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公开(公告)号：CN112396217B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202011205719.0
申请日：2020-11-02
申请人： 国家电网有限公司华东分部 , 上海交通大学 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 一种可控负荷资源长距离优化调度实现方法及系统，通过区域电网调度机构确定参与长距离调度的可控负荷的类型和辅助服务信息；区域电网调度机构确定本区域内的辅助服务需求，根据预设规则确定可控负荷的区域内调度计划；区域电网调度机构确定区域内资源短缺情况，根据预设规则确定可控负荷的长距离调度计划；区域电网调度机构整合区域内可控负荷资源的区域内和长距离调度计划并将调度计划下发给各可控负荷；调度机构根据实际执行情况对调度计划进行调整并按照预设规则对可控负荷进行补偿。本发明将将可控负荷作为辅助服务资源，通过区域内和长距离调度实现对可控负荷的有偿调度，有利于电网充分利用电力资源，提升新能源消纳空间。
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公开(公告)号：CN114336767A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210146851.1
申请日：2022-02-17
申请人： 上海交通大学 , 国家电网有限公司华东分部
摘要： 一种基于多仿射策略的数据驱动鲁棒优化调度实现方法，通过建立两阶段鲁棒优化模型并求解得到调度策略，采用自组织映射神经网络对风电样本数据集进行聚类处理以得到多不确定集，再以基于多仿射策略的鲁棒优化模型求解方法，通过采用多仿射策略对优化模型进行变换，并结合对偶原理将原优化模型转换为线性规划问题进行求解，实现数据驱动鲁棒优化调度。本发明以鲁棒优化方法为基础，通过建立多不确定集改善不确定性因素建模的保守性，并通过引入多仿射策略提高所得调度策略的经济性，能够在确保优化模型求解效率的同时，有效刻画不确定性因素波动范围，在确保电网安全性的同时提高了电网运行效率。
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公开(公告)号：CN112418486A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011170065.2
申请日：2020-10-28
申请人： 上海交通大学 , 国家电网有限公司华东分部 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 一种基于可再生能源消纳能力的数据驱动调度方法，根据可再生能源实际出力与预测出力之间的偏差、电网安全约束，即电网维持安全稳定运行需要满足的条件以及火电机组的容量与爬坡能力，构建电网可再生能源消纳范围时所需考虑的约束条件；根据可再生能源实际出力与预测出力之间的偏差的概率分布特性，建立可变分布鲁棒联合机会约束，衡量可再生能源消纳能力；基于可变分布鲁棒机会约束以及可再生能源消纳能力，以电网预调度成本和可再生能源消纳概率为目标函数，建立联合优化随机调度模型；再将分布鲁棒联合机会约束转化为二阶锥约束，并运用鲁棒优化标准技术将两阶段分布鲁棒优化问题转化为二阶锥规划问题，通过求解得到可再生能源的消纳范围，并将消纳范围下发到对应可再生能源机组，作为可再生能源机组的调度指导。本方法显著增强能源消纳能力，改善可再生能源消纳的样本外表现。
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公开(公告)号：CN112418486B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202011170065.2
申请日：2020-10-28
申请人： 上海交通大学 , 国家电网有限公司华东分部 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 一种基于可再生能源消纳能力的数据驱动调度方法，根据可再生能源实际出力与预测出力之间的偏差、电网安全约束，即电网维持安全稳定运行需要满足的条件以及火电机组的容量与爬坡能力，构建电网可再生能源消纳范围时所需考虑的约束条件；根据可再生能源实际出力与预测出力之间的偏差的概率分布特性，建立可变分布鲁棒联合机会约束，衡量可再生能源消纳能力；基于可变分布鲁棒机会约束以及可再生能源消纳能力，以电网预调度成本和可再生能源消纳概率为目标函数，建立联合优化随机调度模型；再将分布鲁棒联合机会约束转化为二阶锥约束，并运用鲁棒优化标准技术将两阶段分布鲁棒优化问题转化为二阶锥规划问题，通过求解得到可再生能源的消纳范围，并将消纳范围下发到对应可再生能源机组，作为可再生能源机组的调度指导。本方法显著增强能源消纳能力，改善可再生能源消纳的样本外表现。
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公开(公告)号：CN112396217A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011205719.0
申请日：2020-11-02
申请人： 国家电网有限公司华东分部 , 上海交通大学 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 一种可控负荷资源长距离优化调度实现方法及系统，通过区域电网调度机构确定参与长距离调度的可控负荷的类型和辅助服务信息；区域电网调度机构确定本区域内的辅助服务需求，根据预设规则确定可控负荷的区域内调度计划；区域电网调度机构确定区域内资源短缺情况，根据预设规则确定可控负荷的长距离调度计划；区域电网调度机构整合区域内可控负荷资源的区域内和长距离调度计划并将调度计划下发给各可控负荷；调度机构根据实际执行情况对调度计划进行调整并按照预设规则对可控负荷进行补偿。本发明将将可控负荷作为辅助服务资源，通过区域内和长距离调度实现对可控负荷的有偿调度，有利于电网充分利用电力资源，提升新能源消纳空间。
