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公开(公告)号：CN117878890A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311723522.X
申请日：2023-12-15
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/24 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06F18/2113 , G06F18/241
摘要： 一种基于数据驱动的风电占比高的电力系统静态电压稳定性评估方法，将静态电压稳定裕度评估转换为含多特征变量的分类问题，以系统中存储的海量历史运行数据为驱动，利用机器学习技术构建评估学习模型；其中构建构建评估学习模型包括训练样本生成、关键特征变量筛选以及基于决策树的静态电压稳定裕度评估模型构建；本发明能够为含高比例风电场的新型电力系统静态稳定性分析提供可靠的参考依据；对更大规模的风电并网和风电场的设计、规划和调度运行具有极其重大的意义。
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公开(公告)号：CN117709524A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311697596.0
申请日：2023-12-12
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 国家电网有限公司 , 东北大学
摘要： 本发明一种基于贝叶斯优化的钢铁行业碳排放预测方法及系统，属于电力能源预测技术领域，该方法首先对数据进行预处理，通过Person相关系数确定输入特征变量，然后，输入到改进的Stacking集成学习模型中，以最后输出的误差指标作为目标函数，通过贝叶斯优化算法调整Stacking集成学习双层学习器的超参数，最后通过误差补偿模型进一步优化预测结果。该预测方法通过使用Person相关系数分析了钢铁行业特征变量之间的关系，综合考虑了与碳排放关联性强的影响因素，在进行碳排放预测时使用了改进的Stacking集成学习模型，采用误差补偿模型对Stacking集成学习模型误差进行优化，大大提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN117689078A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311743786.1
申请日：2023-12-19
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 国家电网有限公司 , 东北大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/04 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06N5/022 , G06N20/20 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N7/01 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/25
摘要： 本发明公开了一种基于电力数据驱动的钢铁行业碳排放监测方法，包括以下步骤：S1：电力设备数据采集，建立电‑碳实时数据集；S2：输入电‑碳实时数据集，依据知识图谱算法建立电‑碳关系函数；S3：通过电‑碳关系函数，运用机器学习算法建立基于电力数据的碳排放转换模型；S4：通过融合优化算法和交叉验证算法对碳排放转换模型进行优化，构建不同时间维度的电‑碳监测模型。本发明通过企业电力数据，挖掘“电力‑能源消费‑碳排放”的深层次关联体系，应用关联知识图谱理论、机器学习算法、交叉验证与融合优化算法构建基于电力数据驱动的钢铁行业碳排放监测的预测模型，对钢铁企业的碳减排潜力进行挖掘。
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公开(公告)号：CN115147245B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202211063222.9
申请日：2022-09-01
申请人： 东北大学 , 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司
IPC分类号： G06Q50/06 , G06Q10/0631
摘要： 本发明提供一种工业负荷参与调峰辅助服务的虚拟电厂优化调度方法，涉及综合能源优化调度技术领域。该方法首先构建工业园区需求响应模型；该模型包括工业用户的基础负荷和可调整负荷；再将工业园区看作一个虚拟电厂，构建工业负荷参与调峰辅助服务的虚拟电厂优化调度的成本模型和收益模型；然后建立工业负荷参与调峰辅助服务的虚拟电厂双层优化调度模型，上层模型以虚拟电厂经济效益最优为目标函数，下层模型以工业园区内部最优调度为目标函数；并构建工业负荷参与调峰辅助服务的虚拟电厂优化调度的约束条件；最后求解虚拟电厂双层优化调度模型，得到虚拟电厂的优化调度方案。
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公开(公告)号：CN115796533A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211555082.7
申请日：2022-12-06
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
发明人： 祝湘博 , 刘宇 , 焦振 , 王雪 , 曹阳 , 徐大利 , 陈昱达 , 孟令卿 , 郭大川 , 赵彦一 , 曾宪楠 , 房震宇 , 姜也闻 , 孙玉成 , 高梓源 , 王迎春 , 杨东升 , 李广地 , 周博文
摘要： 本发明提供一种考虑清洁能源消纳的虚拟电厂双层优化调度方法及装置，针对可再生能源接入给电网带来的一系列问题，在考虑清洁能源消纳的同时，提高了虚拟电厂整体的经济性。方法包括：步骤1：基于虚拟电厂中各成员对象的特征，构建虚拟电厂中各成员对象模型；步骤2：确立保证虚拟电厂系统稳定运行的等式约束条件和不等式约束条件，用于下一步的优化模型的建立；步骤3：根据已确定的成员对象和所述成员对象对应的约束条件，构建出考虑能源消纳的上层优化模型和考虑系统经济性的下层优化模型；步骤4：基于多目标萤火虫算法对所述的上层优化模型和下层优化模型求解，采用模糊优选法确定最优解，用此最优解对所述虚拟电厂进行优化调度。
