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公开(公告)号：CN119940795A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411966215.9
申请日：2024-12-30
Applicant: 国网江苏省电力有限公司连云港供电分公司 , 河海大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , H02J3/28 , H02J3/38 , H02J3/46
Abstract: 本发明公开了一种考虑长短时储能协同的多能港口中长期优化调度方法与系统，所述方法包括：采集港口设备参数和负荷数据信息；建立考虑电‑氢‑热多能源耦合关系和长时氢储能‑短时电储能协同的多能港口运行约束；考虑港口购电成本、多能设备运维成本、切负荷成本以及弃风弃光成本，以综合成本最低为目标函数，以多能港口运行约束为约束条件，构建计及电‑氢‑热多能源耦合关系和长时氢储能‑短时电储能协同的多能港口中长期优化调度模型，求解所述模型，获得港口在调度周期内的电网购电功率及各类设备出力情况。本发明可实现港口多时间尺度、多类型能源间的互补互济，减少港口综合能源系统运行成本，应对港区光伏接入下的净负荷中长期功率波动。
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公开(公告)号：CN120016592A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411307728.9
申请日：2024-09-19
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明提出了一种计及转矩波动抑制的风电场功率协调分配优化方法，该方法包括如下步骤：通过风电机组的出力变化量计算出相应的机组补偿转矩，基于模型预测控制MPC标准形式，建立风电场功率分配的离散化方程；以最小化转矩波动与功率离散度为优化目标，在追踪风电功率跟踪指令的基础上，建立风电场功率协调分配模型；最后分布式协同求解风电场功率分配模型。本发明能够有效降低风机的补偿转矩波动，在提高机组运行稳定性的同时，减少场内机组的疲劳载荷。
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公开(公告)号：CN119886892A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510368580.8
申请日：2025-03-27
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N5/04 , H02J3/00
Abstract: 本发明属于电力系统调度领域，涉及一种基于主从合作博弈与目标级联分析的多微网协同调度方法，利用多微网系统电力资源与碳排放的协同调度问题，构建双层主从合作博弈框架：上层电网运营商基于潮流分析、电压调节及碳排放控制，统筹微网联盟的功率调度及运行策略；下层微网联盟的各微网通过合作博弈，实现电力交易与资源共享；基于目标级联分析算法，引入安德森加速法动态调整联络线功率，并结合增广拉格朗日罚函数处理约束，优化上下层解耦迭代过程并加快收敛；有效解决了多主体协同优化效率低的问题，确保系统功率稳定及电能资源合理分配，为多微网系统的运行提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN119180407B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202410989608.5
申请日：2024-07-23
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , G06Q10/0631 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于GBS‑ADMM和广义纳什均衡的多微电网两阶段协同调度方法，以最小化日前运行成本为目标构建微电网日前低碳调度模型，并使用交替方向乘子法进行求解，得到日前调度结果；以最小化日内运行成本为目标构建微电网日内低碳调度模型，并使用改进的带有高斯回代的交替方向乘子法进行求解，得到日内调度结果；以最大化微电网分配收益为目标，构建收益分配模型，并使用NSGA‑III算法进行求解，得到最终的日内调度结果和收益分配结果。本发明能够提供日前‑日内两阶段下系统运行经济性最优的调度结果，以及公平合理的微电网运营收益分配结果，从而为新型电力系统多时间尺度调度提供支撑，具有一定的工程使用价值。
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公开(公告)号：CN119582163A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411620165.9
申请日：2024-11-14
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 河海大学 , 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司
Abstract: 本发明公开了一种基于混合博弈模型的分布式能量共享方法及系统，涉及配电网经济运行领域，方法包括：以上层配电网收益最大化为目标函数，考虑配电网价格约束和配电网运行约束，建立配电网‑聚合商主从博弈模型。以下层光储一体机聚合商联盟运行成本最小化为目标函数，考虑聚合商运行约束，建立聚合商联盟合作博弈模型，该合作博弈模型与主从博弈模型组成配电网‑聚合商混合博弈模型。求解配电网‑聚合商混合博弈模型，得到配电网‑聚合商分布式能量共享最优结果；本发明通过在配电网‑聚合商分布式能量共享中考虑混合博弈模型，有效提升了聚合商集群的整体效益与交易的合理性，还能够保障聚合商在联盟中的效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119514906A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411127642.8
