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公开(公告)号：CN115712992B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202211368679.0
申请日：2022-11-03
Applicant: 国网新疆电力有限公司乌鲁木齐供电公司 , 重庆大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开电‑气互联系统能量流单段线性化建模方法，涉及电力系统优化技术领域，包括以下步骤：根据能量流模型线性化误差与变量状态空间的相关性，构建基于状态空间变换理论的单段线性化能量流模型；构建以气压幅值幂函数为状态空间变量的天然气系统管道流量与管道管存单段线性化模型；构建以全域最大误差最小化为目标的状态空间变量优化选取模型，并提出状态空间变量优化选取模型的拆分求解策略；建立电‑气互联系统的系统最优能量流模型；对系统最优能量流模型进行仿真验证。本发明通过变换状态空间选取、非线性天然气模型单段线性处理为电‑气互联系统的优化决策提供精度高、表征复杂度低的基础模型，提升优化决策计算效率。
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公开(公告)号：CN115712992A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211368679.0
申请日：2022-11-03
Applicant: 国网新疆电力有限公司乌鲁木齐供电公司 , 重庆大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开电‑气互联系统能量流单段线性化建模方法，涉及电力系统优化技术领域，包括以下步骤：根据能量流模型线性化误差与变量状态空间的相关性，构建基于状态空间变换理论的单段线性化能量流模型；构建以气压幅值幂函数为状态空间变量的天然气系统管道流量与管道管存单段线性化模型；构建以全域最大误差最小化为目标的状态空间变量优化选取模型，并提出状态空间变量优化选取模型的拆分求解策略；建立电‑气互联系统的系统最优能量流模型；对系统最优能量流模型进行仿真验证。本发明通过变换状态空间选取、非线性天然气模型单段线性处理为电‑气互联系统的优化决策提供精度高、表征复杂度低的基础模型，提升优化决策计算效率。
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公开(公告)号：CN110929925B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN201911122669.7
申请日：2019-11-15
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司 , 国网重庆市电力公司经济技术研究院 , 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于环境温度与用户行为的电动汽车充电站规划方法，包括如下步骤：S1.构建电动汽车的电池剩余电量计算模型；S2.计算电动汽车的行驶速度；S3.获取电动汽车从初始位置到目的地的最短路径；S4.若电动汽车行驶一段时间后的剩余电量小于阈值，则需要充电；S5.统计充电站的充电需求数量；S6.配置充电站内充电桩数量；S7.构建充电站规划模型；S8.根据充电站规划模型，得到充电站的位置和容量。本发明的基于环境温度与用户行为的电动汽车充电站规划方法，能够合理地配置电动汽车充电站的位置和容量，避免了资源的浪费，使得充电站建设更加准确，进而满足电动汽车高速发展的需求，保证用户方便地获得充电服务。
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公开(公告)号：CN118646029A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410696559.6
申请日：2024-05-31
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种显式计及AGC细颗粒时间尺度响应动作的机会约束经济调度方法，其包括：根据响应出力的变化，在机会约束框架下构建AGC机组响应动作模型；结合AGC机组响应动作精细化模型，考虑AGC细颗粒时间尺度响应动作，构建机会约束经济调度模型；对机会约束经济调度模型解析转化，实现AGC细颗粒时间尺度响应动作的显式表征。本发明通过求解计及AGC细颗粒时间尺度响应动作的机会约束经济调度模型，能够更合理的安排机组调度计划，确保电力系统安全经济运行。
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公开(公告)号：CN114638454A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202111346961.4
申请日：2021-11-15
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开基于数据驱动的现货市场电价风险评估系统，包括数据获取模块、机组出力和传输线路潮流计算模块、样本识别模块、第一电价计算模块、第二电价计算模块；本发明构建了DC‑OPF问题的GP替代模型来识别LMP计算的关键信息。通过求解一组线性方程组，提出了一种模型‑数据混合EPRA方法。该方法在不影响EPRA精度的前提下，显著提高了EPRA的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119787414A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411694012.9
申请日：2024-11-25