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公开(公告)号：CN115438969A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211099440.8
申请日：2022-09-09
申请人： 东北大学 , 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司
摘要： 本发明提供一种高载能工业负荷可调潜力评估及需求响应调度方法，涉及工业互联网技术领域。该方法首先构建高耗能氧化镁工业互联网体系，并对高耗能氧化镁工业互联网体系中的高耗能负荷和商业负荷数据进行聚类；针对不同聚类，分别计算其负荷调节率和负荷波动率，进而对高耗能氧化镁工业互联网体系中的工业负荷的可调潜力进行评估；再把用电时段划分为峰、平、谷时段；依据各用电过渡时段的负荷转移率建立分段需求响应负荷模型，确定某用电时段内转移或削减的负荷功率；并建立高耗能氧化镁工业互联网参与的需求响应的优化调度模型；最后求解该需求响应的优化调度模型，得到最优的需求响应调度方案。
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公开(公告)号：CN113394792A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110787591.1
申请日：2021-07-13
申请人： 东北大学 , 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司
摘要： 本发明提供一种新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制装置及方法，涉及电力负荷智能调节控制技术领域。本装置包括采集模块、传输模块、总线通信模块、5G通信模块、存储模块、计算模块、控制模块；对包含工业负荷的虚拟电厂的分布式新能源优化利用，消纳了新能源，增加了虚拟电厂的收益；对菱镁工业产品冷却散热阶段的热量进行分级综合利用，提高了能源的利用率，节约能源，提高效益；对现货市场下的虚拟电厂的峰值进行调控，实现了综合优化控制经济效益与安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN113394792B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202110787591.1
申请日：2021-07-13
申请人： 东北大学 , 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司
IPC分类号： H02J3/14 , H02J13/00 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N3/006
摘要： 本发明提供一种新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制装置及方法，涉及电力负荷智能调节控制技术领域。本装置包括采集模块、传输模块、总线通信模块、5G通信模块、存储模块、计算模块、控制模块；对包含工业负荷的虚拟电厂的分布式新能源优化利用，消纳了新能源，增加了虚拟电厂的收益；对菱镁工业产品冷却散热阶段的热量进行分级综合利用，提高了能源的利用率，节约能源，提高效益；对现货市场下的虚拟电厂的峰值进行调控，实现了综合优化控制经济效益与安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN117713136A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311723164.2
申请日：2023-12-15
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
摘要： 基于分布式储能协同的静态电压稳定性提升方法，属于电力系统运维技术领域，本发明采用传统调压设备作为主控设备，分布式储能协同系统为辅助调压设备，负责调节静态电压波动的关键节点；在考虑分布式储能协同系统功率约束的前提下，通过对电网调压设备的模型预测控制MPC及分布式储能协同系统的分散控制，使网络节点电压维持在允许范围内，并满足关键节点对电压的特殊要求；采用优化算法高效求解MPC优化模型；即通过不同时间尺度的两阶段协调及传统调压设备与灵活可控的DESS的协调，在确保系统电压在正常范围内的同时，有效抑制关键节点电压的波动，而且由于调节DESS功率输出能够实现对电压的快速、连续控制，较大幅度地减少传统调压设备的调节次数。
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公开(公告)号：CN118797313A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411082681.0
申请日：2024-08-08
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/27 , G06F18/15 , G06Q50/06 , G06Q50/26
摘要： 基于集成算法的钢铁企业碳足迹预测方法属于碳排放预测技术领域。本发明针对能源负荷数据特性，使用K近邻算法、结合水平处理法和垂直处理法进行数据预处理，采用Pearson相关性分析和Copula理论研究工业系统负荷间的相关性，确定输入的特征变量，然后，使用Shapley值法给Stacking集成模型分配最优权重系数，通过改进的Stacking集成算法进行碳排放预测。该预测方法通过使用Person相关系数与Copula理论分析了钢铁行业特征变量之间的关系，综合分析了与钢铁行业碳足迹关联性强的影响因素，并根据改进的Stacking集成学习模型，有效提高了钢铁企业的工业碳足迹预测精度。
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