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公开(公告)号：CN117691576A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311668668.9
申请日：2023-12-07
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 周强 , 张健美 , 牛继恩 , 吴建军 , 赵龙 , 高鹏飞 , 张金平 , 吕清泉 , 张睿骁 , 李津 , 张珍珍 , 韩旭杉 , 马彦宏 , 王定美 , 王晟 , 张永蕊 , 张彦琪 , 沈渭程 , 保承家 , 牛炜 , 李晓虎 , 邵冲 , 吴国栋 , 韩自奋 , 徐宏雷 , 刘丽娟 , 沈荟云 , 张赛 , 赵炜 , 陈柏旭 , 张嘉林
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , H02J3/06 , H02J3/38 , H02J3/46
摘要： 本发明属于电力系统优化调度技术领域，公开了基于多阶段鲁棒优化的多产消者分布式协同优化调度方法，包括：基于纳什谈判理论，构建多产消者合作确定性优化运行模型；基于风电出力和负荷需求的不确定性，结合实际微电网中产消者实时调度的非预期性，在多产消者合作确定性优化运行模型基础上，构建基于多阶段鲁棒优化的多产消者合作优化运行模型；采用ADMM结合RDDP的分布式求解基于多阶段鲁棒优化的多产消者合作优化运行模型，最终能够得到具有较强抵御不确定性风险能力的产消者能量管理和交易策略，兼顾微电网内各产消者的运行鲁棒性、运行经济性和安全隐私性，所构建模型也符合实际微电网中多产消者实时调度的非预期性。
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公开(公告)号：CN117833293A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311870668.7
申请日：2023-12-29
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司
发明人： 周强 , 牛继恩 , 张健美 , 赵龙 , 张金平 , 张睿骁 , 高鹏飞 , 吕清泉 , 李津 , 王定美 , 刘丽娟 , 张珍珍 , 张永蕊 , 王晟 , 袁晖 , 张彦琪 , 沈荟云 , 陈柏旭 , 张赛 , 刘海伟 , 魏润芝 , 张嘉林
摘要： 本发明公开了一种风光储电力系统低碳调度方法，属于电力系统优化调度技术领域。本发明采用模糊处理方法，将风电出力和负荷松弛为某一置信水平下的不确定变量，以常规机组出力满足含有模糊参数的不等式作为一个事件，使因预测误差导致的不确定环境下的随机事件发生的概率满足预先设定的置信度水平，建立模糊机会约束规划模型。在优化目标中对竞争群优化算法进行了改进，失败粒子的环境粒子定义为目标空间中与当前失败粒子欧几里得距离最近的两个粒子，以此代替竞争群优化算法中整个种群作为环境粒子的方式，从而加快算法的收敛性,提升了电力系统调度方案求解的效率，降低电力系统运行成本及碳排放成本，提高电网运行的经济性。
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公开(公告)号：CN117293881A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311300443.8
申请日：2023-10-09
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司
IPC分类号： H02J3/32 , H02J3/38 , H02J3/46 , H02J3/24 , H02J3/14 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006
摘要： 本发明涉及一种储能参与调峰的电力系统多时间尺度优化调度方法，包括以下步骤：⑴利用Kullback‑Leibler散度生成风电、光伏出力最优场景，并得到对应场景的概率分布；⑵建立以系统运行总成本最小为目标函数的日前调度模型和日前调度模型的约束条件；⑶建立以弃风弃光成本、功率型电化学储能损耗成本之和最小为目标函数的日内调度模型和日内调度模型的约束条件；并建立当前周期内系统实际出力与日内调度预测值偏差最小为目标函数的实时校正模型和实时校正模型的约束条件；⑷建立日前‑日内‑实时校正的多时间尺度协同优化调度模型后，利用多目标浣熊优化算法求解该模型，即得储能参与调峰的电力系统的优化调度结果。本发明可促进系统风光的消纳并改善系统安全。
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公开(公告)号：CN118539475A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410618442.6
申请日：2024-05-17
申请人： 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
发明人： 赵龙 , 张金平 , 吕清泉 , 张珍珍 , 高鹏飞 , 张睿骁 , 张柏林 , 周强 , 王定美 , 李津 , 张彦琪 , 刘丽娟 , 张健美 , 李晓虎 , 吴国栋 , 韩自奋 , 刘海伟 , 张永蕊
IPC分类号： H02J3/28 , H02J3/14 , H02J3/38 , H02J3/48 , H02J3/50 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F113/04 , G06F111/04
摘要： 本发明属于配电网储能技术领域，具体涉及基于虚拟储能共享的新能源场站协同提升电网韧性策略，步骤包括：新能源场站在端对端交易模式下，与其他位置的配电系统用户进行电力的共享，以此构造新能源场站协同的数学模型，包括端对端交易模式的目标函数和约束条件；基于移动储能车的运行状态，建立虚拟储能共享的数学模型，包括移动储能车的充放电表达式、移动储能车的移动约束、储能充放电约束、可转移负荷约束、可转移负荷的补偿成本、可削减负荷约束和可削减负荷的补偿成本；建立极端故障下的韧性提升策略，包括其目标函数和约束条件。本发明优化了移动储能车的驱动路径和充放电功率，从而增强了配电系统的韧性。
