一种结合深度学习的机组组合计算方法

    公开(公告)号:CN113408648B

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202110770017.5

    申请日:2021-07-07

    Abstract: 本发明提供了一种结合深度学习的机组组合计算方法,首先,对大量的历史数据进行预处理;接着构建深度学习模型得出机组启停状态,将机组启停状态输入到优化程序中,得到次日的机组组合计划。所提出的深度学习模型采用LSTM神经网络,通过学习大量的历史数据,模型训练完成后得出映射关系。在实时决策中,调用训练好的深度学习模型,即可直接得到机组启停状态;并将结果代入到机组组合优化程序中,较传统机组组合模型减少了计算量。实验结果表明,根据本发明所公开的机组组合计算方法,能够达到较高的计算精度,且提升了求解速度。

    一种基于数据驱动的电-热综合能源系统状态估计方法

    公开(公告)号:CN113673853B

    公开(公告)日:2024-03-05

    申请号:CN202110922983.4

    申请日:2021-08-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的电‑热综合能源系统状态估计方法通过对历史状态估计数据进行整理,得到历史量测量数据和历史状态变量数据,并对历史状态变量进行非线性变换,得到历史辅助状态变量;按照不同的系统进行分类,分别得到电力系统和热力系统的历史数据;将非线性的状态估计模型变换为线性的状态估计模型,再利用偏最小一乘法和最小一乘法,分别对电力系统和热力系统的历史状态估计数据进行线性状态估计模型的回归学习,得到基于数据驱动的电‑热综合能源系统状态估计模型;最后,将当前量测量作为模型的输入,得到模型输出后,对其进行线性与非线性变换后,最终得到状态变量估计值。

    一种热电联产机组热电解耦规划方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN114943473A

    公开(公告)日:2022-08-26

    申请号:CN202210685349.8

    申请日:2022-06-15

    Abstract: 本发明公开了一种热电联产机组热电解耦规划方法、装置及存储介质,该方法包括以下步骤:首先搭建电价型需求响应模型优化负荷曲线,电源侧构建改进轻鲁棒优化模型处理风电出力不确定性;然后对CHP运行区域及热电解耦后热电机组运行特性进行建模;接着构建多CHP机组热电解耦协调规划方案模型,规划模型为以多CHP机组热电解耦改造容量之和最大和解耦后运行成本最低为目标并包括约束条件;最后基于步骤A、B所建立的多CHP机组热电解耦规划模型,对CHP机组和纯凝机组成本函数进行线性化以提高计算效率。算例分析表明,考虑到热电解耦改造成本的CHP双目标规划解耦方案能够大幅增进系统调峰能力,实现风电全额消纳的目标。

    一种电-热综合能源系统不良数据处理方法及装置

    公开(公告)号:CN114938030A

    公开(公告)日:2022-08-23

    申请号:CN202210685339.4

    申请日:2022-06-15

    Abstract: 本发明公开了一种电‑热综合能源系统不良数据处理方法及装置,该方法包括以下步骤:利用历史量测数据和最小二乘法,分别计算从支路量测到节点注入量测的线性映射矩阵以及从节点注入量测到支路量测的线性映射矩阵;分别计算四个不良数据辨识指标,并根据辨识指标的值辨识出不良数据的具体位置;辨识得到不良数据所在位置后,利用剩余正确量测数据以及最小二乘法实现对不良数据的替换。算例分析表明,当前量测断面不良数据检测与替换方法对电‑热综合能源系统具有良好的适应性。仿真算例验证了所提方法具有较高的不良数据辨识精度,以及较高的不良数据替换精度,适合于大规模网络的在线应用。

    基于ADMM的电-热综合能源系统抗差状态估计方法

    公开(公告)号:CN115130759B

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202210778225.4

    申请日:2022-06-30

    Abstract: 本发明公开了属于电‑热综合能源系统调度自动化技术领域的基于ADMM的电‑热综合能源系统抗差状态估计方法。包括以下步骤:步骤A:对状态变量进行双线性变换,将原非线性的状态估计模型变换为线性的状态估计模型;步骤B:基于步骤A的状态估计模型,构造电‑热综合能源系统分布式抗差状态估计模型,利用ADMM方法得到中间状态变量估计值;步骤C:对步骤B得到的中间状态变量估计值进行线性与非线性变换,得到最终状态变量的估计值。本发明能够对电‑热综合能源系统进行高精度的状态估计,当存在强相关不良数据时有良好的抗差性,适用于综合能源系统进行高精度分布式状态估计。

    基于ADMM的电-热综合能源系统抗差状态估计方法

    公开(公告)号:CN115130759A

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202210778225.4

    申请日:2022-06-30

    Abstract: 本发明公开了属于电‑热综合能源系统调度自动化技术领域的基于ADMM的电‑热综合能源系统抗差状态估计方法。包括以下步骤:步骤A:对状态变量进行双线性变换,将原非线性的状态估计模型变换为线性的状态估计模型;步骤B:基于步骤A的状态估计模型,构造电‑热综合能源系统分布式抗差状态估计模型,利用ADMM方法得到中间状态变量估计值;步骤C:对步骤B得到的中间状态变量估计值进行线性与非线性变换,得到最终状态变量的估计值。本发明能够对电‑热综合能源系统进行高精度的状态估计,当存在强相关不良数据时有良好的抗差性,适用于综合能源系统进行高精度分布式状态估计。

    一种电-热综合能源系统拓扑分类方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN115017999A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210679557.7

    申请日:2022-06-15

    Abstract: 本发明公开了一种电‑热综合能源系统拓扑分类方法、装置及存储介质,该方法包括以下步骤:根据不同的电‑热综合能源系统历史拓扑结构,对历史/仿真量测向量进行分类,并根据不同的分类类别,分别赋予对应的分类标签,形成支持向量机的训练样本;在此基础上将训练样本输入到支持向量机模型中进行模型训练,训练得到基于支持向量机的分类模型;得到分类模型后,将当前断面的量测向量输入到训练所得的支持向量机分类模型中,输出得到当前断面对应的系统拓扑结构分类标签,最终得到当前断面的系统拓扑分类结果。仿真算例验证了所提方法具有良好的分类准确性和很高的计算效率,适合于大规模电‑热综合能源系统的在线应用。

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