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公开(公告)号：CN113052362B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110191156.2
申请日：2021-02-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 一种主配协同检修计划时间窗优化方法及系统，针对电网检修窗内多个检修计划之间存在的关联交叉影响导致重复停电及影响电网安全运行问题，提出了考虑安全约束、互斥特性、供电可靠性等多种因素的评估指标，以检修互斥的不可行度、违反检修公司资源约束的程度最小为目标建立检修时间窗多目标优化模型，采用单纯形法线性规划法进行求解，形成检修时间窗内主配协同的检修计划优化策略。本发明适用于电力系统检修计划多约束条件目标优化领域，以时间窗内多条检修计划对电网影响最小为指标，为检修计划合理安排提供一种方法及系统，确保电网安全可靠运行。
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公开(公告)号：CN113890114A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111199667.5
申请日：2021-10-14
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明涉及新能源电网优化调度领域，尤其是一种主配用多层级电网灵活调节能力挖掘方法，现提出如下方案，其包括建立输电网‑配电网‑微电网协同的灵活调节能力感知与优化模型，在各类型灵活调节资源模型的基础上，基于鲁棒优化方法，对不同层级接口处的不确定性和调节能力进行了统一建模，提出了该层级是否具备灵活调节能力的判据，采用列约束生成算法对鲁棒优化模型进行了求解，设计了基于灵活调节资源价格交互的双层优化方法，微电网、配电网在进行分布式新能源发电就地消纳优化的同时，降低本层级给上级电网带来的不确定性，并挖掘自身提供灵活调节能力的潜力，实现新能源消纳能力的多层级协同提升。
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公开(公告)号：CN114498700A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111646054.1
申请日：2021-12-29
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 一种基于分布式灵活资源的台区经济性虚拟增容方法，能够在台区优化调度过程中保证不超过台变实际容量的前提下，经济性的增加分布式资源的调配，从而容纳台区高峰时期负荷，达到虚拟增容的效果。主要步骤如下：建立电动汽车充电上层模型，模型以用户的费用最小为目标；建立台区分布式灵活资源的经济性虚拟增容下层模型；求解双层优化模型，使用KKT条件将双层优化模型转换为单层优化模型；采用列约束生成算法(C&CG)求解转换后的单层不确定性模型。本发明通过建立不确定性优化的双层优化模型，解决了不确定性情况下，经济性调配台区分布式灵活资源，保证了电动汽车用户的经济充电需求，也消除台变越限隐患。
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公开(公告)号：CN114492941A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111646119.2
申请日：2021-12-29
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 一种基于集群划分和数据增强的整县分布式光伏预测方法，具体是：对整个县的光伏出力历史数据库选择晴天的典型功率曲线，以单站最大功率对出力进行标幺化；计算皮尔逊相关系数作为距离度量，利用基于密度的抗噪聚类算法(Density‑Based Spatial Clustering of Applications with Noise，DBSCAN)对光伏站点进行聚类，形成集群划分，对于异常点，使用k近邻搜索，划分到最近集群；在集群内通过生成式对抗神经网络对历史数据进行数据扩充；将原始数据和生成的数据图片化共同训练深度卷积网络预测模型。本发明的预测方法通过改进的GAN的动态博弈过程训练过程学习到原始数据分布，然后生成相应分布的数据，补充了整县光伏历史数据库，通过增强的训练集训练深度卷积神经网络，提高了模型预测精准度。
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公开(公告)号：CN116979532B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311238084.8
申请日：2023-09-25
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 南京工程学院 , 国网能源研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种电力系统动态状态估计可观性评估方法和系统，所述方法包括：获取电力系统中所有电气节点的特性、连接拓扑和量测数据；根据电气节点的性质，对所有的电气节点进行分类；依据动态状态估计具备可观性的条件，根据各电气节点的量测数据数量对所有电气节点进行聚类，得到全数据、第一类缺型数据、第二类缺型数据，结合电气节点连接拓扑，通过基于电气节点类型进行的动态状态估计和数据补全进行可观性区域扩展，确定动态状态估计的可观性区域、处理后可观性区域以及不可观性区域。本发明可以更快更准的确定可观性的动态状态估计分区，可实现区域动态状态估计可观性评估和可观性区域面积最大化，帮助更好的评估配
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公开(公告)号：CN117390502A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311711786.3