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公开(公告)号：CN118364983A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410618440.7
申请日：2024-05-17
申请人： 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
发明人： 赵龙 , 张金平 , 吕清泉 , 张珍珍 , 高鹏飞 , 张睿骁 , 张柏林 , 周强 , 王定美 , 李津 , 张彦琪 , 刘丽娟 , 张健美 , 李晓虎 , 吴国栋 , 韩自奋 , 刘海伟 , 张永蕊
IPC分类号： G06Q10/047 , G06Q10/067 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于电力系统经济安全运行技术领域，具体涉及考虑内外生因素交通阻塞的移动应急储能路径规划方法，步骤包括：S1、将电力节点设置为交通网络中的区间点，构建交通网络的拓扑结构，通过交通网络中的道路信息，计算移动储能车MESV在各道路节点间的通行时间；S2、建立非概率可靠性模型；S3、基于非概率可靠性模型，获取各电力节点之间的最短通行时间；S4、利用二进制变量，建立移动储能模型；S5、建立电力系统模型并求解，获取移动应急储能的最优路径规划。本发明能够使得移动应急储能在最大应急时间内到达故障点，大大的提升了电力系统的安全性，且考虑了应急储能在运行过程中的不确定性，更具实用价值。
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公开(公告)号：CN118214088A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410387114.X
申请日：2024-04-01
申请人： 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J3/46 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及电网调峰技术领域，且公开了一种火电机组深度调峰的分层优化调度方法，包括：将电力系统分成若干子系统，每个子系统包含若干个火电机组，同时每个子系统的负荷需求也不同；通过多目标优化算法，满足系统需求的同时，兼顾环境和资源的可持续利用；采用分层优化算法对每个子系统进行独立的计算，得到最优的调度方案；利用人工智能算法，对火电机组的调度进行智能化优化；考虑到新能源的不确定性和波动性，将新能源资源调度范围，并与火电机组进行协同调度；考虑到各个子系统的独特需求和约束条件的同时，实现整体的协调和优化，提高深度调峰的分层优化调度的效率和性能。
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公开(公告)号：CN116861196A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202311097459.3
申请日：2023-08-29
申请人： 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06 , H02J3/00
摘要： 本发明涉及一种考虑风光高比例渗透率下的广义负荷图像化短期预测方法，包括以下步骤：⑴获取包括基础负荷、光伏发电量、风力发电量和天气的影响因素数据作为数据集；⑵对数据集进行预处理；⑶生成不同比例风光渗透率下的广义负荷特征曲线；⑷提取广义负荷特征曲线中的数据，和影响因素一起作为图像化处理的输入，生成RGB图像：⑸对RGB图像进行多样化处理；⑹将DenseNet参数进行优化，形成DenseNet‑A；然后将步骤⑸中处理后的图像和步骤⑵中的影响因素条件一起作为预测模型的输入，由DenseNet‑A模型进行训练和测试，完成后得到负荷预测模型；⑺由负荷预测模型输出负荷预测图像，并进行数据化处理，得到广义负荷预测数据。本发明方法简单、精度较高。
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公开(公告)号：CN118739292A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410875755.X
申请日：2024-07-02
申请人： 东北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J3/00 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06F30/27 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F119/02
摘要： 本发明公开了一种短期风电功率预测方法，包括以下步骤：S1:计算选定风电场的待叠加低频序列分量个数N；S2:基于ICEEMDAN对待修正NWP风速序列进行分解，获得若干待修正NWP风速序列分量；S3:将所述若干待修正NWP风速序列分量中的N个低频序列分量进行叠加，获得待修正NWP风速趋势序列；S4:基于加权双重约束值从历史NWP风速趋势序列中筛选出所述待修正NWP风速趋势序列对应的若干历史相似NWP风速趋势序列；基于所述若干历史相似NWP风速趋势序列对所述待修正NWP风速序列进行修正，获得已修正NWP风速序列；S5:基于所述已修正NWP风速序列获得选定风电场的短期预测风电功率。本发明不仅可以提高NWP风速的预测准确度且可以提高风电功率的预测准确度。
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