一种兼顾成本与舒适度的家庭能源管理系统优化运行方法

    公开(公告)号:CN114221348A

    公开(公告)日:2022-03-22

    申请号:CN202111566631.6

    申请日:2021-12-20

    Abstract: 本发明涉及一种兼顾成本与舒适度的家庭能源管理系统优化运行方法,该方法包括:建立家庭能源管理系统内部各设备的设备模型;根据所述设备模型建立兼顾成本与舒适度的家庭能源管理系统多目标优化的数学模型;利用改进粒子群算法求解所述多目标优化的数学模型得到优化结果,确定各设备的运行状态。与现有技术相比,本发明一方面,考虑从运行成本和舒适度两个方向入手,建立系统的多目标优化模型,尽可能的同时降低系统的运行费用和提高用户的舒适度,另一方面,采用改进粒子群算法对所建立模型进行求解,并优化各设备的使用时间。

    一种含直流变频热泵的光伏制氢储能系统

    公开(公告)号:CN119070264A

    公开(公告)日:2024-12-03

    申请号:CN202410955665.1

    申请日:2024-07-17

    Abstract: 本发明公开了一种含直流变频热泵的光伏制氢储能系统,涉及光伏发电制氢技术领域,包括,光伏系统、MPPT控制器系统、PEM制氢系统、储能系统、热泵系统以及控制系统。通过整合光伏发电、PEM制氢、储能及直流变频热泵技术,利用双向DC/DC控制器和超级电容器稳定电压,应对电力波动,通过自适应控制优化功率分配,集成超级电容器调节负荷,实现PEM制氢的最大功率跟踪,系统具备五种工作模式,灵活适应不同条件,降低成本,避免过度定制,实现了多条件下能源高效转换与利用,可按需扩展,满足多样场景与能源需求。

    一种微网群多层主体交易策略的优化方法

    公开(公告)号:CN113947483B

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202111129369.9

    申请日:2021-09-26

    Abstract: 本发明涉及一种微网群多层主体交易策略的优化方法,该方法包括如下步骤:S1、针对微网群内的各微网,分别构建微网与用户之间的考虑利益交互的下层双层博弈模型;S2、求解下层双层博弈模型的主从博弈均衡解,获取各微网内部的购能价格和负荷需求响应,并上传至微网群运营商;S3、基于供需比方法,结合微网群内各微网反馈信息,上层微网群运营商作为公益体,以社会最大化福利的态度参与交易,求解与群内各微网的实时能源价格;S4、将实时能源交易价格反馈至下层各微网,返回步骤S2进行循环优化直至收敛;S5、输出实时能源交易价格与最优负荷需求响应解集。与现有技术相比,本发明具有较好收敛性和计算精度。

    一种工业企业综合能源系统优化规划方法

    公开(公告)号:CN115829142A

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202211610802.5

    申请日:2022-12-14

    Abstract: 本发明涉及一种工业企业综合能源系统优化规划方法,包括:收集工业企业综合能源系统的设备相关数据;基于工业企业综合能源系统的多方参与主体,确定综合能源系统设备配置;基于综合能源系统设备配置,建立各设备模型和设备容量约束;建立多主体博弈模型,多主体博弈模型中多利益主体与工业企业用户之间非合作博弈,多利益主体之间合作博弈;基于KKT‑BM方法对多主体博弈模型中的非合作博弈进行求解,确定综合能源系统的设备容量和交易价格;基于Shapley值法对多主体博弈模型中的合作博弈进行求解,对多利益主体进行效益分配。与现有技术相比,本发明考虑多主体利益交互,提高各参与主体效益,增强可再生能源消纳能力,能够为用户提供稳定能源供应。

    一种太阳能热化学循环制氢的甲烷化系统及方法

    公开(公告)号:CN113403180B

    公开(公告)日:2023-02-10

    申请号:CN202110535230.8

    申请日:2021-05-17

    Abstract: 本发明涉及一种太阳能热化学循环制氢的甲烷化系统及方法,该系统包括:热化学循环制氢模块:以水和氧化铈为原料实现热化学循环制氢,生成高温氢气和高温氧气;高温气体余热回收模块:接收热化学循环制氢模块生成的高温氢气和高温氧气进行发电;生物甲烷模块:以工业废气和经过余热回收的低温氢气为输入,以高温气体余热回收模块发电提供电压环境生成甲烷气体。与现有技术相比,本发明具有运行过程工艺简单、节能降耗、投资成本与运行成本较低、对环境友好,制得高品质、适合广泛应用的甲烷气体等优点。

    一种耦合Copula与堆叠式LSTM网络的园区多元负荷联合预测方法

    公开(公告)号:CN112116153B

    公开(公告)日:2022-10-04

    申请号:CN202010985768.4

    申请日:2020-09-18

    Abstract: 本发明公开了一种耦合Copula与堆叠式LSTM网络的园区多元负荷联合预测方法,利用Copula理论对冷热电多元负荷间及负荷与气温等其他影响因素间的非线性相关性进行分析,选定负荷预测的输入要素将选择出来的输入要素进行数据划分,得到训练集和测试集,向堆叠式LSTM深度神经网络模型输入训练集;在Keras环境深度学习框架下对堆叠式LSTM深度学习网络模型进行训练,保存其训练的权值信息;加载训练好的堆叠式LSTM深度神经网络模型对测试集进行预测模拟,并得到典型季下的冷、热、电负荷数据;利用平均绝对值误差MAPE和泰勒不等式系数TIC对冷、热、电负荷预测结果进行评价预测。本发明采用堆叠式LSTM深度学习网络模型对负荷进行预测,能有效地对园区多元负荷进行精确化预测。

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