Applicant: 国网新疆电力有限公司 , 国网新疆电力有限公司经济技术研究院 , 重庆大学
IPC: H02J3/28 , H02J3/00 , G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q30/0601 , G06F17/16 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开一种基于外网经济一致性原则的大规模储能聚合方法，包括以下步骤：1)构建考虑大规模储能的电力系统经济调度模型；2)求解考虑大规模储能的电力系统经济调度模型，得到储能聚合前的调度信息；3)建立计及多场景的虚拟储能双层优化模型；4)将计及多场景的虚拟储能双层优化模型转换为单层混合整数优化模型；5)求解单层混合整数优化模型，得到适应于多场景的大规模储能聚合调度信息。本发明能够获得大规模储能等效为虚拟储能后的可行域，进而将虚拟储能并网，实现与大规模储能相同的经济调度行为，同时，虚拟储能保护了大规模储能用户的私有信息，防止用户隐私泄露，能有效促进储能用户参与电网调度。
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公开(公告)号：CN110676852B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201910791388.4
申请日：2019-08-26
Applicant: 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了考虑潮流特征的改进极限学习机快速概率潮流计算方法，主要步骤为：1)获取电力网络基本数据。2)基于电力网络基本数据，建立映射关系f：Pi，Qi→Ui，θi。3)对映射关系进行分解，并建立极限学习机神经网络。4)优化极限学习机神经网络的隐藏层参数，从而建立改进极限学习机神经网络。5)将电力网络基本数据输入到改进极限学习机神经网络中，计算得到电力网络概率潮流。本发明取代了高精度模拟法PPF计算中对大规模高维复杂非线性潮流方程的耗时求解过程，从而兼顾PPF计算对精度与速度的工程实际需求。
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公开(公告)号：CN110929925A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911122669.7
申请日：2019-11-15
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司 , 国网重庆市电力公司经济技术研究院 , 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于环境温度与用户行为的电动汽车充电站规划方法，包括如下步骤：S1.构建电动汽车的电池剩余电量计算模型；S2.计算电动汽车的行驶速度；S3.获取电动汽车从初始位置到目的地的最短路径；S4.若电动汽车行驶一段时间后的剩余电量小于阈值，则需要充电；S5.统计充电站的充电需求数量；S6.配置充电站内充电桩数量；S7.构建充电站规划模型；S8.根据充电站规划模型，得到充电站的位置和容量。本发明的基于环境温度与用户行为的电动汽车充电站规划方法，能够合理地配置电动汽车充电站的位置和容量，避免了资源的浪费，使得充电站建设更加准确，进而满足电动汽车高速发展的需求，保证用户方便地获得充电服务。
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公开(公告)号：CN110676852A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910791388.4
申请日：2019-08-26
Applicant: 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了考虑潮流特征的改进极限学习机快速概率潮流计算方法，主要步骤为：1)获取电力网络基本数据。2)基于电力网络基本数据，建立映射关系f：Pi，Qi→Ui，θi。3)对映射关系进行分解，并建立极限学习机神经网络。4)优化极限学习机神经网络的隐藏层参数，从而建立改进极限学习机神经网络。5)将电力网络基本数据输入到改进极限学习机神经网络中，计算得到电力网络概率潮流。本发明取代了高精度模拟法PPF计算中对大规模高维复杂非线性潮流方程的耗时求解过程，从而兼顾PPF计算对精度与速度的工程实际需求。
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公开(公告)号：CN118297334A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410434753.7
申请日：2024-04-11
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0631 , H02J3/24 , H02J3/00 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于调度时段内波动极值可信预测的调频容量需求量化方法，提出基于特征匹配度的细粒度净负荷随机波动特征筛选方法，在数据驱动输入与输出端分别构建有效反映调频容量需求特征的低维特征向量，以降低数据驱动预测输入输出的复杂映射关系和学习难度；在此基础上，采用具有小样本学习特性的高斯过程，建立基于高斯过程的净负荷波动极值预测模型，预测得到净负荷波动极值均值和标准差；引入机会约束可信评估预测结果，得到不同置信水平下的分布情况，采用蒙特卡洛模拟法生成场景集映射到相应的分布区间，以此可信量化调频容量需求，提高其量化精度。
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