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公开(公告)号：CN115169139A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210863716.9
申请日：2022-07-21
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种兼顾韧性和可靠性的区域综合能源系统热储能优化方法，该方法包括：S1、收集区域综合能源系统相关数据；S2、对区域综合能源系统内各设备元件建模，建立区域综合能源系统能流图，对能流平衡进行约束，建立区域综合能源系统优化调度模型；S3、利用滚动优化算法分别计算源端中断情况下的最小备用热储能；S4、将最小备用热储能作为约束代入区域综合能源系统优化调度模型，求得实际运行的逐时储热量。与现有技术相比，本发明热储能优化兼顾韧性和可靠性，更加合理准确。
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公开(公告)号：CN114386263A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111658469.0
申请日：2021-12-31
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F17/10 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及了一种考虑碳减排约束和氢能的综合能源系统中长期规划方法，包括建立综合能源系统关键设备的模型；根据所述关键设备的模型建立综合能源系统动态长期优化数学模型；求解所述数学模型得到最佳设备配置与碳排放路径。与现有技术相比，本发明一方面，从总成本和总碳排放量两个方向入手，建立优化模型，对成本和环境效益进行博弈；另一方面将系统全规划周期设备安装情况进行优化，从而对决策者提供参考。
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公开(公告)号：CN114004414A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111311602.5
申请日：2021-11-08
Abstract: 本发明涉及一种耦合Copula与LSTM的工企用能负荷预测方法，包括：采集待预测工业企业的选定要素实时数据，并输入训练好的LSTM深度神经网络模型，获得待预测工业企业的预测用能负荷；其中，所述的选定要素的选定过程包括以下步骤：1)采集多种类型的工业企业的用能负荷历史数据以及对应时间点的若干种待定要素历史数据，构成样本数据集；2)对样本数据集进行预处理；3)利用K‑Means算法对用能负荷历史数据进行聚类，获得若干个聚类；4)通过Copula算法对聚类与待定要素之间的非线性相关性进行分析，从所有待定要素中选出选定要素。与现有技术相比，本发明具有精准性高、稳定性强等优点。
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公开(公告)号：CN113988632A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111267463.0
申请日：2021-10-29
Abstract: 本发明涉及一种兼顾直接效益与间接效益的综合能源系统效益分配方法，该方法包括：利用综合能源系统协同效益评价指标体系与各利益相关者间的耦合关系，确定各单元效益的受益方，建立基于归属关系的初始效益分配模型；基于所构建的利益相关者网络化关系，建立综合能源系统的成本和效益分摊机制；从能源自立评价和成本效益评价两个方面对综合能源系统进行商业可行性评价，若不满足评价要求则重新效益再分配。与现有技术相比，本发明方法公平、合理。
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公开(公告)号：CN113255105A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110454003.2
申请日：2021-04-26
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06F30/20 , H02J3/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种双向耦合网络结构的电气热综合能源系统潮流计算方法，该方法包括如下步骤：(1)构建电‑气‑热双向耦合网络的网络拓扑结构模型；(2)获取电‑气‑热双向耦合网络中的网络结构参数和耦合设备参数；(3)确定电‑气‑热双向耦合网络中各网络节点的负荷数据；(4)建立电‑气‑热双向耦合网络的稳态潮流模型；(5)基于稳态潮流模型利用牛顿‑拉夫逊迭代法进行电‑气‑热潮流求解。与现有技术相比，本发明提供了一种快速、准确计算双向耦合网络结构的电气热综合能源系统潮流的计算方法，求解速度快、收敛性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112883584A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110270393.8
申请日：2021-03-12
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海电力大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/04 , G06F119/06 , G06F119/08 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及一种考虑利益交互的多能微网群冷热电多能耦合优化方法，包括：(1)构建考虑利益交互的多能微网优化运行数学模型；(2)日前阶段，以自身效益最大化为目标优化多能微网内设备出力以及对冷、热、电能的负荷需求；(3)多能微网将冷、热、电负荷的余/缺量以及设备出力、新能源发电预测数据和负荷需求响应范围上传至中间代理商；(4)实时阶段，中间代理商收集反馈信息，根据群内能源实时供需比，更新群内的实时能源交易价格；(5)针对实时能源交易价格，多能微网以自身效益最大化为目标自优化，进行需求响应并反馈信息至中间代理商进行循环优化；(6)输出优化结果。与现有技术相比，本发明具有计算结果准确，可扩展性强等优点。
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公开(公告)号：CN112421635A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011185698.0
申请日：2020-10-29
Applicant: 上海电力大学
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多能微网群网内网外多能流潮流计算的方法，包括，初始化多能微网内部电互联节点和热互联节点参数，在热定电模式下进行热力系统部分热潮流计算；根据热潮流计算结果，基于热电比得到分布式能源站内电热耦合设备发出的电功率；计算微电网内部电潮流，并得到微电网内互联节点功率；对互联电网间进行潮流计算，若不满足收敛条件，则继续进行微电网内潮流计算，循环迭代潮流计算以计算电网整体潮流。本发明方法采用多能微网内与互联网络迭代求解，为多能微网群的潮流计算提供了解决方案，且潮流计算结果准确，迭代收敛性好，可广泛应用在多能微网群分析的各个领域，具有较强的应用推广价值。
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公开(公告)号：CN112116153A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010985768.4
申请日：2020-09-18
Applicant: 上海电力大学
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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公开(公告)号：CN111461433A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010246166.7
申请日：2020-03-31
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于需求分布连续条件下的区域分布式能源系统优化方法，该方法包括如下步骤：(1)确定能源供应半径，建立连续需求分布模型；(2)建立包括供给侧、需求侧、输配侧管网的邻域尺度区域分布式能源系统模型；(3)建立同时考虑供给侧和需求侧的区域建筑群能源互联互通的非线性优化模型，非线性优化模型以一次能源节约率为目标函数，以能量平衡与设备容量为约束；(4)求解非线性优化模型，得到最优建筑混合比、最优能源供应技术组合以及各类能源每小时的能源供应量。与现有技术相比，本发明从空间结构视角，考虑系统的节能性，有效实现能源供应策略和建筑混合比的协同优化，提升区域分布式能源系统的应用效果。
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公开(公告)号：CN110569556A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910748645.6
申请日：2019-08-14
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于主从博弈的区域分布式能源网设计与优化方法，该方法包括如下步骤：S1：在能源站侧，根据分布式能源站售能收益函数和分布式能源站成本函数建立能源站效用函数；S2：在用户侧建立用户满意度函数，并根据用户满意度函数建立用户侧效用函数；S3：根据能源站效用函数和用户侧效用函数，建立区域分布式能源站与能源用户的主从博弈模型；S4：设置能源互联网的运行约束条件；S5：结合运行约束条件，对主从博弈模型进行互动博弈优化，获取能源站的最优能源价格。与现有技术相比，本发明充分考虑分布式能源系统中的冷负荷和热负荷、选取参与者之间完整时间段进行博弈、充分考虑功能侧设备的选型投资、博弈均衡解更准确。
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