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公开(公告)号：CN118396726A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410636661.7
申请日：2024-05-22
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q30/08 , G06Q30/0601 , G06Q50/06 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开一种储能主体参与调频辅助服务市场双层博弈竞价方法，属于电力系统领域，方法包括构建双层优化模型，所述上层优化集中出清过程，下层优化储能电站报价过程。上层优化调频辅助服务市场的集中出清过程，以各时段社会调频成本最低为目标，下层模型以储能电站盈利最大为目标，约束条件包括储能申报功率约束、荷电状态约束等。本发明将调频辅助服务市场出清模型与竞价模型嵌套迭代求解，不仅可以得到调频辅助服务市场的出清价格，而且统一了电源侧、电网测和负荷侧不同储能主体的竞价策略，降低了调频辅助服务市场的出清成本，提高了储能电站参与电力系统调频收益，进而提高了新能源接入电力系统的运行安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118747692B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410741833.7
申请日：2024-06-11
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开一种多层异构的智慧能源系统的优化协调方法，属于电力系统领域，本发明可降低智慧能源系统的运行成本，提高智慧能源系统的运行效率和可靠性，吸引不同用户群体提供相关服务，从而提高电力系统的经济性和安全性，方法包括构建上层优化模型，包含智慧能源系统的负载奖励、用户风险容纳能力、购售电价格、功率、网络、分布式电源输出模型与约束，构建下层优化模型，包含功率平衡、分布式电源输出、柔性负载、储能相关模型与约束；在上层模型和下层模型分别建立后，对上下层优化模型进行重构得到解析解，使得模型直接进行计算。本发明能够协调各类资源高效、经济、绿色运行，从而达到资源高效计算优化调度目的。
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公开(公告)号：CN118396726B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202410636661.7
申请日：2024-05-22
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q30/08 , G06Q30/0601 , G06Q50/06 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开一种储能主体参与调频辅助服务市场双层博弈竞价方法，属于电力系统领域，方法包括构建双层优化模型，所述上层优化集中出清过程，下层优化储能电站报价过程。上层优化调频辅助服务市场的集中出清过程，以各时段社会调频成本最低为目标，下层模型以储能电站盈利最大为目标，约束条件包括储能申报功率约束、荷电状态约束等。本发明将调频辅助服务市场出清模型与竞价模型嵌套迭代求解，不仅可以得到调频辅助服务市场的出清价格，而且统一了电源侧、电网测和负荷侧不同储能主体的竞价策略，降低了调频辅助服务市场的出清成本，提高了储能电站参与电力系统调频收益，进而提高了新能源接入电力系统的运行安全性。
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公开(公告)号：CN118747692A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410741833.7
申请日：2024-06-11
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开一种多层异构的智慧能源系统的优化协调方法，属于电力系统领域，本发明可降低智慧能源系统的运行成本，提高智慧能源系统的运行效率和可靠性，吸引不同用户群体提供相关服务，从而提高电力系统的经济性和安全性，方法包括构建上层优化模型，包含智慧能源系统的负载奖励、用户风险容纳能力、购售电价格、功率、网络、分布式电源输出模型与约束，构建下层优化模型，包含功率平衡、分布式电源输出、柔性负载、储能相关模型与约束；在上层模型和下层模型分别建立后，对上下层优化模型进行重构得到解析解，使得模型直接进行计算。本发明能够协调各类资源高效、经济、绿色运行，从而达到资源高效计算优化调度目的。
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公开(公告)号：CN114626594A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210208487.7
申请日：2022-03-03
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司 , 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类分析和深度学习的中长期电量预测方法，包括步骤：利用温度、湿度和电价等用电量影响因素建立样本数据集；用改进的SOM聚类方法对数据集进行聚类；利用灰色关联度计算各影响因素与质心的关联度，采用改进的TOPSIS评价法计算各类别与理想化的贴近度，实现对各个聚类类别的客观评价；分别将聚类得到的数据集输入融合残差网络的BiLSTM神经网络进行电量预测；集成处理预测结果得到中长期预测结果。本发明可以更加精确地预测中长期电量，使得预测结果符合实际情况。此外，本发明还可以根据实际情况对参数进行调整，应用广泛。
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公开(公告)号：CN114782183A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210377642.8
申请日：2022-04-12
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司 , 南京工程学院
Abstract: 本发明公开一种考虑打捆交易的新能源中长期交易电量分解方法，包括步骤：计算可再生能源发电与火力发电打捆交易的比例；获取火力发电和可再生能源发电的年交易电量，并根据负荷比例将新能源发电的年交易电量分解至月度；构建火电年合约电量交易分解模型，将火电年交易电量分解至月度；基于新能源电源的特性，采用TOPSIS综合评价法获取新能源发电的次序；构建基于可再生能源交易次级的数学模型，将中长期签约的月交易电量分解至日交易电量。本发明考虑了新能源与火电打捆交易以及可再生能源的特性，保障了中长期交易电量分解的合理性，提高了可再生能源的利用率。
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