公开(公告)号：CN115187111A

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN202210872121.X

申请日：2022-07-22

申请人： 东南大学 ,  国网电力科学研究院有限公司 ,  国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司

发明人： 吴志 ,  赵树文 ,  郑舒 ,  赵景涛 ,  刘维亮 ,  顾伟 ,  吴元熙 ,  孙琦润 ,  刘鹏翔

IPC分类号： G06Q10/06 ,  G06Q30/02 ,  G06Q40/04 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明公开了电气经济与电力市场运营技术领域的一种考虑产消者个体市场势力和效益公平分配P2P市场机制，所述机制包括以下步骤：步骤1：确定各生产者电价可控区间和市场价格可控指数，分析理性报价策略；步骤2：构建侧重总社会效益的市场中心匹配机制和侧重个体效益的个体中心匹配机制；步骤3:建立模型；步骤4：构建交互模型；步骤5：构建纳什议价模型。本发明机制将各主体产消者市场势力，构建了考虑效益分配公平性的纳什议价模型，保障P2P电力市场的有效性且遵循激励相容原则；本发明构建NLMF‑Stackelberg主从微分博弈模型，分析生产者最优报价策略和消费者最优购电策略间交互，将市场势力纳入生产者非合作博弈模型，保障个体中心匹配机制满足激励相容原则。

公开(公告)号：CN113363998B

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN202110701019.9

申请日：2021-06-21

申请人： 东南大学

发明人： 张靖 ,  李忆琪 ,  吴志 ,  顾伟 ,  赵树文 ,  周苏洋 ,  龙寰

IPC分类号： H02J3/16 ,  H02J3/28 ,  H02J3/48 ,  H02J3/50

摘要： 本发明公开一种基于多智能体深度强化学习的配电网电压控制方法，涉及电气工程技术领域和计算机科学技术领域，包括：步骤10)构建针对电容器组、光伏逆变器、储能装置多种调压装置的配电网多时间尺度电压控制模型；步骤20)将控制变量分配给多个智能体，将电压控制问题转换成马尔科夫决策过程；步骤30)采用基于多智能体深度确定性策略梯度的多智能体深度强化学习算法解该MDP过程，其中针对离散调压装置特性对该算法进行改进；步骤40)训练并执行多智能体以实现多时间尺度电压控制方法。与现有技术相比，该方法从优化配电网电压控制的角度，建立了多时间尺度控制系统，并提出了基于的算法同时处理连续和离散调压装置以控制电压。

公开(公告)号：CN114092243B

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202111345651.0

申请日：2021-11-15

申请人： 东南大学

发明人： 吴志 ,  赵树文 ,  王建华 ,  顾伟 ,  周苏洋 ,  赵雅婷 ,  王馥珏 ,  王靖萱

IPC分类号： G06Q40/04 ,  G06Q30/0201 ,  G06F30/18 ,  G06F30/20 ,  G06Q50/06 ,  G06F111/04 ,  G06F113/04

摘要： 本发明公开基于配网节点不确定性边际电价的两阶段P2P市场交易方法，属于配电网电力市场技术领域，填补了现有技术中配电网内产销者调节能力P2P交易市场以及合理的可再生能源不确定性定价准则和波动成本收费机制的空白，通过结合辅助服务市场对可再生能源产销者的不确定性分量进行合理定价及收费，并基于现有的P2P电能交易模式创新性提出利用产销者灵活性的P2P调节能力市场，不仅降低了可再生能源产销者因不确定性功率导致的波动成本，而且不确定性功率实现配网内部消纳，减少将不确定性功率传递至上级电网导致的额外惩罚，整体经济性好，具有较强的实用性。从工程投资建设的角度，基于机会约束的最优潮流模型，建立了对可再生能源不确定性的定价策略。

公开(公告)号：CN114092243A

公开(公告)日：2022-02-25

申请号：CN202111345651.0

申请日：2021-11-15

申请人： 东南大学

发明人： 吴志 ,  赵树文 ,  王建华 ,  顾伟 ,  周苏洋 ,  赵雅婷 ,  王馥珏 ,  王靖萱

IPC分类号： G06Q40/04 ,  G06Q30/02 ,  G06F30/18 ,  G06F30/20 ,  G06Q50/06 ,  G06F111/04 ,  G06F113/04

摘要： 本发明公开基于配网节点不确定性边际电价的两阶段P2P市场交易方法，属于配电网电力市场技术领域，填补了现有技术中配电网内产销者调节能力P2P交易市场以及合理的可再生能源不确定性定价准则和波动成本收费机制的空白，通过结合辅助服务市场对可再生能源产销者的不确定性分量进行合理定价及收费，并基于现有的P2P电能交易模式创新性提出利用产销者灵活性的P2P调节能力市场，不仅降低了可再生能源产销者因不确定性功率导致的波动成本，而且不确定性功率实现配网内部消纳，减少将不确定性功率传递至上级电网导致的额外惩罚，整体经济性好，具有较强的实用性。从工程投资建设的角度，基于机会约束的最优潮流模型，建立了对可再生能源不确定性的定价策略。

公开(公告)号：CN113363998A

公开(公告)日：2021-09-07

申请号：CN202110701019.9

申请日：2021-06-21

申请人： 东南大学

发明人： 张靖 ,  李忆琪 ,  吴志 ,  顾伟 ,  赵树文 ,  周苏洋 ,  龙寰

IPC分类号： H02J3/16 ,  H02J3/28 ,  H02J3/48 ,  H02J3/50

摘要： 本发明公开一种基于多智能体深度强化学习的配电网电压控制方法，涉及电气工程技术领域和计算机科学技术领域，包括：步骤10)构建针对电容器组、光伏逆变器、储能装置多种调压装置的配电网多时间尺度电压控制模型；步骤20)将控制变量分配给多个智能体，将电压控制问题转换成马尔科夫决策过程；步骤30)采用基于多智能体深度确定性策略梯度的多智能体深度强化学习算法解该MDP过程，其中针对离散调压装置特性对该算法进行改进；步骤40)训练并执行多智能体以实现多时间尺度电压控制方法。与现有技术相比，该方法从优化配电网电压控制的角度，建立了多时间尺度控制系统，并提出了基于的算法同时处理连续和离散调压装置以控制电压。