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公开(公告)号：CN107977744B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201711238465.0
申请日：2017-11-30
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明属于电网调度领域，具体是一种基于传统Benders分解法的电力系统日前鲁棒调度方法，用来求解含新能源的电力系统动态经济调度问题。提出了一种综合考虑负荷、风电以及光伏出力不确定性及概率相关性的日前鲁棒调度方法。首先构建考虑多重不确定性因素及概率相关性的改进鲁棒优化调度模型；然后利用Cholesky分解法将具有相关性的随机样本转换为相互独立的随机样本，从而基于样本特征直接确定最坏场景；最后利用Benders分解法对模型进行求解。基于IEEE‑118节点算例的仿真结果表明：本发明所提方法可以在多重不确定性因素下，保证日前调度计划鲁棒性的同时，有效提升其经济性，而基于Cholesky分解的最坏场景确定方法也有效提升了鲁棒调度模型的紧凑性，使其计算效率得到显著提升。
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公开(公告)号：CN112186766A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011112195.0
申请日：2017-11-30
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于Benders分解的多阶段分解方法，它用于对机组组合决策的日前调度模型进行问题的分解，在分解后包括基本场景下的UC决策主问题、基本场景下的网络安全校核子问题、以及最坏场景下的鲁棒校核子问题。在进行问题的分解的时候包括以下步骤：步骤1，进行UC主问题的建模及求解；步骤2，进行基本场景下的安全子问题建模及求解；步骤3，进行考虑不确定场景下的安全子问题建模及求解。
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公开(公告)号：CN107038292B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201710213979.4
申请日：2017-04-01
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F30/20 , G06F113/06 , G06Q50/06 , H02J3/38 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应多变量非参数核密度估计的多风电场出力相关性建模方法，属于多维变量相关性研究技术领域。包括：步骤一：建立风电场多变量非参数核密度估计模型；步骤二：构建带宽优化模型；步骤三：构建基于序优化的风电场自适应多变量非参数核密度估计模型带宽求解方法。本发明建模过程实用简单，能快速有效的对多个随机变量之间的相关性进行建模，不仅较传统基copula函数的参数估计方法具有更高的精度和适用性，而且还较好的解决了传统多变量非参数核密度估计方法的局部适应性问题。
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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：CN113609649B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202110786423.0
申请日：2018-02-13
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0635 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 一种构建基于机会约束的配电网中压线路规划模型的方法，首先采用非参数核密度估计方法对低负荷密度区的负荷预测误差进行概率密度建模，然后构建基于机会约束的配电网中压线路规划模型；具体包括以下步骤：步骤一：获取基于非参数核密度估计的中长期预测误差概率密度模型的表达式；步骤二：选择高斯函数作为负荷预测误差概率密度模型的核函数；步骤三：由步骤一及步骤二中获得的表达式得到最终的基于非参数核密度估计的中长期预测误差概率分布模型；步骤四：获取步骤三中得到的模型的目标函数及约束条件；根据以上步骤构建基于机会约束的配电网中压线路规划模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109919452B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN201910117943.5
申请日：2019-02-15
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 一种基于多主体博弈的电力‑天然气综合能源系统联合规划方法，包括以下步骤：步骤一：构建天然气公司、电网公司的规划收益模型；步骤二：使天然气公司的天然气能源系统与电网公司的电能系统之间形成联合规划的动态博弈；步骤三：对决策方案进行安全校核，首先计算电力网络的潮流，然后根据耦合节点以及天然气网络的原始参数计算天然气网络的潮流，从而实现两个能源网络的参数信息交互。本发明目的是为了提供一种同时考虑电力系统、天然气能源系统，并将它们联合规划以实现了两个能源网络的参数信息交互，并保证两个博弈主体统一在同一个博弈模型中规划决策的安全可靠性的能源系统联合规划方法。
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公开(公告)号：CN108520330B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201810150038.5
申请日：2018-02-13
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明将地区差异化划分的思想融入到配网规划之中，充分考虑负荷预测误差的不确定性分布，提出了一种面向低负荷密度地区10kV中压线路的差异化不确定性规划方法。首先在负荷预测误差概率特性模型的基础上，构建基于机会约束理论的中压线路规划数学模型，针对模型中的置信水平取值问题，先通过综合赋权方法对待规划地区配电网抗风险能力进行差异化分析，然后据此对不同抗风险能力的配电网选取相应的置信水平。相比于传统规划方法，本发明提出的方法不仅可以实现风险和成本的统筹协调，还充分考虑了低负荷密度地区不同配电台区发展的差异化特征，从而有效提升了配电网规划的精细化水平。基于实际算例的仿真结果验证了本发明所提方法的正确性和有效性。
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公开(公告)号：CN107977744A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201711238465.0
申请日：2017-11-30
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明属于电网调度领域，具体是一种基于传统Benders分解法的电力系统日前鲁棒调度方法，用来求解含新能源的电力系统动态经济调度问题。提出了一种综合考虑负荷、风电以及光伏出力不确定性及概率相关性的日前鲁棒调度方法。首先构建考虑多重不确定性因素及概率相关性的改进鲁棒优化调度模型；然后利用Cholesky分解法将具有相关性的随机样本转换为相互独立的随机样本，从而基于样本特征直接确定最坏场景；最后利用Benders分解法对模型进行求解。基于IEEE-118节点算例的仿真结果表明：本发明所提方法可以在多重不确定性因素下，保证日前调度计划鲁棒性的同时，有效提升其经济性，而基于Cholesky分解的最坏场景确定方法也有效提升了鲁棒调度模型的紧凑性，使其计算效率得到显著提升。
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公开(公告)号：CN107145707A
公开(公告)日：2017-09-08
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：CN106960257A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710183612.2
申请日：2017-03-24
Applicant: 三峡大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06K9/00523 , G06Q50/06
Abstract: 一种基于复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解法与Elman神经网络的组合预测方法对风功率进行短期预测，属于风功率预测技术领域。包括：步骤一：在原始信号序列中掺入白噪声；步骤二至七：求解并得到IMF分量以及余量；步骤八：利用得到的IMF分量以及余量构建Elman神经网络预测模型并进行预测，最后进行总叠加，得到最终预测结果。本发明提供一种噪声辅助信号分解法与Elman神经网络的风功率组合预测方法，这种算法能够进一步减少旧有EEMD分解法中存在的模态混叠问题，提高短期风功率预测精度。
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