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公开(公告)号：CN112615386A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011320323.0
申请日：2020-11-23
申请人： 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 , 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种面向风电消纳的电热混合储能系统优化定容方法，属于综合能源及电力系统运行调度领域。该方法首先基于历史风电数据建立风电功率非参数核密度估计模型，获得满足并网要求的目标并网风电功率，然后采用电储能、电锅炉和储热设备组成电热混合储能系统，建立考虑电热混合储能系统运行约束、以系统总成本最低为目标的优化定容模型，接着采用大M法将非线性项进行线性化处理，最后基于混合整数线性规划求解器进行求解，得到电热混合储能系统的经济优化定容结果。本发明的电热混合储能系统优化定容方法具有较高的有效性，能够在提高系统风电消纳能力、减小并网风电功率波动、保障大电网安全运行的同时实现系统整体经济效益最优。
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公开(公告)号：CN112560898B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202011338730.4
申请日：2020-11-25
申请人： 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 , 浙江大学
发明人： 朱轶伦 , 张东波 , 万灿 , 陈新建 , 于杰 , 罗烨锋 , 应姿 , 高慧英 , 夏敏燕 , 洪骋怀 , 王彬任 , 丁春燕 , 洪道鉴 , 王周虹 , 郑子淮 , 屠雨夕 , 苏崇 , 项明俊 , 曹照静
IPC分类号： G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的负荷时空预测方法，属于电力负荷预测领域。该方法进行了负荷时空特征筛选，根据负荷的空间坐标构建了网格化元胞，作为预测模型的输入特征；在此基础上，建立了适用于负荷时空预测的基于深度学习的负荷时空预测预测模型，通过训练空间负荷分布的元胞，并以最小化预测误差为训练目标，得到优化后的基于深度学习的负荷时空预测预测模型，从而实现了负荷时空预测，具有很强的灵活性和适应性。
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公开(公告)号：CN112615386B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011320323.0
申请日：2020-11-23
申请人： 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 , 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种面向风电消纳的电热混合储能系统优化定容方法，属于综合能源及电力系统运行调度领域。该方法首先基于历史风电数据建立风电功率非参数核密度估计模型，获得满足并网要求的目标并网风电功率，然后采用电储能、电锅炉和储热设备组成电热混合储能系统，建立考虑电热混合储能系统运行约束、以系统总成本最低为目标的优化定容模型，接着采用大M法将非线性项进行线性化处理，最后基于混合整数线性规划求解器进行求解，得到电热混合储能系统的经济优化定容结果。本发明的电热混合储能系统优化定容方法具有较高的有效性，能够在提高系统风电消纳能力、减小并网风电功率波动、保障大电网安全运行的同时实现系统整体经济效益最优。
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公开(公告)号：CN112560898A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011338730.4
申请日：2020-11-25
申请人： 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 , 浙江大学
发明人： 朱轶伦 , 张东波 , 万灿 , 陈新建 , 于杰 , 罗烨锋 , 应姿 , 高慧英 , 夏敏燕 , 洪骋怀 , 王彬任 , 丁春燕 , 洪道鉴 , 王周虹 , 郑子淮 , 屠雨夕 , 苏崇 , 项明俊 , 曹照静
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的负荷时空预测方法，属于电力负荷预测领域。该方法进行了负荷时空特征筛选，根据负荷的空间坐标构建了网格化元胞，作为预测模型的输入特征；在此基础上，建立了适用于负荷时空预测的基于深度学习的负荷时空预测预测模型，通过训练空间负荷分布的元胞，并以最小化预测误差为训练目标，得到优化后的基于深度学习的负荷时空预测预测模型，从而实现了负荷时空预测，具有很强的灵活性和适应性。
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公开(公告)号：CN118296475A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410398444.9
申请日：2024-04-03
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江大学
IPC分类号： G06F18/2411 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06Q50/06 , H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种海上风电功率多模型预测方法，涉及风电功率预测技术领域，包括数据接入优化、历史数据接入分析、单电场预测模型优化、模拟海洋数值和数据优选，其采用多个预测模型，马尔可夫模型、SVM模型和邻里分析，来对海上风电功率进行预测，这些模型可以分别对不同的影响因素进行建模，并得到各自的预测结果，综合利用多个模型的优势，引入加权融合算法，通过对各个模型的预测结果赋予不同的权重，它们合并成一个综合的预测结果，权重的确定可以基于模型的准确性、稳定性和历史预测误差等因素进行调整，以提高最终预测结果的准确性和可靠性，可以为风电发电公司提供准确的超短期风电功率预测，更好地管理发电量，并避免损失。
