-
公开(公告)号:CN115081733A
公开(公告)日:2022-09-20
申请号:CN202210829971.1
申请日:2022-07-14
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明属于碳捕集电厂发电技术领域,具体为一种考虑碳捕集电厂的区间优化低碳调度方法,包括以下步骤:步骤一:建立灵活运行碳捕集电厂模型;步骤二:风电碳捕集联合运行方法;步骤三:源荷互补低碳运行机理;步骤四:区间优化调度模型建立;步骤五:区间优化调度模型确定性转化方法,考虑风电碳捕集协调运行可以减少碳捕集电厂碳排放并降低其运行成本;考虑需求响应可以实现负荷削峰填谷,从而提高风电消纳量并减少机组调峰压力,通过仿真结果可以证明在源侧考虑灵活运行碳捕集电厂和风电协调运行,负荷侧考虑需求响应,系统的经济性和低碳性得到了显著提升。
-
公开(公告)号:CN115375138A
公开(公告)日:2022-11-22
申请号:CN202211006804.3
申请日:2022-08-22
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明属于新能源开发技术领域,具体为考虑动态碳交易价格的区域综合能源系统优化调度方法,首先建立以火电机组、CHP机组、风电机组、蓄电池、电锅炉等子系统构成的区域综合能源系统模型;将碳交易机制引入区域综合能源系统调度模型中,针对多能源下的不同机组碳排放不同,对阶梯碳排放机制加以改进;通过区域综合能源系统碳排放权模型、目标函数、约束条件建立了考虑动态碳交易价格的区域综合能源系统优化调度模型;最后以三北地区某区域综合能源系统作为研究对象进行了算例分析,其结构合理,能够降低区域综合能源系统的能耗和碳排放,提高系统运行的经济性能和环保性。
-
公开(公告)号:CN113591382B
公开(公告)日:2023-08-04
申请号:CN202110878094.2
申请日:2021-08-02
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06F113/06 , G06F119/06
Abstract: 本发明一种基于WT‑TCN风电功率超短期滚动预测方法,其特征是,结合历史风电功率数据,利用小波变换找寻历史风电功率在时间上内在联系,借助基于PReLU激活函数时序卷积网络对历史风电功率的高频分量、低频分量分别进行训练、预测,最大程度挖掘历史风电功率数据,然后利用小波重构获取预测结果,保存模型,采用滚动预测将历史数据与最新数据共同作为训练数据,模型内部参数进行微调,滚动更新数据变化规律,其能有效降低风电功率并网带来的不稳定性问题,同时在风电场参与日前调度时能够提高风电场收收益。
-
公开(公告)号:CN113591382A
公开(公告)日:2021-11-02
申请号:CN202110878094.2
申请日:2021-08-02
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06F113/06 , G06F119/06
Abstract: 本发明一种基于WT‑TCN风电功率超短期滚动预测方法,其特征是,结合历史风电功率数据,利用小波变换找寻历史风电功率在时间上内在联系,借助基于PReLU激活函数时序卷积网络对历史风电功率的高频分量、低频分量分别进行训练、预测,最大程度挖掘历史风电功率数据,然后利用小波重构获取预测结果,保存模型,采用滚动预测将历史数据与最新数据共同作为训练数据,模型内部参数进行微调,滚动更新数据变化规律,其能有效降低风电功率并网带来的不稳定性问题,同时在风电场参与日前调度时能够提高风电场收收益。
-
-
-