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公开(公告)号：CN118036833B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410444094.5
申请日：2024-04-15
申请人： 山东建筑大学 , 国网山东省电力公司威海供电公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06Q10/063
摘要： 本发明属于综合能源系统技术领域，提供了一种基于多层博弈的区域综合能源系统运行优化方法及系统，首先，搭建包括负荷聚合商、储能站、用户主体和能源站的区域综合能源系统；其中，储能站兼具能流纵向削峰填谷、应对源荷双侧不确定性以及能量横向时空转移的任务，以主动储能的运行策略参与总体能源管理；然后，以各主体的自身利益最大化为目标函数，搭建区域综合能源系统的运行优化模型；最后，求解得到区域综合能源系统的优化运行方案；以各参与主体的自身利益最大化为目标，且储能站以主动储能的运行策略参与总体能源管理，摆脱了辅助地位，解决了不重视部分主体时存在的尖锐利益冲突问题，保证了各参与主体的自身利益，提升了调度积极性。
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公开(公告)号：CN117709556A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410166026.7
申请日：2024-02-06
申请人： 山东建筑大学 , 国网山东省电力公司威海供电公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种光伏发电短期预测方法、系统、介质及设备，其属于光伏预测技术领域，所述方案采用改进的奇异谱分解将光伏的历史数据分解成趋势项、周期项，随后引入连续均方差方法将周期项分为低频项与高频项，考虑到周期项中存在大量的噪声干扰，采用经验模态分解方法对其进行去噪处理；通过上述设置能够有效提取光伏发电历史数据中的有用信息，并有效滤除历史数据中存在的不规则部分和噪声；同时，通过采用空洞因果卷积与堆叠LSTM网络分别对历史数据的低频分量和高频分量分别进行预测，能够对两种模型的特性进行有效利用，并基于两种预测结果相结合的方式对光伏发电进行短期预测，避免单一模型存在的缺陷，有效提高预测的精确度。
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公开(公告)号：CN117436577A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311326668.0
申请日：2023-10-13
申请人： 国网山东省电力公司威海供电公司 , 山东建筑大学
发明人： 汤耀 , 乔学明 , 孙锁龙 , 孟平 , 田崇翼 , 严毅 , 许明 , 乔琳霏 , 杜念江 , 李童心 , 王超 , 邢文清 , 丛佳 , 李玉文 , 李解放 , 尤杨 , 王彬 , 陈豪
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06N5/04
摘要： 本发明提出一种基于博弈论的家用汽车市场优化方法，包括步骤1、制定一个能源供应链结构，它由政府、能源供应商、多个竞争制造商、多个竞争代理商和多组消费者组成；步骤2、在上述能源供应链结构下，确定各参与者的博弈关系；步骤3、搭建消费者在博弈交互过程中的策略模型及约束条件；步骤4、确定两类制造商、两类代理商博弈的目标函数以及约束条件；步骤5、通过Stackelberg博弈求解两类制造商和两类代理商所考虑决策的均衡值，以实现对家用汽车市场的优化。上述方法能实现政府、能源供应商、多个竞争制造商、多个竞争代理商和多组消费者在不同竞争情景和不同权利结构下的节能决策，提升能源效率，降低能源消耗。
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公开(公告)号：CN117689179B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410121810.6
申请日：2024-01-30
申请人： 山东建筑大学 , 国网山东省电力公司威海供电公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q30/0283
摘要： 本发明属于综合能源系统技术领域，提供了一种基于多阶段鲁棒的综合能源系统运行优化方法及系统，本发明中首先建立了综合能源系统鲁棒优化第一阶段模型、综合能源系统鲁棒优化第二阶段模型以及综合能源系统鲁棒优化第三阶段模型，以及建立综合能源系统纳什谈判优化模型；然后采用嵌套约束生成算法，求解三个阶段模型，以及，基于交替方向乘子法求解综合能源系统纳什谈判优化模型。本发明全面考虑了源荷不确定性和购售电价不确定性因素带来的影响，在传统两阶段鲁棒优化的基础上，通过三阶段鲁棒优化解决了不确定性对综合能源系统运行带来的不利影响，极大的提升了综合能源系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117689179A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410121810.6
申请日：2024-01-30
申请人： 山东建筑大学 , 国网山东省电力公司威海供电公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q30/0283