申请日：2023-12-13
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 南京工程学院 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 东南大学 , 国网能源研究院有限公司
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要： 一种基于ResIOFNN网络的电压数据缺失值填补方法及系统，包括：获取电网的历史数据，对电网历史数据进行预处理和特征分析后划分为训练数据、验证数据、测试数据；根据日负荷情况对训练数据进行场景分类，将数据的场景划分成工作日、休息日和节假日，并对数据按照场景分别编码；搭建ResIOFNN网络并基于训练数据、验证数据和测试数据对其进行训练及参数调整，得到数据填补模型；采集存在缺失数据的电压数据集，提取缺失数据前已知电压数据的特征，对缺失数据进行场景编码，并通过数据填补模型得到缺失数据对应的电压数据值进行填补。本发明能够充分利用深度学习技术对电压相关属性的历史数据进行电压缺失值的填补，提高了电压填补值的准确性。
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公开(公告)号：CN113890114B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202111199667.5
申请日：2021-10-14
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明涉及新能源电网优化调度领域，尤其是一种主配用多层级电网灵活调节能力挖掘方法，现提出如下方案，其包括建立输电网‑配电网‑微电网协同的灵活调节能力感知与优化模型，在各类型灵活调节资源模型的基础上，基于鲁棒优化方法，对不同层级接口处的不确定性和调节能力进行了统一建模，提出了该层级是否具备灵活调节能力的判据，采用列约束生成算法对鲁棒优化模型进行了求解，设计了基于灵活调节资源价格交互的双层优化方法，微电网、配电网在进行分布式新能源发电就地消纳优化的同时，降低本层级给上级电网带来的不确定性，并挖掘自身提供灵活调节能力的潜力，实现新能源消纳能力的多层级协同提升。
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公开(公告)号：CN112234623B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202010897347.6
申请日：2020-08-31
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 一种面向超前控制的负荷动态分级方法及其系统，方法包括以下步骤：步骤1，获取电力系统拓扑结构，对电力系统进行潮流计算，获得各个节点电压、有功功率和无功功率，其中节点包括电源节点、电能传输节点和单纯负荷节点；步骤2，计算各个节点的有功功率重要度和无功功率重要度，加权相加获得功率重要度；步骤3，计算各个节点的韧性重要度；步骤4，将率重要度和韧性重要度进行归一化处理，并将归一化后获得的功率重要度和韧性重要度加权相加，获得节点的综合重要度；步骤5，将综合重要度排序，在差值最大的两处将所有节点重要度分为三级。与现有技术相比，考虑了节点在输电网络中功能上的差异、无功影响，适应实时变动电网超前控制。
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公开(公告)号：CN116979532A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311238084.8
申请日：2023-09-25
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 南京工程学院 , 国网能源研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种电力系统动态状态估计可观性评估方法和系统，所述方法包括：获取电力系统中所有电气节点的特性、连接拓扑和量测数据；根据电气节点的性质，对所有的电气节点进行分类；依据动态状态估计具备可观性的条件，根据各电气节点的量测数据数量对所有电气节点进行聚类，得到全数据、第一类缺型数据、第二类缺型数据，结合电气节点连接拓扑，通过基于电气节点类型进行的动态状态估计和数据补全进行可观性区域扩展，确定动态状态估计的可观性区域、处理后可观性区域以及不可观性区域。本发明可以更快更准的确定可观性的动态状态估计分区，可实现区域动态状态估计可观性评估和可观性区域面积最大化，帮助更好的评估配网运行状态。
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公开(公告)号：CN114865693A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210417340.9
申请日：2022-04-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于Voronoi图的电动汽车并网方法及系统，其特征在于，方法包括：步骤1，采集电网区域中电动汽车充电站和区域变电站的位置信息，以区域变电站的位置为Delaunay三角形的顶点以构建Voronoi图，并以Voronoi图中每一个凸多边形区域作为一个上层变电站的供电覆盖区域；步骤2，对上层变电站所对应的每一个电动汽车充电站中的电动汽车的实时并网信息进行采集，从而计算上层变电站中电动汽车的实时充电总功率和实时充电总负荷。本发明利用Voronoi图对电动汽车充电需求进行划分，并与配电网网格化规划和管理方法结合，实现对电动汽车充电负荷的精细化管理，提升了配电网的可靠性。
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