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公开(公告)号：CN106992519B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201710335119.8
申请日：2017-05-12
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信息间隙决策理论的电网负荷恢复鲁棒优化方法，将确定性负荷恢复优化模型转变为鲁棒优化模型，采用人工蜂群算法求解，获得计及不确定性的负荷恢复方案。该方法包括：1、建立电网恢复过程中确定性的负荷恢复优化模型；2、采用人工蜂群算法求解确定性模型，得到确定性负荷恢复优化模型的最优解；3、根据原模型最优解确定负荷恢复的可接受最小恢复量；4、基于信息间隙决策理论建立考虑负荷恢复不确定性的鲁棒优化模型；5、采用人工蜂群算法求解鲁棒模型，得到能达到预期恢复目标的负荷恢复方案。该方法得到的负荷恢复方案能承受一定范围内的负荷波动，可以保证电网恢复过程的安全性，具有一定的理论价值和工程价值。
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公开(公告)号：CN106972537B
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201710334418.X
申请日：2017-05-12
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于风电场限功率控制能力的系统恢复过程中风电场出力优化方法，建立基于信息间隙决策理论的有功出力鲁棒优化模型，采用人工蜂群算法求解模型，获得考虑风电出力不确定的风电有功投入方案。包括：1、建立基于限功率功能的风电场出力特性模型；2、分析风电出力对已恢复系统的影响；3、建立不考虑风电出力跌落的确定性优化模型；4、建立基于信息间隙决策理论的风电出力鲁棒优化模型；5、采用人工蜂群算法求解鲁棒模型，得到能达到预期出力目标的风电有功投入方案。该方法得到的风电有功投入方案能够承受系统恢复过程中风电存在的有功出力冲击和出力跌落，可以保证风电出力调整和出力暂时跌落时的系统安全。
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公开(公告)号：CN106953334B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201710334427.9
申请日：2017-05-12
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: Y02B70/3225 , Y04S20/222
Abstract: 本发明公开了一种考虑机组冷热启动间隙的负荷恢复方法，基于偏好策略根据机组冷热启动状态选择待恢复负荷，建立停电电网负荷恢复模型，采用人工蜂群算法求解模型，获得负荷恢复方案。该方法主要包括：1、根据机组冷热启动状态及负荷节点的位置建立各负荷节点的分级知识库；2、基于定性偏好描述语言和负荷点的分级知识库确定选择待恢复负荷点的偏好策略；3、建立负荷恢复优化模型；4、利用人工蜂群算法求解模型得到负荷恢复方案。本发明充分利用机组冷热启动间隙恢复机组启动线路上及周边的负荷，既避免了由于投入新的线路增加负荷恢复的时间，同时也增加了负荷恢复量，具有一定的理论价值和工程价值。
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公开(公告)号：CN107123988B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201710334426.4
申请日：2017-05-12
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑恢复量不确定的停电电网负荷恢复二阶锥规划方法，对考虑不确定性的负荷恢复鲁棒优化模型进行改进，建立混合整数二阶锥形式的鲁棒模型并求解，获得负荷恢复鲁棒方案。该方法主要包括：1、建立停电电网负荷恢复确定性模型；2、基于信息间隙决策理论建立考虑负荷恢复不确定性的鲁棒优化模型；3、采用二阶锥松弛方法对优化模型中的非线性潮流方程凸优化松弛处理；4、线性化处理其余非线性约束条件；5、基于直流潮流模型分两阶段调用CPLEX求解优化模型，得到负荷恢复方案。该方法可以快速准确地获得负荷恢复方案，且能够承受一定范围内的负荷波动，可以保证电网恢复过程的安全性，具有一定的理论价值和工程价值。
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