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公开(公告)号：CN115622056A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211636246.9
申请日：2022-12-20
申请人： 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 江西腾达电力设计院有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/28 , H02J3/38 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/12 , G06F111/06 , G06F111/04
摘要： 本发明公开一种基于线性加权和选解法的储能优化配置方法及系统，方法包括：构建储能配置方案的多目标函数及确定多目标函数的初始权重；将储能配置方案的Pareto最优解集作为输入，Pareto最优解集中的协调最优解作为输出，对BP神经网络进行训练，得到目标求解模型；根据目标求解模型计算各目标函数对应的SHAP值，并根据SHAP值求解多目标函数的修正权重；对初始权重和修正权重进行加权平均，得到多目标函数的目标权重，并根据目标权重重新选取Pareto最优解集中的协调最优解，作为最终的储能配置方案。在约束条件允许的范围内，最大考虑权重较大的目标函数最优化，使储能配置结果更优。
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公开(公告)号：CN115622056B
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211636246.9
申请日：2022-12-20
申请人： 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 江西腾达电力设计院有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/28 , H02J3/38 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/12 , G06F111/06 , G06F111/04
摘要： 本发明公开一种基于线性加权和选解法的储能优化配置方法及系统，方法包括：构建储能配置方案的多目标函数及确定多目标函数的初始权重；将储能配置方案的Pareto最优解集作为输入，Pareto最优解集中的协调最优解作为输出，对BP神经网络进行训练，得到目标求解模型；根据目标求解模型计算各目标函数对应的SHAP值，并根据SHAP值求解多目标函数的修正权重；对初始权重和修正权重进行加权平均，得到多目标函数的目标权重，并根据目标权重重新选取Pareto最优解集中的协调最优解，作为最终的储能配置方案。在约束条件允许的范围内，最大考虑权重较大的目标函数最优化，使储能配置结果更优。
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公开(公告)号：CN114912721B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210838873.4
申请日：2022-07-18
申请人： 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开一种储能调峰需求的预测方法及系统，方法包括：对电力负荷曲线进行预测，得到日负荷峰谷特性曲线；将实时获取的环境数据输入至预设的风光发电功率预测模型，得到未来风光出力变化曲线；计算日负荷峰谷特性曲线与未来风光出力变化曲线的差值，得到日净负荷特性曲线；根据优化后的高维度数据计算得到火电机组出力曲线；根据日净负荷特性曲线和火电机组出力曲线构建调峰预测模型，并求解调峰预测模型得到调峰储能需求容量值。采用日负荷曲线和风光出力曲线取差值得到净负荷曲线，从而在不同风光出力水平下能够得出不同的净负荷曲线，再与不同比例的火电机组结合得出储能调峰值，得到了以新能源风光的消纳最大、碳排最小的储能调峰值。
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公开(公告)号：CN113902191A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111176815.1
申请日：2021-10-09
申请人： 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明公开一种综合能源系统多元负荷中长期预测方法及装置，方法包括初始化神经网络；样本分类；将所述输入样本输入至神经网络，输出训练预测数据，并计算所述训练预测数据与多元负荷的历史负荷数据之间的误差，使得到误差结果；根据获取的误差结果，基于采用改进的蜜蜂交配优化算法修正神经网络中的最优网络权重和小波参数；对神经网络中的最优网络权重和小波参数进行迭代修正，直至获取的误差结果小于预设阈值；将获取的多元负荷需求的实时影响因素输入至神经网络中，基于迭代修正后的最优网络权重和小波参数，输出实时多元负荷预测结果。在对现有方法进行改进的基础上，采用纵横交叉变异的方法进行蜂群的基因交叉，以提升算法的性能。
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公开(公告)号：CN112366749B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202011182546.5
申请日：2020-10-29
