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公开(公告)号：CN116365549A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310392862.2
申请日：2023-04-13
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于奇异谱分析的新能源电网调频储能需求配置方法，包括：将新能源电网中的新能源出力和负荷叠加的净负荷作为多分量非平稳信号，将多分量非平稳信号基于奇异谱分析方法改进的多次叠加奇异谱分解得到不同尺度的净负荷波动量分量，结合据净负荷预测偏差分量求取新能源电网的调频容量需求和新能源电网的调频速率需求，分别将新能源电网的调频容量需求和调频速率需求作为XGBoost模型的输入，获取储能调频功率需求和储能调频能量需求，共同配置混合储能系统方案。本发明从净负荷波动量以及预测偏差量等影响系统功率不平衡分量出发，考虑风光预测误差的互补特性，基于优化奇异普分解及混沌多项式提出了系统调频需求测算方法。
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公开(公告)号：CN115130785A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210953920.X
申请日：2022-08-10
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F119/06
Abstract: 本发明公开了一种可再生能源制氢系统容量优化配置方法，包括：采集某地区包括历史风速、温度、辐射的历史数据集，利用CS‑WNN神经网络模型建立该地区可再生能源出力的短期预测模型，预测出某时间段内该地区可再生能源出力数据；以系统运行总成本、负荷缺电率和可再生能源浪费率最小化建立评价目标函数，以系统稳定运行及系统环境影响为约束条件，确定可再生能源制氢系统运行调控方式，建立可再生能源制氢系统容量配置数学模型；采用蛛网多目标寻优算法对可再生能源制氢系统容量配置数学模型进行求解，得到可再生能源制氢系统容量优化配置方法。该容量优化配置方法有效提高了可再生能源制氢系统运行经济性，保证了系统运行稳定性。
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公开(公告)号：CN109830990B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN201910017454.2
申请日：2019-01-08
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 一种基于输电阻塞含风光接入的储能优化配置方法，包括如下步骤：获取各机组数据；建立储能容量两阶段优化模型；以无储能情况下系统运行经济性为目标构建模型，选出最易发生系统阻塞输电线路，确定待选安装节点集合；对储能位置和容量进行编码，随机形成第一代种群；将种群作为已知量，利用梯度法求出第一阶段函数中储能各时刻出力和系统运行成本G，将储能最大出力作为储能的额定功率，求出系统综合运行成本F；计算种群个体适应度；函数是否收敛或者是否达到最大迭代次数，如果不是转到下一步，否则输出最优结果；形成新的种群，转到第五步。本次发明综合考虑了运行成本和储能投资成本，有助于提高储能和容量配置的有效性、经济性。
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公开(公告)号：CN109687530B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201910017455.7
申请日：2019-01-08
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种考虑阻塞和储能分时电价的电网混合滚动调度方法，将一天24h分为三个周期，即24h周期、1h周期、10min周期，具体包括如下步骤：S1、获取计算模型、实时数据和预定时间内的联络线功率预测结果；S2、监测电网调度周期是否达到24h；S3、日前调度；S4、监测电网调度周期是否达到1h周期；S5、时前调度；S6、监测电网调度周期是否达到10min以内；S7、实时调度，S8、进入下一时刻。S8再转入步骤S2重新开始。本发明分别进行日前、时前、实时调度，随着时间尺度不断缩短，预测精度也不断提升，在实时调度上不断采样反馈校正，以保证联络线处于断面安全状态以内，保证电网安全运行。
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公开(公告)号：CN111984629A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010895216.4
申请日：2020-08-31
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F16/21 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了多维场景下基于数据挖掘的台区线损率标准库构建方法，包括步骤：获取台区的线损率数据；根据季节、节假日以及特殊节假日的规则设定场景标签；采取缺失值填补众数的原则进行缺失值的预处理；改进3-σ去噪法剔除异常值；分别提取具有相同场景标签的线损率数据；基于轮廓系数和卡林斯基-哈拉巴斯指数确定最佳聚类数；K-means聚类；基于动态簇类质心下降法确定标准库区间的上下限；基于确定区间属性值相似度合并标准库，得到多维场景下的台区线损率标准库。本发明考虑了季节和节假日等因素的影响，精细划分成各场景下的线损率标准库模型，提高了线损异常辨识的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110571789B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201810586897.9