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公开(公告)号：CN117639110A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410066275.9
申请日：2024-01-16
申请人： 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J3/46 , H02J3/00 , H02J3/06 , G06F30/20 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种考虑新能源不确定性的输配协同优化调度方法。以输配电网之间交互功率的极限值为目标函数，建立考虑价格型和激励型柔性负荷的最优潮流模型，基于KKT条件构建配电网交互功率与新能源输入解析映射关系；利用高斯混合模型表征风电和光伏新能源出力向量的概率特征，对交互功率概率分布进行非参数化估计；结合交互功率极限值的累计概率分布函数，将交互功率的机会约束转化为线性约束添加到上层模型中，构建输配协同双层优化调度模型，基于KKT条件将上下双层模型转化为单层模型进行求解。与传统的独立优化方法相比，本发明提出考虑新能源不确定性的输配协同优化调度方法，具有更强的实用性，对电力系统的安全运行调度具有重要意义。
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公开(公告)号：CN111899122B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202010630124.3
申请日：2020-07-03
申请人： 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 浙江大学
IPC分类号： G06Q50/06 , G06Q30/0201 , G06F30/27 , G06F111/04
摘要： 本发明公开了一种基于储能控制的用户分散出清方法，该方法首先对自身的用电场景进行建模，根据用户的发用电计划和自身用电行为习惯，进行场景建模，并基于用电场景和用户计划进行短期用电行为预测；其次，通过对于日前分散出清市场的市场行为分析和预测，进行储能控制；通过储能的充放电，将电力需求进行时间轴向平移，通过储能价值模型进行优化储能控制决策，实现基于储能控制的电力。本发明利用储能优化了电网的负荷波动情况，并提高了用户的收
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公开(公告)号：CN116502747A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310337026.4
申请日：2023-03-31
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于概率预测的计及新能源多时间尺度不确定性的电力系统备用量化方法。本发明结合自举极限学习机和伊藤随机过程理论，构建新能源出力不确定性在分钟级时间尺度下的概率分布及其预测区间，然后基于伊藤积分、微分理论推导得到新能源出力不确定性在秒级时间尺度下的概率分布和相应的预测区间，从而建立新能源出力多时间尺度不确定性模型，准确量化新能源的多维随机特征。本发明提出的两阶段鲁棒备用协同优化方法解决了实时调度中电力系统备用爬坡响应能力不足，备用容量无法有效利用的问题，实现了实时可交付的电力系统备用需求多级量化；提出改进的列和约束生成求解算法，在求解两阶段鲁棒优化问题时具有良好的收敛性和计算效率。
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公开(公告)号：CN115882452A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202310007000.3
申请日：2023-01-04
申请人： 温州电力建设有限公司 , 国网浙江省电力有限公司温州供电公司 , 华北电力大学(保定) , 浙江大学
发明人： 孙景钌 , 孔凡坊 , 何玉灵 , 黄志清 , 陈庆会 , 张翼 , 胡长洪 , 张磊 , 池曦锵 , 李云龙 , 项烨鋆 , 吴旭鹏 , 陈培训 , 梅府贤 , 万灿 , 邓潘 , 叶开 , 刘尚孟
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/38 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04
摘要： 本发明提供了一种考虑源荷不确定性的新能源消纳能力分析与评估方法，所述新能源消纳能力分析与评估方法具体为划定电网区域，获取电网区域内的线路运行数据，基于线路运行数据构建时序生产模拟模型，基于关键时间断面对潮流约束进行选取，并将选取的潮流约束加入时序生产模拟模型的约束条件中，根据时序生产模拟模型获取划定电网区域的新能源消纳能力，并基于评价指标对获取划定电网区域的新能源消纳能力进行评估，获取电网区域的新能源消纳能力的评估结果。本发明能够将潮流约束加入时序生产模拟过程中，并进一步通过筛选关键时间断面来进一步降低计算量，能够提高新能源消纳能力的分析结果的准确性和分析效率。
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公开(公告)号：CN115860262A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211720912.7
申请日：2022-12-30
申请人： 国家电投集团广西电力有限公司运营服务分公司 , 浙江大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06F17/12 , G06N3/0499 , G06N3/0985 , G06N3/086 , G06F113/06
摘要： 本发明公开了一种考虑风电集群相关性的风电功率预测方法。该方法考虑了风电集群之间的时间相关性，基于皮尔逊相关系数方法，计算各个相邻风电场与待预测风电场风电功率的最优延时；结合各风电场出力之间的相关性，构建与待预测风电场功率相关性高的虚拟风电集群功率曲线；引入机器学习方法，构建基于改进极限学习机的风电功率预测模型；以虚拟风电集群出力、历史风电功率为输入，实现风电功率的预测。本发明的风电功率预测方法，考虑了风电集群之间的时间相关性，方法的稳定性更好，具有更强的泛化能力。
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