申请日：2024-08-16
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开了一种基于充电站最优容量分配的电力‑交通网动态交通流最优调度方法，通过配电网对充电站的最优容量分配，在动态交通流精准模拟交通网运行的基础上，实现了电力‑交通网最优调度。首先构建最优容量分配模型，优先由配电网进行充电站容量分配，主动将风险降到最低，在保证配电网绝对安全的基础上最大限度发挥配电网供给能力，为交通网充电站提供最大电能供应。在交通网中考虑电动汽车充电流和最优容量分配策略，精细化模拟计算电动汽车随流动过程时刻变化的行程成本，构建了基于充电站最优容量分配的电力‑交通网动态交通流最优调度方法，通过制定最优的电价策略，实现配电‑交通耦合网络的收益最大化。
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公开(公告)号：CN119180407A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202410989608.5
申请日：2024-07-23
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , G06Q10/0631 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于GBS‑ADMM和广义纳什均衡的多微电网两阶段协同调度方法，以最小化日前运行成本为目标构建微电网日前低碳调度模型，并使用交替方向乘子法进行求解，得到日前调度结果；以最小化日内运行成本为目标构建微电网日内低碳调度模型，并使用改进的带有高斯回代的交替方向乘子法进行求解，得到日内调度结果；以最大化微电网分配收益为目标，构建收益分配模型，并使用NSGA‑III算法进行求解，得到最终的日内调度结果和收益分配结果。本发明能够提供日前‑日内两阶段下系统运行经济性最优的调度结果，以及公平合理的微电网运营收益分配结果，从而为新型电力系统多时间尺度调度提供支撑，具有一定的工程使用价值。
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公开(公告)号：CN119009995A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411127645.1
申请日：2024-08-16
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公布了一种基于极端灾害场景的配电网拓扑重构方法，通过随机优化方法考虑灾害发生的不确定性，在精准预测电网故障场景的概率分布的基础上，对配电网拓扑进行优化，实现了配电网在极端灾害故障下的最优拓扑重构。采用虚拟潮流方法保持配电网辐射状运行，并考虑拓扑重构下配电网功率及电压平衡，构建了基于极端灾害场景的配电网拓扑重构模型。本发明考虑当下自然环境和恶劣气候频繁发生的现实情况，通过随机优化方法考虑故障发生场景，对配电网拓扑进行重构，保障了配电网在极端灾害下的供电可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN118735158A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410677189.1
申请日：2024-05-29
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/40 , G06N3/042 , H02J3/00
Abstract: 本发明公布了一种基于时空图注意力网络充电负荷预测的电力‑交通网最优调度方法，通过时空图注意力网络挖掘充电负荷的动态时空依赖性，在精准预测电动汽车充电负荷的基础上，实现了电力‑交通网最优调度。采用时空图注意力网络预测交通流，构建了基于时空图注意力网络的交通流预测模型；考虑了充电站容量限制和电动汽车用户行为，通过改进排队论模型将交通流转化电动汽车充电负荷，计及电网的运行约束，构建了基于时空图注意力网络充电负荷预测的电力‑交通网最优调度模型。本发明考虑当下电网和交通网存在协同运行障碍的现实情况，通过时空图注意力网络保障了充电负荷的精准预测，实现了电力‑交通网的最优调度。
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公开(公告)号：CN117833273B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202311827323.3
申请日：2023-12-27
Applicant: 河海大学
IPC: H02J3/24 , H02J3/06 , H02J3/32 , H02J3/46 , G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/04
Abstract: 本发明提出了一种基于神经网络辅助的考虑频率约束的电力系统前瞻调度模型求解方法，基于考虑频率约束的电力系统前瞻调度详细模型，考虑使用物理信息神经网络进行辅助求解来提高模型求解效率。考虑使用纯物理驱动进行求解时求解效率低下，提出了基于物理信息神经网络进行辅助求解的高效求解方法。采用纯物理驱动求解模型得到大量样本数据，然后采用物理信息神经网络对样本进行学习，通过修改神经网络损失函数，使得频率相关约束一定能够满足。本发明不仅能够大大提高模型求解效率，而且保证相关频率约束一定能够被满足。
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