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公开(公告)号:CN115764898A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211477564.5
申请日:2022-11-23
申请人: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国网四川省电力公司 , 四川大学
发明人: 魏巍 , 王曦 , 叶希 , 朱童 , 陈振 , 高剑 , 王彦沣 , 王彪 , 欧阳雪彤 , 毕悦 , 胡鑫 , 李金龙 , 李甘 , 刘海洋 , 谢天祥 , 刘畅 , 陈雨帆 , 刘俊勇 , 邱高
摘要: 本发明涉及考虑最优潮流的直流最大功率指标及影响辨识方法,属于直流送端系统研究技术领域,包括以下步骤,提出多直流送出系统的结构强度指标,用于测量有馈入直流输电系统的交流系统强度;对多直流送出系统及送端交流电网进行准稳态建模,计算多直流送出系统最大可用功率,分析多直流送出系统的功率稳定性;采用非参独立筛选来识别多直流送出系统送端规划中关键因素。其中,采用非参独立筛选方法,对精确规划送端的决定因素进行识别。实施例证明了该方法在挖掘关键因素和潜在关联方面的可行性和准确性。与传统的经验性送端规划策略相比,该方法具有更精确、更经济、更科学、更可靠的规划效果。
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公开(公告)号:CN117951473A
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN202410010459.3
申请日:2024-01-03
申请人: 国网四川省电力公司经济技术研究院 , 国网四川省电力公司 , 四川大学 , 中国电力科学研究院有限公司
发明人: 李旻 , 邱高 , 肖煜瑾 , 刘继春 , 孙毅 , 路轶 , 李建 , 张大伟 , 张国芳 , 邬钧 , 张弛 , 肖畅 , 唐伦 , 徐胜男 , 李凌昊 , 丁强 , 李立新 , 崔晖 , 张传成 , 胡晓静 , 蔡帜
IPC分类号: G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要: 本发明涉及一种特征驱动的可再生能源闭环预测优化方法,属于电力系统网络约束机组组合技术领域。主要分为两部分对特征驱动的闭环预测优化模型进行叙述,第一部分为成本导向预测模型的建立及训练模块,第二部分为闭环预测优化模块。其中,将神经网络算法嵌入模型中,基于该预测模型形成用于提升网络约束机组组合经济性的特征驱动的可再生能源闭环预测优化框架,提升了模型的预测精度及网络约束机组组合的经济性。
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公开(公告)号:CN112001066B
公开(公告)日:2022-11-04
申请号:CN202010764556.3
申请日:2020-07-30
申请人: 四川大学
摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的极限传输容量的计算方法,包括如下步骤:步骤一,用于深度置信网络的离线训练的样本空间生成;以电网稳态特征(如电压、相角、发电机出力等)为基准构建样本空间的输入特征;步骤二,样本空间的目标特征生成;基于已制定的输入特征集合,采样生成样本工况;对每一个样本工况,计算其目标特征(即极限传输容量值);在离线阶段,采用重复潮流计算极限传输容量,生成输出特征样本数据;步骤三,根据样本数据离线构建极限传输容量预测器;根据离线构建的极限传输容量预测器,在线阶段快速计算极限传输容量值。通过本发明,解决了传统方法对考虑多种动静态稳定性、多预想事故集、多断面的极限传输容量计算效率偏低的问题。
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公开(公告)号:CN114462205A
公开(公告)日:2022-05-10
申请号:CN202111681590.5
申请日:2021-12-29
申请人: 四川大学 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 国网宁夏电力有限公司 , 国家电网公司西北分部
IPC分类号: G06F30/20
摘要: 本发明公开了一种基于深度强化学习的输电断面极限传输能力控制方法,涉及电网技术领域,本发明针对计及暂态稳定约束的断面传输容量难以实时调控的问题,提出一种基于深度强化学习的极限传输能力自动控制方法。考虑到异步强化学习算法需要对大量实际和仿真工况进行“试错”学习,若使用计算效率较低的传统物理模型计算的极限传输能力将导致异步强化学习算法训练时间过长的问题,基于神经网络建立了极限传输能力控制模型与异步强化学习算法的快速交互环境,在实现实时极限传输能力估计的同时,极大加速了异步强化学习算法训练过程。
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公开(公告)号:CN118863369A
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202410872469.8
申请日:2024-07-01
申请人: 四川大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号: G06Q10/0631 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N3/048 , G06N3/0499
摘要: 本发明涉及电力系统电力衡技术领域,公开了一种性能驱动的时间窗自适应机组组合方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:建立鲁棒k‑means++的时间聚合模型;步骤S2:建立时间自适应随机机组组合模型;步骤S3:利用k‑means++进行多维聚类确定随机机组组合的调度分辨率;步骤S4:通过神经网络模型对时间自适应随机机组组合模型在最精细时间尺度上的求解计算量和功率不平衡风险两项性能进行编码,通过神经网络反馈出性能结果来进一步优化调度分辨率。本发明的优点是相较现有T‑UC在最精细日内时间尺度调度分辨率上减少了40%的PIR,并且耗时最短。
