公开(公告)号：CN114936522B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202210534573.7

申请日：2022-05-17

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 王程 ,  许康平 ,  毕天姝

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了属于能源系统技术领域的一种天然气系统动态建模方法。该方法包括以下步骤：步骤1：获取气网实际的气源流量、节点压强和负荷流量的运行数据；步骤2：建立气网动态二端口时域模型，获得气网关联参数矩阵；步骤3：确定气网最大时间常数；步骤4：根据气网最大时间常数对气网实际的运行数据进行切分；步骤5：运用深度学习方法拟合天然气系统动态，提取神经网络参数来构建气网动态代理模型；步骤6：将气网动态代理模型滚动使用，达到使用小规模模型刻画长时间气网动态过程。本发明相较于使用均一化参数的气网动态物理模型精度更高；引入滚动机制降低了代理模型规模与模型训练代价，减少了模型参数，提升了模型拟合精度。

公开(公告)号：CN114841075B

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN202210544456.9

申请日：2022-05-19

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 王程 ,  许康平 ,  毕天姝

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/063 ,  G06Q50/06 ,  G06F111/04 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了属于电‑气综合能源系统技术领域的一种电‑气综合能源系统的最优能流计算建模方法。该方法包括步骤1：获取气网实际的气源流量、节点压强和负荷流量运行数据；步骤2：确定气网最大时间常数；步骤3：确定神经网络输入层和输出层维数；步骤4：运用深度学习法拟合天然气系统动态，提取神经网络参数，根据气网最大时间常数滚动使用代理模型构建气网动态代理模型；步骤5：针对非线性的激活函数，将气网动态代理模型转化为混合整数线性规划模型，在调度总时长内滚动使用气网动态代理模型。本发明将天然气动态代理模型与电力系统潮流模型结合，取消了管道参数均一化假设，相较于使用均一化参数的气网动态物理模型精度更高。

公开(公告)号：CN114936522A

公开(公告)日：2022-08-23

申请号：CN202210534573.7

申请日：2022-05-17

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 王程 ,  许康平 ,  毕天姝

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了属于能源系统技术领域的一种天然气系统动态建模方法。该方法包括以下步骤：步骤1：获取气网实际的气源流量、节点压强和负荷流量的运行数据；步骤2：建立气网动态二端口时域模型，获得气网关联参数矩阵；步骤3：确定气网最大时间常数；步骤4：根据气网最大时间常数对气网实际的运行数据进行切分；步骤5：运用深度学习方法拟合天然气系统动态，提取神经网络参数来构建气网动态代理模型；步骤6：将气网动态代理模型滚动使用，达到使用小规模模型刻画长时间气网动态过程。本发明相较于使用均一化参数的气网动态物理模型精度更高；引入滚动机制降低了代理模型规模与模型训练代价，减少了模型参数，提升了模型拟合精度。

公开(公告)号：CN114841075A

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202210544456.9

申请日：2022-05-19

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 王程 ,  许康平 ,  毕天姝

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/06 ,  G06F111/04 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了属于电‑气综合能源系统技术领域的一种电‑气综合能源系统的最优能流计算建模方法。该方法包括步骤1：获取气网实际的气源流量、节点压强和负荷流量运行数据；步骤2：确定气网最大时间常数；步骤3：确定神经网络输入层和输出层维数；步骤4：运用深度学习法拟合天然气系统动态，提取神经网络参数，根据气网最大时间常数滚动使用代理模型构建气网动态代理模型；步骤5：针对非线性的激活函数，将气网动态代理模型转化为混合整数线性规划模型，在调度总时长内滚动使用气网动态代理模型。本发明将天然气动态代理模型与电力系统潮流模型结合，取消了管道参数均一化假设，相较于使用均一化参数的气网动态物理模型精度更高。