摘要： 本发明属于综合能源系统技术领域，提供了一种基于多阶段鲁棒的综合能源系统运行优化方法及系统，本发明中首先建立了综合能源系统鲁棒优化第一阶段模型、综合能源系统鲁棒优化第二阶段模型以及综合能源系统鲁棒优化第三阶段模型，以及建立综合能源系统纳什谈判优化模型；然后采用嵌套约束生成算法，求解三个阶段模型，以及，基于交替方向乘子法求解综合能源系统纳什谈判优化模型。本发明全面考虑了源荷不确定性和购售电价不确定性因素带来的影响，在传统两阶段鲁棒优化的基础上，通过三阶段鲁棒优化解决了不确定性对综合能源系统运行带来的不利影响，极大的提升了综合能源系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115310727B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211237284.7
申请日：2022-10-11
申请人： 山东建筑大学
摘要： 本发明公开了一种基于迁移学习的建筑冷热电负荷预测方法及系统，涉及建筑电负荷预测技术领域，该方法包括：获取多个源域建筑实际和仿真的冷热电负荷数据以及目标域建筑的仿真冷热电负荷数据，计算得到多个源域建筑冷热电负荷数据的时序误差，利用斯皮尔曼等级相关系数计算得到目标域建筑和多个源域建筑的相关性，以此计算得到权重误差，将该权重误差迁移至目标域建筑仿真冷热电负荷数据，以此作为目标域建筑的历史冷热电负荷数据，构建并训练预测模型，通过训练完成的预测模型，预测目标域建筑的冷热电负荷数据。本发明解决了某区域出现新建筑，由于缺少历史冷热电数据而无法对其负荷进行准确预测的问题，提高了建筑冷热电负荷预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115563883A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211336160.4
申请日：2022-10-28
申请人： 山东建筑大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F113/04 , G06F119/02
摘要： 本发明公开了一种基于混合预测模型的多时间尺度风速预测方法及系统，涉及电力系统技术领域。使用整合移动平均自回归模型提取各时间尺度风速时间序列的线性特征、使用集合经验模态分解模型将非线性残差序列分解、使用长短期记忆神经网络模型对分解的子序列进行预测、将预测后的子序列集成并与提取到的线性时间序列相加得到最终预测的风速时间序列。本发明考虑了风速的非平稳特征，并通过多种模型基于多时间尺度实现了风速的高效率，高准确度的预测。
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公开(公告)号：CN115310727A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211237284.7
申请日：2022-10-11
申请人： 山东建筑大学
摘要： 本发明公开了一种基于迁移学习的建筑冷热电负荷预测方法及系统，涉及建筑电负荷预测技术领域，该方法包括：获取多个源域建筑实际和仿真的冷热电负荷数据以及目标域建筑的仿真冷热电负荷数据，计算得到多个源域建筑冷热电负荷数据的时序误差，利用斯皮尔曼等级相关系数计算得到目标域建筑和多个源域建筑的相关性，以此计算得到权重误差，将该权重误差迁移至目标域建筑仿真冷热电负荷数据，以此作为目标域建筑的历史冷热电负荷数据，构建并训练预测模型，通过训练完成的预测模型，预测目标域建筑的冷热电负荷数据。本发明解决了某区域出现新建筑，由于缺少历史冷热电数据而无法对其负荷进行准确预测的问题，提高了建筑冷热电负荷预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115169928A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210853116.4
申请日：2022-07-20
申请人： 山东建筑大学 , 国网能源研究院有限公司
摘要： 本发明属于能源优化领域，提供了面向乡村建筑的综合能源系统的运行优化方法及系统，以冷热电联供作为综合能源系统的基础，结合乡村地区的用能特征及乡村地区典型的资源，以蓄电池作为储能装置，构建一套具有乡村供能特色的综合能源系统；以经济性以及环保性指标作为系统的目标函数，以综合能源系统的能量平衡为约束关系，对综合能源系统关键设备的容量进行配置；将综合能源系统关键设备容量配置结果作为约束，将乡村建筑典型日冷热电负荷数据作为基础，以内燃发电机组的逐时出力作为优化变量，进行多级优化得到综合能源系统运行控制策略，实现系统的经济性及环保性最优。
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公开(公告)号：CN115049142A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210748668.9
申请日：2022-06-29
申请人： 山东建筑大学
摘要： 本发明公开一种基于迁移学习的跨域电动汽车充电站负荷预测方法及系统，包括：获取源域建筑能耗数据和目标域充电站能耗数据，并分别进行趋势提取，得到源域趋势预测数据和目标域趋势预测数据；根据源域趋势预测数据和目标域趋势预测数据分别得到源域残差数据和目标域残差数据，将源域残差数据和目标域残差数据进行相似度分析，得到待迁移的源域残差数据；根据待迁移的源域残差数据经模型预训练和模型微调后得到跨域迁移学习网络，对目标域残差数据根据跨域迁移学习网络进行预测，得到目标域残差预测数据，将目标域残差预测数据与目标域趋势预测数据叠加后得到目标域充电站负荷预测结果。解决电动汽车充电站数据少、预测精度差和负迁移的问题。
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