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公开(公告)号：CN119853166A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411758542.5
申请日：2024-12-03
Applicant: 国网吉林省电力有限公司长春供电公司
Inventor： 石钰 , 孙莉 , 宋玉飞 , 刘晓航 , 曹旭东 , 付林 , 焦明曦 , 王大亮 , 张科学 , 孙潇萌 , 邓一铭 , 姜欣 , 唐曼莉 , 杨明地 , 王凤歌 , 王元蒙 , 李天权 , 孙佳龙 , 杨光 , 张敏学 , 刘大为 , 徐炜彬 , 刘鑫 , 丁宇 , 林玉峰 , 张航 , 钟磊 , 赵旭 , 贾京苇 , 王金霞 , 王茗萱 , 单书航 , 石皓天 , 周艺 , 邓炜瑛 , 潘艳君 , 姜帆 , 刘思斯 , 汤荡之 , 孟祥朋 , 徐中军 , 郭淼 , 仇晋 , 张茜 , 岳增显 , 王政国 , 李惠娟 , 朱航
IPC: H02J3/46 , H02J3/32 , H02J3/00 , H02J3/24 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/006 , G06N5/01 , G06Q50/06
Abstract: 一种基于FFO‑DADRCNN的可再生能源系统和储能系统的能源管理方法，属于可再生能源系统和储能系统技术领域，包括构建储能系统ESS成本模型，包括ESS资本成本和ESS运营成本；构建风力发电机组模型，太阳能发电机组模型，微电网负荷模型以及频率响应负荷模型；设置风电机组和光伏系统的电压、电流输入因素，采用FFO算法进行微电网能量的最优分配。本发明采用神经网络构架DADRCNN进行电动车未来能源需求负荷预测将多种创新技术相结合，提高了微电网的运行管理水平，通过允许RESs独立于EMS参考电源运行，该系统在发电方面实现了更大的灵活性和自主性，从而提高了效率。
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公开(公告)号：CN119853167A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411758551.4
申请日：2024-12-03
Applicant: 国网吉林省电力有限公司长春供电公司
Inventor： 孙莉 , 石钰 , 宋玉飞 , 刘晓航 , 曹旭东 , 付林 , 焦明曦 , 王大亮 , 张科学 , 孙潇萌 , 邓一铭 , 姜欣 , 唐曼莉 , 杨明地 , 王凤歌 , 王元蒙 , 李天权 , 孙佳龙 , 杨光 , 张敏学 , 刘大为 , 徐炜彬 , 刘鑫 , 丁宇 , 林玉峰 , 张航 , 钟磊 , 赵旭 , 贾京苇 , 王金霞 , 王茗萱 , 单书航 , 石皓天 , 周艺 , 邓炜瑛 , 潘艳君 , 姜帆 , 刘思斯 , 汤荡之 , 孟祥朋 , 徐中军 , 郭淼 , 仇晋 , 张茜 , 岳增显 , 王政国 , 李惠娟 , 朱航
Abstract: 本发明公开了一种融合高比例新能源与储能的孤立微电网优化方法，属于可再生能源与储能系统领域，该方法分为三个方面：首先，针对孤立微电网的最优调度问题，将孤立微电网的最优电力调度问题公式化为MILP优化模型，该模型集成了微电网组件和交流潮流约束的详细建模，保证全局最优性和可行性，以最小化运行成本；利用历史数据，利用MILP求解器对该优化模型进行求解，得到孤立微电网中最优决策的机组出力数据集。其次，通过在获得的机组出力数据集上训练密集残差神经网络ResNetD，部署SL策略来学习和模拟最优ESS充放电决策。最后，应用训练良好的ResNetD模型，根据实时信息提供接近最优的电力调度决策。
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