申请日：2018-06-06
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种数据驱动下基于风电不确定性的电热气网三阶段调度方法，包括步骤：S1、初始化；S2、建立确定性电热气协调优化调度模型；S3、建立混合范数下基于数据驱动的分布鲁棒调度优化模型；S4、解决经济调度主问题；S5、验证风电不确定性子问题的收敛性：如果收敛，则转到步骤S6；否则转到步骤S4，并利用CCG算法向经济调度主问题添加约束；S6、校验气网运行约束子问题的收敛性：如果收敛，则计算结束，获得最优解；否则转到步骤S4，并向经济调度主问题添加Benders割集约束。本发明能在电网、热网和气网的运行约束下，合理安排各机组出力并有效利用储能装置，应对风电的不确定性，从而提高系统运行的经济性。
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公开(公告)号：CN111784043A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010607362.2
申请日：2020-06-29
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 一种基于模态GRU学习网络的配电台区售电量精准预测方法，包括如下步骤：S1、获取台区售电量历史数据，划分测试集和训练集；S2、数据预处理，补全采样时间点保证其连续，并利用平均插值法填补采样点缺失数据；S3、利用实验法根据各模态分量的中心频率确定变分模态分解（VMD）最优模态数K；S4、对台区售电量历史数据进行VMD分解，分别提取分解后的低频模态分量和高频模态分量；S5、利用Prophet预测模型和GRU学习网络分别对低频模态和高频模态进行预测；S6、重构各模态预测结果，得到台区售电量预测值。本发明能够提高台区售电量的预测精度，可为台区售电量精准预测与管理提供理论和实践支撑。
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公开(公告)号：CN111523226A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010320522.5
申请日：2020-04-21
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F30/20 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/04 , G06F111/10
Abstract: 一种基于优化多层残差BP深度网络的蓄电池寿命预测方法，包括如下步骤：S1、采集储能电站中处于工作状态的蓄电池实时数据，并构建指标体系；S2、根据所建指标体系将数据进行预处理，并对多层残差BP深度学习网络进行初始化；S3、由残差网络正向传播求解预测值；S4、代入成本函数，计算网络误差，并对误差情况进行判别，若不满足要求，则进行步骤S5，若满足要求，则进行步骤S6；S5、确定误差梯度并对权值学习进行调整，然后转到步骤S3；S6、完成网络学习，得到蓄电池寿命模型，转到步骤S7；S7、结束本次计算。本发明能高精度预测蓄电池的寿命，有助于指导储能电站充电站的调度方案，从而有效保证含储能系统的电动汽车充电站运行的合理性及经济性。
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公开(公告)号：CN109861208A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910012487.8
申请日：2019-01-07
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段预处理策略的电动汽车并网优化调度方法：S1、获取电网模型和实时数据；S2、建立两阶段电动汽车充放电优化调度模型；S3对第一阶段模型进行预处理；S4、采用权重自适应粒子群算法计算第一阶段模型的有功出力和机组组合；S5、将第一阶段模型的输出作为第二阶段模型的输入；S6、考虑网络安全约束情况下配网层各节点最优负担的充放电电动汽车数量；S7、判断相应节点电压是否越限；S8、计算节点无功变化对电压的灵敏度并增加网络安全约束条件；S9、优化调度结束。本发明能够实现削峰填谷，减少大规模电动汽车接入电网带来的安全和经济的危害，降低发电机组发电成本，减小配电网网损。
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公开(公告)号：CN109830990A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910017454.2
申请日：2019-01-08
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 一种基于输电阻塞含风光接入的储能优化配置方法，包括如下步骤：获取各机组数据；建立储能容量两阶段优化模型；以无储能情况下系统运行经济性为目标构建模型，选出最易发生系统阻塞输电线路，确定待选安装节点集合；对储能位置和容量进行编码，随机形成第一代种群；将种群作为已知量，利用梯度法求出第一阶段函数中储能各时刻出力和系统运行成本G，将储能最大出力作为储能的额定功率，求出系统综合运行成本F；计算种群个体适应度；函数是否收敛或者是否达到最大迭代次数，如果不是转到下一步，否则输出最优结果；形成新的种群，转到第五步。本次发明综合考虑了运行成本和储能投资成本，有助于提高储能和容量配置的有效性、经济性。
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