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公开(公告)号：CN111797564A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010439616.4
申请日：2020-05-21
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种高维分布式光伏出力的相关性样本获取方法及系统，所述方法包括：基于同步采集的各分布式光伏电站的出力数据得到多组光伏出力时序数据；基于多组光伏出力时序数据，采用结构学习算法和最大似然估计法进行网络结构和参数学习，构建基于贝叶斯网络的拓扑结构；对所述贝叶斯网络的拓扑结构中各网络结点进行遍历采样，获得具有相关性的高维分布式光伏出力样本。本发明以数据为驱动，通过确定贝叶斯网络的拓扑结构并进行参数学习，获得服从联合概率分布的分布式光伏相关性样本，能够较为全面、准确地描述多个分布式光伏电站出力的线性和非相关性特征。
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公开(公告)号：CN111008760A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911099128.7
申请日：2019-11-12
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种冷热电联供微电网系统的双层优化方法，首先对典型冷热电联供型微网中各种设备进行数学建模；然后分析上层主动配电网层的优化模型；其次分析下层冷热电联供型多微网层的优化模型；最后采用遗传算法和混合整数线性规划求解双层优化模型。本发明提供一种有效、实用、科学的能源优化调度方法，有利于节能的推广应用。
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公开(公告)号：CN110826239A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911099431.7
申请日：2019-11-12
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种冷热电联供型多微网主动配电系统调度方法，首先给出典型的冷热电联供型微网的供能结构图，分析微网中设备类型、设备间能量流动关系，并对典型冷热电联供型微网中设备进行数学建模；然后建立多个冷热电联供型微网间以多微网经济运行成本最优为目标的优化调度模型，给出优化目标函数和约束条件；最后在Matlab中调用Cplex对问题进行求解，获得各个冷热电联供型微网日前优化调度计划。本发明提供了一种有效、实用、科学的能源优化调度方法，提高了冷热电联供型多微网系统的一次能源利用效率，满足冷热电联供型多微网的冷、热、电负荷需求，没有出现弃风、弃电等浪费能源的情况，有利于节能的推广应用。
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公开(公告)号：CN110619491A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201911099249.1
申请日：2019-11-12
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于粒子群优化的冷热电联供型系统三级联合设计方法，包括如下步骤：输入冷热电联供系统的结构和基本数据信息；设计冷热电联供系统三级联合优化架构，确定每一级的优化目标和决策变量；确定三级联合优化的约束条件；利用粒子群算法求解三级联合优化模型，得到冷热电联供系统的整体最优设计方案；本发明提出的设计方案能够实现冷热电联供系统的三级优化过程的信息共享、交互，达到环保、经济效益和节能三个目标的协同最优，有利于能源的综合有效利用。
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公开(公告)号：CN112836328A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201911166479.5
申请日：2019-11-25
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明提供的一种光伏功率异常数据识别方法及系统，包括：基于光伏功率、辐照度、温度、湿度的历史数据结合D藤结构构建条件概率分布计算模型；利用条件概率分布计算的逆过程，对所述条件概率分布计算模型中每个光伏功率进行置信区间估计；根据所述每个光伏功率的置信区间估计对所述光伏功率进行异常识别；能够较为准确地刻画光伏功率、辐照度、温度及湿度高维变量之间的相依关系，且提供的异常数据识别方法具有更高的可靠性及准确率。
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公开(公告)号：CN109766611B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN201811635807.7
申请日：2018-12-29
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明公开了一种考虑地形坡度的风电场功率简化预测方法，该方法针对建设于一定坡度地理位置的风电场，根据坡度的大小所处的范围所带来的相邻风机之间尾流影响的不同，分别建立四种风电场功率输出的数学模型来预测整个风电场的功率。本发明采用了连续型三参数的Logistic函数对风机的输出功率进行建模，并考虑了风速随海拔高度的变化带来的影响，因而所得预测结果准确，且大大减少了预测过程所需的计算量。
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公开(公告)号：CN109842113B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201910021645.6
申请日：2019-01-10
摘要： 本发明提供一种基于发电机群动态的电力系统简化等值方法，包括如下步骤：建立电力系统动态模型；记录系统各台发电机组在受到扰动后转子角的动态时间序列；找到表征动态响应过程的最优正交基，实现系统的动态特征提取；将最优正交基向量与系统内各台发电机组的动态响应向量一一进行匹配，确定特征发电机组；对不同运行场景及扰动下求得的特征发电机组集合取并集，得到系统的公共特征发电机组；实现系统模型的动态等值简化。本发明基于PMU量测数据对电力系统内的机组进行动态特征提取、归属和重构，实现了对模型的降维和简化，提高了电网动态仿真的计算效率，能够满足电力系统在线稳定性分析及运行控制的需求。
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公开(公告)号：CN108649556B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201810335641.0
申请日：2018-04-16
申请人： 东南大学
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种电网应急场景随机优化调度方法。首先建立风电出力以及可中断负荷响应的不确定性模型；针对可中断负荷，设置激励因子和惩罚因子，从而约束其中断行为；其次以应急场景下随机优化调度的总成本最低为目标，建立可中断负荷参与电网应急场景下的随机优化调度模型；然后利用无迹变换法在多维空间内生成一定数量的Sigma点集；最后，在每个Sigma采样点处求解电网应急场景下的确定性优化调度结果，根据其统计特性进行分析与评估。本发明提供了一种有效、实用、科学的电网应急场景下的随机优化调度方法，兼顾了模型的计算精度和计算成本，有利于保障电力系统的电力电量供需平衡，维护系统安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN106485362B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201610907866.X
申请日：2016-10-18
申请人： 江苏省电力试验研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于高维风电预测误差模型及降维技术的发电调度方法，包括：获取多个风电场一年内每小时的历史出力数据及相应的点预测数据；利用混合偏态模型对每个单一风电场的实际出力和预测出力的累积分布函数进行建模；利用每个风电场各自的CDF将实际出力和预测值转换为0‑1区间分布的数据点；通过匹配前一步骤中得到的所有数据点，找到最优的Copula函数并进行参数估计；建立多个风电场预测误差的高维条件概率模型，并通过边缘变换得到降维后的边缘条件概率模型；根据风电场预测误差的边缘条件概率模型，计算发电机组的日前调度计划及旋转备用容量。本发明相较于常用的高斯分布、β分布有着更高的精度，且可以考虑多个风电场之间相关性的影响。
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公开(公告)号：CN108256677A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810006613.4
申请日：2018-01-04
申请人： 东南大学
摘要： 本发明提供一种基于储蓄机制的可中断事件联合优化决策方法，包括以下步骤：获取可中断用户与电力公司的签约合同内容以及需求响应事件j的系统容量缺额；建立不确定性的可中断用户用电行为模型；生成可中断用户用电行为场景，随机抽样选择用电比例，计算用户实际削减用电量以及储蓄账户内的积分值；建立用户效益决策模型及可中断事件决策模型；按照一定步长增加激励水平，计算用户效益以及可中断事件效益，直至所有签约用户都达到饱和激励状态；输出可中断事件效益期望值最优解及其所对应的激励水平。本发明充分考虑用户响应不确定性的情况，既能有效缓解电网峰时的用电紧张状态，也可以鼓励用户在谷时增加用电，从而有效平抑电网波动水平。
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