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公开(公告)号：CN110011342B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201910269116.8
申请日：2019-04-04
Applicant: 华北电力大学
IPC: H02J3/32
Abstract: 本发明公开了属于电动汽车充放电管理技术领域的一种集群电动汽车充放电功率优化管理方法。包括步骤A.采集目标调度功率信息和待调度电动汽车EV的基本信息，步骤B.根据目标调度功率信息与待调度EV的基本信息建立EV充放电功率调度的凸优化模型和步骤C.下达EV充放电调度计划给EV充放电控制装置，控制各EV的充放电。具体是调度机构通过EV聚合商收集各EV的信息；然后，调度机构发布待待调度功率指令给EV聚合商，EV聚合商再发充放电功率指令给各EV充放电控制装置对EV进行充放电。本发明避免了非凸约束对EV充放电模型求解上造成的问题。不需要任何应用条件，适用范围广泛，易推广至电动汽车或参与储能的调峰、调频领域。
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公开(公告)号：CN116108684B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202310180686.6
申请日：2023-02-16
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种氢能驱动的综合能源精细化建模方法、系统、设备及介质，涉及能源利用领域，所述方法包括：获取综合能源系统的运行数据和设备参数；根据综合能源系统的设备参数，构建综合能源系统中能量耦合与储能单元的调节特性模型；调节特性模型中的电解槽模型为考虑变载启停特性的电解槽混合整数线性数学模型，燃料电池模型为考虑热可变热电比特性的数学模型；根据综合能源系统的运行数据和调节特性模型，建立综合能源系统的多能流运行优化模型；以综合能源系统的运行维护电量、购电量、购气量和风电消纳之和最小为目标求解得到综合能源系统的运行策略。本发明能提升综合能源系统的运行灵活性。
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公开(公告)号：CN119765323A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411947637.1
申请日：2024-12-27
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本申请公开了一种智能网联多微网互济协同调度方法、设备、介质及产品，涉及电力系统优化调度领域，该方法包括将智能网联负荷分为变功率运行设备及恒功率运行设备；根据微网源荷历史数据和智能网联负荷模型，构建源荷出力不确定集并获取风光出力极限场景；根据源荷出力不确定集以及风光出力极限场景，对微网储能模块进行建模并引入储能非预期性约束；构建智能网联多微网互济协同调度架构；并以最小化多微网运行系数为目标函数，采用能量路由器进行电力互联，构建日前多微网互济调度模型；本申请能够提升多微网消纳源荷不确定性的能力，在保证各微网稳定高效运行的同时，改善微网运行的可靠性。
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公开(公告)号：CN113269372B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202110698853.7
申请日：2021-06-23
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06N5/048 , G06F111/04
Abstract: 本发明提出了一种考虑用户意愿的集群电动汽车可调度容量预测方法，电动汽车集成商收集各EV的车辆、行驶、预离网以及备用容量市场价格、实时电价等信息；依据已有信息分析电动汽车车主参与意愿，并将意愿不参与EV撤离集群调度；电动汽车集成商依据最大收益目标建立关于EV备用能力与充放电功率的优化模型，求解得到EV充放电功率计划；集成商将参与调度车辆充放电情况下发至各EV充放电控制装置，实现对意愿参与EV实行集中优化调控。本发明结合了实际情况中可能对用户参与集中调度的各影响因素的影响分析用户选择参与集中调度的意愿，在此基础下对集群电动汽车可调度容量进行预测，更加贴合实际。
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公开(公告)号：CN118174289A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410299319.2
申请日：2024-03-15
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开一种基于智能融合终端的电动汽车分布式控制方法及设备，涉及电动汽车优化调度领域，方法包括根据变压器寿命损耗模型及电动汽车用户用电需求，针对三类不同充电特性的电动汽车基于分时电价制定考虑变压器寿命损耗的充放电策略；根据每辆电动汽车充放电计划，考虑变压器安全运行约束，建立电动汽车协调充电的分布式优化模型；当智能融合终端根据变压器基础负荷的预测结果感知到变压器容量存在越限风险时，采用快速对偶近端梯度法进行电动汽车台区过载分布式控制，调整电动汽车充放电功率；若不存在越限风险，则执行每辆电动汽车充放电计划，本发明能够解决电动汽车接入配电网下台区变压器过载控制问题，实现台区—终端用户的分布式控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118137517A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410235033.8