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公开(公告)号：CN114169118B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202111551789.6
申请日：2021-12-17
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08 , G06F113/04
摘要： 一种考虑分布式电源出力相关性的配电网拓扑结构辨识方法，在离线阶段将经过预处理的电网数据作为训练集对神经网络进行训练，在在线阶段，通过测试集输入训练后的神经网络得到合成的节点电压幅值样本，然后采用基于最大信息系数的最大生成树算法进行配电网拓扑结构辨识，得到配电网所有节点对，每个节点对表示配电网拓扑结构中的一条边，作为配电网拓扑结构辨识结果。本发明采用神经网络建立节点电压幅值与节点注入功率间的关系，并提出基于最大信息系数的最大生成树算法进行配电网拓扑结构辨识。
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公开(公告)号：CN115986747B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202211679895.7
申请日：2022-12-27
申请人： 上海交通大学
摘要： 本发明一种基于升维仿射的配电网节点电压实时控制方法，涉及一种配电网节点电压实时控制方法，包括步骤：获取配电网系统各项参数，并通过随机优化方法对光伏发电的不确定性进行建模，并建立分布式光伏线性仿射决策规则下的配电网节点电压实时控制模型；以线性仿射决策规则模型为基础，通过升维仿射原理实现对非线性仿射决策规则与高维空间线性仿射决策规则之间的转换；得到基于随机优化与升维仿射的分布式光伏分段线性仿射决策规则下的配电网节点电压实时控制模型，并通过对偶原理进行求解。本发明通过选择合适的分段数以获得最优的电压控制性能，减少配电网节点电压越限问题出现的概率，实现了配电网节点电压的实时控制。
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公开(公告)号：CN117056714A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310114842.9
申请日：2023-02-15
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： G06F18/214 , G06F16/215 , G06Q10/063 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及智能配电网PMU不良数据辨识方法、系统、设备及存储介质。该方法包括以下步骤：获取PMU量测序列，并基于所述PMU量测序列获得对应的量测重构序列；基于所述PMU量测序列和对应的量测重构序列，构成PMU量测序列组合，且生成对应的二维图像数据；利用混合聚类对所述二维图像数据进行处理，获得初步的PMU量测序列各点辨识结果；对初步的PMU量测序列各点辨识结果进行集成学习辨识与结果修正，获得最终的PMU量测序列各点辨识结果。本发明基于图表的方法识别了正常和不良数据的特征，并发挥了维度聚类和分类器的潜力，且时空关联分析效率和辨识灵敏度得到了提高。
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公开(公告)号：CN113890075B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202111144361.X
申请日：2021-09-28
申请人： 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 上海交通大学
摘要： 本发明涉及一种大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的方法，包括：获取电网每个时段所需的向下、向上的灵活爬坡容量；获取电动汽车聚合商的基本数据：包括愿意提供灵活爬坡资源的电动汽车能够作为灵活爬坡资源的时间、能够提供灵活爬坡的总容量和作为灵活爬坡资源的时间结束后需要获取的电量；根据电网和电动汽车聚合商提供的数据，建立大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的充放电优化模型；求解所述充放电优化模型，并按照优化结果分配电动汽车可用容量作为灵活爬坡资源。本发明提出了大规模电动汽车在聚合商的管理下，作为灵活爬坡资源得到应用的方式；给出在满足个体电动汽车充电需求的前提下，发挥了大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的作用的方法。
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公开(公告)号：CN116780518A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310771859.1
申请日：2023-06-27
申请人： 浙江正泰智维能源服务有限公司 , 上海交通大学 , 正泰集团研发中心(上海)有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06N3/047 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本申请公开了一种理论应发电量获取方法、装置、设备及介质，涉及光伏发电技术领域。方案利用辐照度数据作为光伏电站发电量后评估模型的输入，通过数据驱动的方式进行光伏电站发电量后评估，不受光伏电站安装水平、运行时间以及组件替换的影响，能够准确得到光伏电站在待测时间段内的目标理论应发电量。同时，光伏电站发电量后评估模型基于广义学习系统构建，不需要进行模型调参，具有模型准确率高的优势，符合实际应用的需求。
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