公开(公告)号：CN117933597A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202311720474.9

申请日：2023-12-13

申请人： 华南理工大学 ,  云南电网有限责任公司

发明人： 朱继忠 ,  周迦琳 ,  张迪 ,  李彦江 ,  张乐 ,  蓝静 ,  谢楚楚 ,  沈鑫

IPC分类号： G06Q10/0631 ,  G06Q10/067 ,  G06Q40/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F30/20 ,  G06F111/10 ,  G06F111/04

摘要： 本发明公开了一种考虑电碳交易的工业园区低碳经济可信调度方法及装置。所述方法获取园区内的相关数据信息；构建负荷、企业和电碳市场的数据耦合模型；构建可平移柔性负荷需求响应模型及企业运营数学模型，企业运营数学模型包括水泥厂运营模型、新能源发电企业运行模型；构建园区的阶梯式碳交易成本模型；预设功率平衡约束条件和预设成本约束条件，根据以上模型构建园区低碳经济调度模型，求解出调度方案，并根据调度方案进行工业园区低碳经济可信调度。本发明能解决工业园区调度问题中现有技术忽略电碳交易机制、企业运行和市场交易数据难以有效测算存储和追踪溯源难度大的技术问题。

公开(公告)号：CN118693820A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202411169149.2

申请日：2024-08-23

申请人： 华南理工大学

发明人： 朱继忠 ,  李彦江 ,  张迪 ,  李盛林

IPC分类号： H02J3/00 ,  H02J3/46 ,  H02J3/38 ,  H02J3/14 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q10/20 ,  G06Q50/06 ,  G06N7/01 ,  G06F18/23213

摘要： 本发明开发了一种冰灾场景下源网荷多资源协同的配电网韧性提升方法；考虑了冰灾天气对配电网线路、分布式发电机以及居民负荷的影响，针对系统预防、响应与恢复的资源差异化需求，在灾前阶段制定配网线路加固、液化天然气容量配置以及维修队配置方案，在灾害期间通过机组出力调度、配电网重构、维修队调度维修以及差异化切负荷的韧性提升策略以最小化负荷损失。基于所提策略建立多故障场景的两阶段混合整数随机规划模型，采用基于惩罚的高斯‑赛德尔方法求解该问题以提升计算效率，并采用鲁棒优化方法处理风光出力不确定性。本发明方法能够提升冰灾期间配电网关键负荷的电力供应效果，多资源的协同可有效减少负荷损失。

公开(公告)号：CN118281873A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410694230.6

申请日：2024-05-31

申请人： 华南理工大学

发明人： 朱继忠 ,  张乐 ,  张迪 ,  陈一熙 ,  李彦江 ,  周迦琳

IPC分类号： H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06N7/01 ,  G06N3/06 ,  G06N3/098 ,  G06N5/04 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明提出了一种基于贝叶斯和个性化联邦学习的海上风电概率预测方法，解决分布式风电在小样本和异质数据上预测性能差的问题，属于电力系统技术领域。本发明以多个分布式海上风电站的气象和功率数据作为样本集，训练随机配置网络预测器，并利用贝叶斯推断评估网络的输出权值参数，获得参数后验分布和概率输出。为了缓解小样本和异质数据引发的性能劣化，设计了一种个性化联邦学习框架；服务器端在分布之间的Wasserstein距离引导下以个性化的方式聚合客户端的后验分布；各客户端以个性化后验作为先验，调整自身参数分布以平衡本地个性化和全局信息融合。公开数据集下的测试结果表明本发明可显著提高小样本和异质风电数据下的预测性能。

公开(公告)号：CN117436644A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311385795.8

申请日：2023-10-24

申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 ,  广东电网有限责任公司中山供电局 ,  华南理工大学

发明人： 赵云 ,  林伟斌 ,  陆煜锌 ,  王浩林 ,  阮志杰 ,  尹雁和 ,  温铮祥 ,  朱继忠 ,  李彦江 ,  曾琮 ,  钟毅 ,  江清楷 ,  张勇军

IPC分类号： G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  G06Q40/04

摘要： 本申请公开了考虑碳交易的数据中心园区低碳经济调度方法及装置，获取数据中心园区内的设备相关参数信息；依据设备相关参数信息构建数据中心的能耗模型、热力模型和需求响应模型；根据设备相关参数信息构建设备数学模型，该模型包括热电联产机组模型、燃气锅炉模型、电储能设备模型与柔性电负荷需求响应模型；基于碳交易机制构建目标数据中心园区的阶梯式碳交易成本模型，该模型包括碳排放权配额子模型、实际碳排放子模型和阶梯式碳排放交易子模型；依据功率平衡和成本约束条件，根据以上构建模型构建低碳负荷调度模型，得目标调度方案。本申请能解决现有技术忽略碳交易机制、余热回收利用和不同能源流动对园区负荷调度的综合影响的技术问题。

公开(公告)号：CN118281873B

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410694230.6

申请日：2024-05-31

申请人： 华南理工大学

发明人： 朱继忠 ,  张乐 ,  张迪 ,  陈一熙 ,  李彦江 ,  周迦琳

IPC分类号： H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06N7/01 ,  G06N3/06 ,  G06N3/098 ,  G06N5/04 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明提出了一种基于贝叶斯和个性化联邦学习的海上风电概率预测方法，解决分布式风电在小样本和异质数据上预测性能差的问题，属于电力系统技术领域。本发明以多个分布式海上风电站的气象和功率数据作为样本集，训练随机配置网络预测器，并利用贝叶斯推断评估网络的输出权值参数，获得参数后验分布和概率输出。为了缓解小样本和异质数据引发的性能劣化，设计了一种个性化联邦学习框架；服务器端在分布之间的Wasserstein距离引导下以个性化的方式聚合客户端的后验分布；各客户端以个性化后验作为先验，调整自身参数分布以平衡本地个性化和全局信息融合。公开数据集下的测试结果表明本发明可显著提高小样本和异质风电数据下的预测性能。