申请日：2024-03-01
Applicant: 华北电力大学 , 国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司 , 国网河北省电力有限公司正定县供电分公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC: H02J3/14 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种主动配电网充裕度保供优化方法及系统，涉及电力系技术领域，方法包括：根据典型负荷物理模型的特征约束进行单独建模，并根据建模结果计算各需求侧响应用户的出力范围；根据各需求侧响应用户的出力范围构建约束条件，并建立上层优化模型；根据所述上层优化模型优化有序用电与需求侧资源削减的负荷量，并判断是否满足用户安全风险约束；当满足用户安全风险约束时，以用户满意度最大化为目标构建下层优化模型；根据所述下层优化模型优化有序用电与需求侧资源恢复的顺序。本发明能够择优选择有序用电与需求侧资源恢复的顺序，削减二次高峰，抑制反弹效应。
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公开(公告)号：CN118137466A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410161184.3
申请日：2024-02-05
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开一种高速公路服务区微网群协调互济优化调度方法及系统，涉及电力系统优化调度领域，该方法包括根据高速公路服务区微网群的历史源荷数据和设备基本参数对微网内部各种设备进行建模；根据微网内的设备的模型，建立微网群优化调度模型框架；根据微网群优化调度模型框架，以微网群运行系数最小为目标函数，建立日前微网群优化调度模型；以日前微网群优化调度模型的日前优化结果为目标，基于模型预测控制方法，建立日内滚动优化能量管理模型；根据日内滚动优化能量管理模型调整微网内部各种设备的出力。本发明能够提高微网群消纳源荷不确定性的能力，提升运行的安全性和可靠性，同时提高的微网群整体的运行效率。
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公开(公告)号：CN116878116A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310848612.5
申请日：2023-07-11
Applicant: 华北电力科学研究院有限责任公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开一种中央空调负荷参与配电网需求响应的控制方法及系统，属于电网电压控制领域。建立了中央空调负荷参与配电网需求响应控制模型和室温时变方程，首先求解中央空调负荷参与配电网需求响应控制模型，获得满足电压安全时配电网中每个节点的中央空调负荷削减量，然后综合考虑空调负荷削减量、用户舒适度要求、电压安全和网络有功损耗需求，求解室温时变方程，获得配电网中每个节点的中央空调的制冷开启时间与制冷关停时间，进而制定中央空调调度策略，对中央空调负荷进行调控。本发明在保证用户舒适度的情况下，对中央空调负荷进行有效削减，以补偿馈线末端的欠电压并减少网络有功损耗，提升电力系统的可靠性和稳定性。
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公开(公告)号：CN113297194B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202110689758.0
申请日：2021-06-22
IPC: G06F16/215 , G06F16/22 , H02J3/32 , H02J3/48
Abstract: 本发明提出了一种电动汽车聚合商备用容量虚假数据识别与清洗的方法，电动汽车聚合商上报的实时的备用容量由日前预测的tk时段上报的向上调频容量与向下调频容量和tk‑1时段总的调频功率决定；在缓冲网侧采集电动汽车聚合商上报的实时的备用容量信息，生成检测数据时间序列；对不同电动汽车聚合商的检测数据时间序列进行整合，形成统一的检测数据矩阵，计算协方差矩阵，在存在虚假数据时，对应的协方差矩阵中的主对角线元素会出现较大的浮动，通过矩阵元素与阈值的比较判断是否存在虚假数据；对存在虚假数据的时段的检测数据进行估计，寻找最优的不存在虚假数据时的原数据的估计值，用此估计值替换存在虚假数据的数据，并重新生成上报备用容量数据。
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公开(公告)号：CN116542451A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310399887.5
申请日：2023-04-13
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/30 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于车流量预测的高速公路综合能源微网规划方法及系统，涉及能源微网规划领域，方法包括：采集并利用高速公路年车流量历史数据训练神经网络模型，利用训练后的神经网络模型预测规划年限内车流量数据；结合统计规律生成驶入服务区电动汽车的初始电量状态和驶入时刻，模拟服务区内充电桩实时状态，得到充电负荷数据；基于充电负荷数据、服务区所处位置的辐照度和温度以及服务区负荷数据，并结合约束条件，建立以微网内各设备的建设系数及运维系数总和最小为优化目标的综合能源微网规划模型；利用遗传算法求解模型的最佳规划结果。结合高速公路预测车流量情况给出充电负荷需求，有利于指导对高速公路服务区综合能源微网的规划。
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