摘要： 本发明公开一种风储系统联合碳捕电厂可调鲁棒优化调度方法及装置，方法包括：基于风储系统模型、碳捕电厂模型以及功率调整公式建立可调鲁棒区间优化调度模型；基于所述可调鲁棒区间优化调度模型对当前风储系统的输出功率和当前碳捕电厂的输出功率进行实时调整。通过基于风储系统模型、碳捕电厂模型以及功率调整公式建立可调鲁棒区间优化调度模型，从而可根据模型来灵活调整风储系统和碳捕电厂的输出功率，进而确保系统功率平衡，实现良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114928054B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210838805.8
申请日：2022-07-18
申请人： 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开一种考虑新能源不确定性的储能多目标协调优化方法及系统，方法包括：以储能的综合收益最大为第一目标函数构建储能配置优化模型，得到优化的额定容量和额定功率；对额定容量以及额定功率进行修正，得到储能优化后的实时功率；基于实时功率计算储能优化后的新能源消纳率以及成本回收年限，并判断新能源消纳率是否小于第一预设阈值与成本回收年限是否大于第二预设阈值；若新能源消纳率小于第一预设阈值且成本回收年限大于第二预设阈值，则根据新能源消纳率与第一预设阈值的差值对收益系数和成本系数进行修正，得到目标的额定容量和额定功率。可有效解决高比例新能源接入的冶炼行业考虑长期回报下储能配置问题，实现用户的利益最大化。
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公开(公告)号：CN114928054A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210838805.8
申请日：2022-07-18
申请人： 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开一种考虑新能源不确定性的储能多目标协调优化方法及系统，方法包括：以储能的综合收益最大为第一目标函数构建储能配置优化模型，得到优化的额定容量和额定功率；对额定容量以及额定功率进行修正，得到储能优化后的实时功率；基于实时功率计算储能优化后的新能源消纳率以及成本回收年限，并判断新能源消纳率是否小于第一预设阈值与成本回收年限是否大于第二预设阈值；若新能源消纳率小于第一预设阈值且成本回收年限大于第二预设阈值，则根据新能源消纳率与第一预设阈值的差值对收益系数和成本系数进行修正，得到目标的额定容量和额定功率。可有效解决高比例新能源接入的冶炼行业考虑长期回报下储能配置问题，实现用户的利益最大化。
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公开(公告)号：CN114912721A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210838873.4
申请日：2022-07-18
申请人： 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开一种储能调峰需求的预测方法及系统，方法包括：对电力负荷曲线进行预测，得到日负荷峰谷特性曲线；将实时获取的环境数据输入至预设的风光发电功率预测模型，得到未来风光出力变化曲线；计算日负荷峰谷特性曲线与未来风光出力变化曲线的差值，得到日净负荷特性曲线；根据优化后的高维度数据计算得到火电机组出力曲线；根据日净负荷特性曲线和火电机组出力曲线构建调峰预测模型，并求解调峰预测模型得到调峰储能需求容量值。采用日负荷曲线和风光出力曲线取差值得到净负荷曲线，从而在不同风光出力水平下能够得出不同的净负荷曲线，再与不同比例的火电机组结合得出储能调峰值，得到了以新能源风光的消纳最大、碳排最小的储能调峰值。
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公开(公告)号：CN112366749A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011182546.5
申请日：2020-10-29
申请人： 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开一种风储系统联合碳捕电厂可调鲁棒优化调度方法及装置，方法包括：基于风储系统模型、碳捕电厂模型以及功率调整公式建立可调鲁棒区间优化调度模型；基于所述可调鲁棒区间优化调度模型对当前风储系统的输出功率和当前碳捕电厂的输出功率进行实时调整。通过基于风储系统模型、碳捕电厂模型以及功率调整公式建立可调鲁棒区间优化调度模型，从而可根据模型来灵活调整风储系统和碳捕电厂的输出功率，进而确保系统功率平衡，实现良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109599864A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811512638.8
申请日：2018-12-11
申请人： 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
发明人： 李映雪 , 朱文广 , 方旎 , 杨为群 , 彭怀德 , 钟士元 , 陈国华 , 熊宁 , 刘小春 , 章小枫 , 周成 , 王丽 , 王伟 , 王敏 , 孔强 , 薄明明 , 黄春明 , 杨超 , 陈会员
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种有源配电网安全经济运行方法，包括获取待分析的有源配电网的参数；建立用户侧电负荷需求响应模型、用户侧热负荷需求响应模型和有源配电网安全经济调度模型；求解有源配电网安全经济调度模型，从而得到最终的有源配电网安全经济运行策略。本发明综合考虑热负荷、传统电负荷、用户参与性和分布式电源不确定性因素，而且科学可靠，适用性好。
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