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公开(公告)号：CN114444851A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111542038.8
申请日：2021-12-16
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 河海大学
Abstract: 本申请涉及一种计及旋转备用服务的虚拟电厂优化调度方法和系统。该方法包括：步骤1：构建计及旋转备用服务的虚拟电厂优化调度模型；步骤2：获取与虚拟电厂调度有关的调度参数，步骤3：将调度参数输入到步骤1构建的计及旋转备用服务的虚拟电厂鲁棒优化调度模型中，进行虚拟电厂调度分析，获得虚拟电厂最优调度策略，虚拟电厂最优调度策略包括每时段燃气轮机输出功率，储能充电功率、储能放电功率、蓄冷池蓄冷量、蓄冷池释冷量、中断负荷，每时段虚拟电厂提供的总备用容量。考虑虚拟电厂中的光伏发电功率的不确定性，优化调度虚拟电厂的运行方式，从而发挥虚拟电厂参与旋转备用市场的经济潜力，有效提高虚拟电厂的经济效益。
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公开(公告)号：CN114444851B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202111542038.8
申请日：2021-12-16
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 河海大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种计及旋转备用服务的虚拟电厂优化调度方法和系统。该方法包括：步骤1：构建计及旋转备用服务的虚拟电厂优化调度模型；步骤2：获取与虚拟电厂调度有关的调度参数，步骤3：将调度参数输入到步骤1构建的计及旋转备用服务的虚拟电厂鲁棒优化调度模型中，进行虚拟电厂调度分析，获得虚拟电厂最优调度策略，虚拟电厂最优调度策略包括每时段燃气轮机输出功率，储能充电功率、储能放电功率、蓄冷池蓄冷量、蓄冷池释冷量、中断负荷，每时段虚拟电厂提供的总备用容量。考虑虚拟电厂中的光伏发电功率的不确定性，优化调度虚拟电厂的运行方式，从而发挥虚拟电厂参与旋转备用市场的经济潜力，有效提高虚拟电厂的经济效益。
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公开(公告)号：CN119598655A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411660902.8
申请日：2024-11-20
Applicant: 河海大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , H02J13/00 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06N3/0442 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于消息传递神经网络和在线深度学习的配电网拓扑识别与状态估计方法，该方法首先利用历史量测数据训练神经网络建立配电网拓扑辨识模型，然后将得到的拓扑信息与对应的电网量测数据接结合构建图数据集，将得到的图数据集作为训练集训练消息传递神经网络，得到配电网状态估计模型；最后，将实时量测数据输入到拓扑辨识模型的状态估计模型得到该断面下的实时状态估计结果。本发明可以在有限量测数据下对配电网拓扑进行精确辨识并，并为配电系统提供准确的状态估计，为后续安全评估和优化运行提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN117895476B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202311698424.5
申请日：2023-12-12
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空稠密风场推衍的日内风功率预测方法与系统。所述方法包括：融入物理先验知识，将稠密风场的时空动态演变过程建模为多阶偏微分约束，通过矩估计方法求解各阶偏微分因子；通过基于卡尔曼增益的时空风场预测‑修正方法，利用时序生成结构减少误差累积，并引用风场偏微分矩估计损失作为正则项，训练得到稠密风场多步预测结果；引入稠密风场预测结果捕获未来风功率的分布特性，得到日内多步风功率预测结果。本发明可应用于时空风场数据接入风电场站的风功率预测场合，提供1至10小时准确功率预测结果，精度相比于仅依赖就地量测的传统预测技术有较大提升。
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公开(公告)号：CN119047330A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411261268.0
申请日：2024-09-10
Applicant: 河海大学
IPC: G06F30/27 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06F17/11 , G06F113/08 , G06F111/10 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习伪量测建模的电‑气综合能源系统分布式状态估计方法。该方法采用深度神经网络建立天然气系统负荷节点流量的伪量测模型，在确保系统可观性的同时提高量测冗余度。在此基础上，采用交替迭代估计策略解决电、气子系统的信息壁垒问题，实现电‑气综合能源系统状态估计问题的分布式求解。本发明能够解决天然气系统实时量测冗余度低、量测误差大的问题，保护电、气子系统的信息隐私，有效提高天然气系统的估计精度，而且具有较高的在线计算效率，能为实时监控电‑气综合能源系统的运行状态提供精确的数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113869600B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202111210827.1
