的同时保证系统的功角稳定性，同时有效降低台风场景下的负荷削减。
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公开(公告)号：CN119651651A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411594233.9
申请日：2024-11-08
Applicant: 华北电力大学 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种频率安全与运行充裕度协调的日前优化调度方法，其包括步骤：采集电力数据构建模型约束条件；模型约束条件至少包括频率安全约束条件和运行充裕度约束条件，并根据模型约束条件，构建电力系统的日前优化调度模型；之后求解联合调度模型得到调度计划。本发明通过引入频率偏差积分指标，构建频率安全约束；并针对充裕性要求，建立适用于电网运行控制的充裕性及其均衡性的约束条件，构建优化调度模型，实现调度计划求解；方法具有普适性，可适用于机组组合和经济调度的优化模型，并能兼顾电网频率安全与充裕性，有效提升电网安全性和充裕度，在源‑荷‑储多类型资源参与主网优化调度方面具有实际意义。
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公开(公告)号：CN114389261B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202210053731.7
申请日：2022-01-18
Applicant: 华北电力大学 , 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/241 , G06N3/126 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出了一种考虑并网管理方式的分布式光伏电源集群划分方法，采集配电网的线路参数、拓扑结构、节点类型和分布式光伏电源并网管理方式等信息；依据收集的信息进行计算分析，整理形成待划分集群配电网的网络结构图；对分布式光伏电源按照并网管理方式进行分类；以分布式光伏电源集群模块度最大为目标，建立考虑并网管理方式的分布式光伏电源集群划分模型，采用遗传算法求解得到集群划分方案。本发明结合了实际情况中分布式光伏电源由于并网管理方式不同而对运营管理的影响，在考虑并网管理方式的基础上进行集群划分，更贴合实际，有利于电网公司的运营管理。
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公开(公告)号：CN117592688A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311467574.5
申请日：2023-11-06
Inventor： 于希娟 , 陈艳霞 , 王方雨 , 王松 , 周文斌 , 王海云 , 王永 , 陈茜 , 张雨璇 , 姚艺迪 , 徐鹏 , 焦建林 , 郑凯元 , 张再驰 , 杨莉萍 , 汪伟 , 王宁 , 张淼 , 宣振文 , 王立永 , 及洪泉 , 胡俊杰 , 陈佳琦 , 刘宝柱
IPC: G06Q10/0631 , H02J3/06 , H02J3/00 , G06F17/15 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种电动汽车两阶段充放电调度方法及装置。其中，该方法包括：在电动汽车的日前调度阶段内，采集电动汽车申报的出行信息和分时电价信息，根据电动汽车次日的充放电分时电价，以电动汽车充放电的总成本最低为目标建立日前调度模型，确定电动汽车在次日的总充放电功率目标曲线，目标总充放电功率曲线用于表示在充放电日期内多个预设时间段内电动汽车的目标总充放电功率；在电动汽车的实时调度阶段内，针对电动汽车入网的随机性，建立基于滚动优化的实时调度模型，对电动汽车在实时阶段每个预设时间段的实际充放电总功率进行调整，使得实际充放电总功率和目标总充放电功率的差值最小，进而实现对目标功率的准确有效跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116914798A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310885971.8
申请日：2023-07-19
Applicant: 华北电力科学研究院有限责任公司 , 华北电力大学
IPC: H02J3/32 , H02J3/14 , H02J3/06 , H02J3/38 , H02J3/46 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种配电网需求侧资源调节需求量化方法、系统及设备，涉及电网调度领域，该方法包括获取配电网的基本信息；根据负荷预测数据及分布式光伏数据计算无需求侧资源参与调节时的配网运行情况；调度中心根据配网运行情况确定调度需求；根据调度需求结合用户参与需求响应的意愿及需求侧资源资源，以网损最小等调度需求为目标函数，以配电网潮流约束、系统支路功率约束、节点电压约束、光伏安全运行约束、储能、电动汽车、空调运行约束为约束条件，建立优化模型；根据优化模型确定需求侧资源调节量；进而确定需求响应策略。本发明能够实现配网对需求侧资源要求的量化，并精确到不同种类的需求侧资源，充分利用需求侧资源的调节能力。
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公开(公告)号：CN116862173A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310833531.8
申请日：2023-07-07
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F17/18 , G06F16/2457 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开一种基于电动汽车用户行为表征的有效备用容量量化方法，属于电动汽车优化调度领域。首先，采集电动汽车用户参与电动汽车聚合商调控的影响因素数据，基于影响因素数据建立包含影响因素的重要性排序和阈值数据的用户决策表征模型；其次，基于重要性排序行为联合概率分布及影响因素阈值联合概率分布，建立用户行为多代理模型，并提出松弛用户行为模型，可得到电动汽车用户集群参与电动汽车聚合商调控结果；最后，结合用户行为建立备用容量量化模型，在一定置信度下量化电动汽车集群的有效备用容量。本发明能够有效表征用户集群行为，实现电动汽车集群有效备用容量的量化。
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公开(公告)号：CN115982554A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211660638.9
申请日：2022-12-21
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F18/10 , C25B1/04 , G06F18/213 , G06F18/23 , G16C20/10
Abstract: 本发明提出了一种光伏电解水制氢典型工况生成方法。包括对光伏电站出力曲线的时频分量的提取，利用经验小波变换将原始出力曲线分解为低频分量、中频分量、高频分量；基于质子交换膜电解槽工作特性，定义并提取各个时频分量的特征序列；对提取的特征序列进行客观赋权、求解最优聚类数后，基于带权模糊聚类分析方法得到典型的特征量序列；根据特征序列重构出对应的基础分量与波动分量，最终形成可在实验室测试的光伏电解水制氢典型工况。
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公开(公告)号：CN111262262B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202010156821.X
申请日：2020-03-09
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明提出一种基于机器学习的储能类设备功率优化管理系统的过滤器，其可以过滤不满足安全性的SOC指令，过滤部分具有波动性的SOC指令，过滤不满足用户满意度的SOC指令。本发明的过滤器应用在基于机器学习技术生成调度方案之后，在具体实现时只需在原有程序中增加逻辑判断与赋值语句，对内存占用少，对生成结果的时间影响很小，不会对功率优化管理系统的在线运行时间带来明显的延时；其不依赖于特定的机器学习模式与SLDs的类型，是针对多个SLDs所设计；其各个步骤之间相对独立，可以根据系统的使用需求进行相应的调整。
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公开(公告)号：CN111934335B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202010830378.X
申请日：2020-08-18
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了属于新能源汽车优化管理技术领域的一种基于深度强化学习的集群电动汽车充电行为优化方法。本发明为基于双延迟深度确定性策略梯度算法，实现对电动汽车的功率连续可调充电过程进行建模，训练智能体控制充电功率，优化电动汽车充电行为，将分时电价高时的负荷向电价低时进行转移，达到减少用户充电开销，平抑电网峰时负荷的目的；相较于传统的优化控制方法，TD3在速度和灵活性上优势明显，且可以有效克服以往的强化学习方法动作空间离散、训练收敛困难、稳定性差的问题。为增强智能体的泛化能力，本发明在原有状态观测上添加噪声，模拟一组初始SOC不同，到达与驶离时间各异的电动汽车，并扩展到集群电动汽车充电行为控制。
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