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公开(公告)号：CN107145707B
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201710215832.9
申请日：2017-04-01
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明提出了一种考虑分布式能源出力不确定性和全寿命周期成本的配变规划方法，属于配电网规划领域。首先，考虑分布式光伏发电的出力不确定性，提出了一种基于机会约束理论的配变风险定容方法；在此基础上，利用三点估计法计算分布式光伏发电接入后的配网概率潮流，同时构建基于全寿命周期成本的目标函数，并最终提出基于全寿命周期理论的配变不确定性规划模型。算例仿真结果表明，相比于传统确定性的配变规划方法，本文提出的方法不仅能对设备全寿命周期内的所有成本进行精细化度量，而且精确计算了分布式电源不确定性对于设备定容选型的影响，弥补了配变定容与选型的界限，从而有效提升了配变规划的经济性，本发明所提出的方法更为科学。
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公开(公告)号：CN105225000B
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201510589663.6
申请日：2015-09-16
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于模糊序优化的风功率概率模型非参数核密度估计方法，该方法属于风电场规划领域。包括步骤一：采用非参数核密度估计方法建立风动率概率密度模型，该模型的精确性由带宽值决定；步骤二：以非参数核密度估计函数曲线的准确性及平滑性为评价指标，建立带宽优化模型；步骤三：将带宽优化模型模糊化；步骤四：基于序优化理论求解带宽优化模型。本发明对于研究建模过程实用简单，且模型具有较高的精度及普遍适用性，有助于计算风电场的有效容量，因而具有重要的理论和工程价值。
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公开(公告)号：CN105354636B
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201510724565.9
申请日：2015-10-29
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种基于非参数核密度估计的风功率波动性概率密度建模方法。具体步骤如下：1)通过小波分解对风功率样本数据的波动量进行提取；2)基于波动量样本建立相应的非参数核密度估计模型，然后针对模型带宽选择问题，构造了一种以拟合优度检验为约束条件的带约束带宽优化模型；3)利用约束序优化算法对该优化模型进行求解。本发明采用小波分解方法更能准确提取风功率波动分量，并且所提波动分量的概率特性建模方法完全由样本数据驱动，不需要对概率密度模型进行先验主观假设，因而具有更高的建模精度和更强的适用性，而针对非参数核密度估计方法的改进策略也使其建模精度和计算效率得到有效提升。
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公开(公告)号：CN105790265B
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201610254532.7
申请日：2016-04-21
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明涉及一种考虑交流潮流约束的不确定性机组组合模型及求解方法，本发明以一天24时段中调火电机组的燃料费用总和最小为优化目标，采用机会约束方法描述风电出力的不确定性，构建基于交流潮流模型的网络安全约束条件，从而提出一种考虑交流潮流安全约束的不确定性机组组合模型。针对模型求解困难的问题，提出了一种随机约束序优化方法，成功实现对模型的快速求解。相比与传统基于直流潮流约束的不确定性机组组合模型，本发明所提模型有效降低了风电大规模接入后电网电压越限的风险，提升了日前发电计划决策的有效性，所建模型还可以精细化的计算系统网络损耗，从而为调度人员提供数据参考。同时本发明提求解算法较传统算法有了显著提升。
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公开(公告)号：CN104993524A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510422147.4
申请日：2015-07-17
Applicant: 三峡大学
CPC classification number: Y02E10/763
Abstract: 本发明属于含风电的电网调度领域，具体是一种基于改进离散粒子群算法的含风电电力系统动态调度方法，用来求解含风电场的电力系统动态经济调度问题。针对机组组合优化问题采用了离散粒子群算法，同时加入了改进策略：优先启停机策略和循环处理策略；针对负荷分配问题采用了拉格朗日迭代的算法来求解。后在IEEE-10机组的标准算例进行了仿真并采用Matlab编程，从数据结果来看，本发明提出的改进离散粒子群算法在解决含有风电场的小规模系统，具有稳定性好和寻优速度快的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104967122A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201510422111.6
申请日：2015-07-17
Applicant: 三峡大学
CPC classification number: Y02E10/763
Abstract: 本发明属于含风电的电网调度领域，具体是一种考虑需求侧响应的风电穿透功率极限计算方法，通过源荷侧的同时控制来提升电网消纳风电能力。操作的主要步骤是：建立风电的有功出力模型；建立需求侧响应的模型，其中借鉴经济学和节点导纳矩阵的思想构建电价灵敏度概念；确定风力发电的极限穿透功率表达式；在计算中添加在事件下必须的约束条件进行仿真计算。结果表明采用本发明方法，可以提高风电接入率、可以接入更大的风电容量。
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公开(公告)号：CN105976057B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201610288901.4
申请日：2016-05-04
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明是一种基于改进灰色理论的中长期负荷预测方法，属于中长期负荷预测预测技术领域。包括：步骤一：利用专家法对原始数据组奇异值的人工修正；步骤二：数据的平滑预处理；步骤三：原始GM(1,1)模型的确定；步骤四：残差GM(1,1)模型的确定，提高模型预测精度；步骤五：等维GM(1,1)模型的确定，提高模型预测精度及其适用性；步骤六：利用等维残差GM(1,1)模型进行预测得到精确预测数据。本发明建模过程实用简单，能快速有效对中长期负荷进行预测，对优化电力调度，合理进行配网规划规划具有重要意义。
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公开(公告)号：CN105095989B
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201510421063.9
申请日：2015-07-17
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于傅里叶级数的同时刻下风功率概率分布的拟合方法，具体步骤如下：1)根据一年中同一时刻的有功功率得到该时刻的概率分布；2)利用傅里叶级数来拟合该时刻的概率分布，将所得的傅里叶级数的参数代入误差方程，计算出对应的结果；3)根据结果判断其精度要求，从而得到风电功率概率密度函数。本发明采用3阶傅里叶级数模型拟合同时刻下功率分布，相比于其它函数拟合效果，该概率模型拟合精度更高，验证了所建立模型的可行性和有效性。
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公开(公告)号：CN106446383B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201610824088.8
申请日：2016-09-14
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于改进约束序优化的不确定性机组组合问题求解方法，构造了一个识别常开常停机组的二次优化模型，该模型假设系统中的机组全部开启，然后考虑和发电机出力有关的主要约束，以运行费用最小为优化目标；根据模型求解的结果，对于所有t＝1,2,3,…,T，如果PGit都满足PGit>PGimin，则第i号机组为常开机组；如果PGit都满足PGit
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公开(公告)号：CN104899656A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510307164.3
申请日：2015-06-05
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种基于总体平均经验模态分解与改进Elman神经网络的风功率组合预测方法，属于风电功率预测技术领域。包括：步骤一：提取风速序列历史数据并进行数据归一化处理；步骤二：对提取的风速序列数据采用经验模态分解进行序列分析；步骤三：对经验模态分解得到的各个序列重构相空间；步骤四：循环选取隐含层节点数对Elman神经网络进行训练，并叠加各个序列的预测结果,得到风速预测结果；步骤五：对风速预测结果进行误差分析。本发明建模过程实用简单，能快速有效的对风电功率进行预测,对于风电并网情况下的电力系统的安全稳定和调度运行具有重要意义。
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