申请日：2021-10-18
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 河海大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q10/067 , G06F18/2431 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林与二次修正的峰谷差中长期测算模型，对中长期需求响应实施成效进行评估，采集多个居民用户的历史负荷数据并计算历史峰谷差，需求侧用户负荷峰谷差的多源影响因素分析；进行多源影响因素特征提取，采用二进制特征工程提取最优特征组合作为随机森林模型的输入；构建基于随机森林的峰谷差测算模型，并输出月峰谷差与季峰谷差的测算结果；基于历史采集的需求侧用户负荷峰谷差数据，将筛选的相关修正因素逐个选取作为输入，构建贝叶斯回归模型，以实现对用户负荷峰谷差的拟合建模，根据拟合结果对一次季峰谷差的中长期预测结果进行修正。本发明对推进需求侧响应发展，缓解电力供需矛盾具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117610845B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202311600889.2
申请日：2023-11-27
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/10
Abstract: 本发明公布了一种计及网络动态特性的电‑热‑氢综合能源系统优化调度方法，该方包括如下步骤：考虑热力网络动态特性和输氢网络动态特性，基于电力系统模型、动态热力系统模型、动态输氢系统模型与耦合设备模型，建立计及网络动态特性的电‑热‑氢综合能源系统运行约束。其次，以综合能源系统总能源消耗量最小为目标函数，建立计及网络特性的电‑热‑氢综合系统优化调度模型，对电力系统、热力系统及输氢系统进行联合调度。利用CPLEX求解器进行求解，得到最优调度结果。本发明通过在综合能源系统优化调度中考虑能源网络动态特性，挖掘能源网络的储能潜力，不仅能够降低综合能源系统总能源消耗量，还能够提高综合能源系统运行的灵活性。
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公开(公告)号：CN117634994B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311600683.X
申请日：2023-11-27
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种考虑数据中心和氢能系统余热回收的城市综合能源系统规划方法，1)构建数据中心和氢能系统余热回收模型；2)结合余热回收模型，建立考虑数据中心和氢能系统余热回收的城市综合能源系统规划模型的目标函数；3)结合余热回收模型，建立考虑数据中心和氢能系统余热回收的城市综合能源系统规划模型的约束条件，包括规划决策约束、功率平衡约束、储能运行约束、热泵运行约束、风光出力约束、配电网运行约束、配气网运行约束、配热网运行约束；4)求解考虑数据中心和氢能系统余热回收的城市综合能源系统规划模型，得到规划方案。
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公开(公告)号：CN117200265B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202310939867.2
申请日：2023-07-27
Applicant: 河海大学
IPC: H02J3/28 , H02J15/00 , H02J3/38 , C25B9/65 , C25B1/02 , G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明提出了一种考虑不确定性故障的海上电氢系统容量规划方法，构建考虑设备容量规划、系统正常运行与系统故障运行的海上电氢系统容量规划模型的目标函数；建立了燃料电池、电解槽与输电线的设备故障模型，设置海上电氢系统的故障不确定集合；构建海上电氢系统容量规划模型的约束条件；写出容量规划模型的线性化形式，并转换为对偶形式；采用嵌套列约束生成算法对该模型进行求解，得到优化后的容量规划结果。本发明在传统的海上风电系统的基础上添加了氢能系统，增加了风电消纳途径，并在风电间歇期提供了额外的供电来源，提升了系统稳定性。
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公开(公告)号：CN117895476A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311698424.5
申请日：2023-12-12
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空稠密风场推衍的日内风功率预测方法与系统。所述方法包括：融入物理先验知识，将稠密风场的时空动态演变过程建模为多阶偏微分约束，通过矩估计方法求解各阶偏微分因子；通过基于卡尔曼增益的时空风场预测‑修正方法，利用时序生成结构减少误差累积，并引用风场偏微分矩估计损失作为正则项，训练得到稠密风场多步预测结果；引入稠密风场预测结果捕获未来风功率的分布特性，得到日内多步风功率预测结果。本发明可应用于时空风场数据接入风电场站的风功率预测场合，提供1至10小时准确功率预测结果，精度相比于仅依赖就地量测的传统预测技术有较大提升。
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