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公开(公告)号:CN117791699A
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202311533004.1
申请日:2023-11-15
申请人: 四川大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
摘要: 本发明涉及一种考虑利益分摊的多能系统多主体隐私调度方法,属于配电网技术领域,提出了一种很有前景的IENGS模型,该模型将含HCNG的配气网和配电网通过SOFC连接起来,将配网中溢出的清洁电力转为氢气注入到配气网中行成HCNG,HCNG通过SOFC产生电力以循环反馈到配电网,其中HCNG的引入避免了氢气转化为甲烷从而将能量消耗减少了,这种IENGS可以在配电与配气网中获得更多的合作收益潜力。同时,针对具有更高能量转换效率特征的含HCNG的配气网与配电网如何分摊利益的问题,本发明首次提出了一种基于纳什讨价还价的利益共享机制,它是基于ADMM设计的,以确保双方的基本隐私,并能促进持久稳定的双赢,实现高效能源转换的潜在利润。
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公开(公告)号:CN111049159A
公开(公告)日:2020-04-21
申请号:CN201911330999.5
申请日:2019-12-20
申请人: 四川大学
摘要: 本发明涉及电力系统自动化技术领域的技术领域,目的是提供一种嵌入深度信念网络的电力系统暂态稳定预防控制方法,包括以下步骤,S1:确定发电机有功出力波动范围、负荷波动范围,生成N个发电机有功出力样本,获取大量初始状态数据,对初始状态数据进行时域仿真计算,生成样本数据;S2:建立深度信念网络,使用样本数据训练深度信念网络,对发电机有功出力和系统暂态稳定性进行拟合,生成电力系统暂态稳定评估器;S3:基于暂态稳定约束条件,为NSGA-II算法添加成本约束、潮流约束和稳定运行约束,搭建NSGA-II进化算法模型;S4:获取故障下暂态失稳的发电机出力波动范围、负荷波动范围,NSGA-II进化算法模型迭代寻优,求取预防控制策略。
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公开(公告)号:CN117541069A
公开(公告)日:2024-02-09
申请号:CN202311247556.6
申请日:2023-09-25
申请人: 四川大学
IPC分类号: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06F18/23213 , G06N3/0499
摘要: 本发明涉及一种数据驱动的断面分级条件限额规则生成及其控制方法,属于新能源电网技术领域,本发明针对工程实用化需求,设计了基于无监督学习的断面限额分档定级框架,避免了断面输电能力计算维度高、非线性强、时效性严重不足问题,降低了基础数据源获取难度,同时通过分析得到了多断面限额保守性定档的有效规则,并结合代价敏感学习得到更精细安全的断面限额决策机制,构建嵌入断面限额规则约束的经济调度模型,在IEEE39系统验证了本发明在断面资源挖潜和改善新能源消纳的可行性。
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公开(公告)号:CN117239763A
公开(公告)日:2023-12-15
申请号:CN202310944516.0
申请日:2023-07-30
申请人: 四川大学
IPC分类号: H02J3/12 , G06F30/27 , G06F30/18 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/092 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/32 , H02J3/16 , G06F111/02 , G06F113/04
摘要: 本发明属于主动配电网运行控制技术和边缘智能领域,提出了一种高比例光伏配电网电压边缘控制方法,包括:计算节点电压灵敏度,定义节点间电气距离,并通过改进的模块度函数对主动配电网进行分区;根据网络分区结果确定智能体环境、智能体数目、状态空间、动作空间、奖励函数和状态转移函数要素,并构建基于马尔可夫博弈过程的分布式电压边缘控制模型;设计嵌入图神经网络的多智能体图强化学习算法迭代求解分布式电压边缘控制模型,引入物理辅助机制生成参考经验辅助智能体快速寻优,得到电压控制策略;基于云边协同架构制定智能体离线学习和在线应用的电压边缘控制框架。本发明可增强智能体对动态拓扑重构的感知能力及其学习效率。
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公开(公告)号:CN116258562A
公开(公告)日:2023-06-13
申请号:CN202211609838.1
申请日:2022-12-12
申请人: 国网福建省电力有限公司 , 四川大学
IPC分类号: G06Q30/08 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04
摘要: 本发明提供了一种考虑灵活性约束和电池储能的容量拍卖方法,涉及能源系统技术领域。针对目前的容量市场缺乏灵活性容量的清算机制、导致消费者在额外的灵活性资源上承担额外的成本的问题,本发明提出了一种新的考虑灵活性约束和电池储能的容量拍卖模型,该模型将灵活性要求纳入容量市场模型,并设计了适当的机制来增强储能,保证了灵活机组的效益,并具有足够的爬坡能力;在这种情况下,包括储能在内的灵活资源在与其他发电商竞争时具有自己的优势。此外,该模型亦可分析可再生能源高渗透水平影响下的峰值负荷和灵活性的系统可靠性。实现了具有足够的爬坡能力的灵活机组的效益最大化。
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