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公开(公告)号:CN119209593A
公开(公告)日:2024-12-27
申请号:CN202411057635.5
申请日:2024-08-02
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 武汉大学 , 国网上海市电力公司
IPC: H02J3/24 , H02J3/38 , G06F18/23213 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于配电网柔性负荷资源集群优化控制技术领域,尤其涉及功率波动平抑控制方法和系统,针对分布式新能源功率波动平抑控制场景,建立多维聚类指标,采用基于指标加权的改进K‑means++算法实现海量分散异构柔性负荷资源分群聚类;构建聚合评估模型,对资源聚合体的响应能力和经济性进行评估,判断得出聚合体调控优先级实现资源分级调控;基于粒子群算法,以经济性最优为目标、以功率波动率为耦合约束,构建配电网功率波动平抑控制模型,实时优化资源聚合体调控量。该方法搭建聚类模型,将容量小、数量大的调控资源降维为容量大、数量小的资源集群;降低了控制成本,加快了求解速度。
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公开(公告)号:CN117829505A
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202311866058.X
申请日:2023-12-29
IPC: G06Q10/0631 , G05B13/04 , F24H9/20 , F24H15/421 , F24F11/89 , F24F11/64 , H02J3/14 , G06Q50/06 , G06F17/10
Abstract: 本发明涉及柔性负荷参与需求响应技术,具体涉及一种温控负荷参与快速需求响应的控制方法及系统,包括建立直热式电热水器动态特性数学模型和定频温控负荷动态数学模型;计算电热水器加热时间和待机时间和计算定频空调的制冷时间和待机时间;根据随机时间更新控制电热水器工作状态和根据随机时间更新控制定频空调工作状态;计算并更新电热水器中水温假定值和定频空调所在房间室内温度假定值;更新电热水器工作状态并进行控制;更新定频空调工作状态并进行控制;重复更新电热水器工作状态并进行控制和更新定频空调工作状态并进行控制,直到直热式电热水器和定频空调结束参与快速需求响应。该方法消除了响应功率的过渡阶段,实现温控负荷快速响应。
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公开(公告)号:CN119963273A
公开(公告)日:2025-05-09
申请号:CN202510129990.7
申请日:2025-02-05
Applicant: 国网上海市电力公司 , 清华四川能源互联网研究院
IPC: G06Q30/0283 , G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种多激励机制下的多级平准化成本建模方法、装置、设备以及介质,包括:根据用户的隐性成本、直接成本以及转移电量,构建平准化响应成本模型,其中,隐性成本包括空调热舒适度牺牲成本和SOC损耗成本;确定用户的隐性成本的特征值;基于平准化响应成本模型,构建平准化高峰电价响应成本模型、平准化尖峰电价响应成本模型以及平准化需求响应补贴成本模型,并得到多级平准化成本模型;基于多级平准化成本模型构建多激励机制下的消费者心理学模型,其中,多激励机制下的消费者心理学模型用于确定在不同激励水平下的需求侧资源响应度。本发明属于能源评估领域。本发明可以实现不同激励水平下的需求侧资源潜力量化评估。
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公开(公告)号:CN119379259A
公开(公告)日:2025-01-28
申请号:CN202411517992.5
申请日:2024-10-29
IPC: G06Q10/20 , G06N5/04 , G06F18/213 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多边合作博弈的锂电池储能系统安全运行智能决策方法,包括:根据锂电池储能系统停电记录计算用户中断时间cmi;根据维修记录评估维护有效性因子ηf和ηd;计算用户中断时间变化Δcmi;评估维修活动的预期成本Δpm;计算锂电池储能系统的预期综合效率ΔE;根据用户中断时间变化Δcmi、预期成本Δpm、预期综合效率ΔE,计算博弈参与者电网公司、储能运维商和储能用户的特征函数;配置激励系数α,通过Sigmoid函数将特征函数标准化;根据标准化后的特征函数计算全局决策分数,评估维修活动实施的最佳日期。本发明以系统综合效率、成本消耗和用户中断时间为多目标函数,通过配置激励系数分配权重,从而能够综合考虑多参与者博弈关系,确定最优运维时间。
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公开(公告)号:CN119375750A
公开(公告)日:2025-01-28
申请号:CN202411517973.2
申请日:2024-10-29
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种用于安全智能决策的锂离子电池退化预测方法,包括:获取原始测量信号,并且采用一维卷积神经网络模块提取隐藏在原始测量信号中的深层代表性特征;通过双向长短期记忆模块来估计出电池容量;利用核密度估计模块推导每个电池循环阶段预测点的概率密度;基于概率预测信息的维护决策评估每个电池循环阶段不同决策的成本,并选择成本较低的决策。本发明通过构建一维卷积神经网络算法、双向长短期记忆技术和核密度估计方法相结合的集成模型来处理电池容量预测和维护决策中的不确定性,实现基于概率预测信息的锂离子电池安全运行智能分析决策,提高了锂离子电池退化预测的准确性,提升了维护决策的可靠性。
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公开(公告)号:CN119375742A
公开(公告)日:2025-01-28
申请号:CN202411517989.3
申请日:2024-10-29
IPC: G01R31/387 , G01R31/367 , G06N3/0442 , G06N3/006 , G06N3/048 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM的锂离子电池SOC估计方法,包括:采用二阶Thevenin模型,建立锂离子电池的等效电路模型,得到系统状态方程和观测方程;基于系统状态方程和观测方程,采用鲸鱼优化算法在线辨识模型参数;基于参数辨识后的等效电路模型,根据电池内部特性相关的映射,获取到滑动平均电压;将滑动平均电压加入输入端,采用基于LSTM评价方法,根据SOC函数计算获取到锂离子电池SOC估计结果。本发明建立锂离子电池的等效电路模型,采用鲸鱼优化算法在线辨识模型参数,根据实验验证基于LSTM的SOC估计效果,解决了模型精度与复杂度难以兼顾的问题,能够有效提升SOC估计的准确性,有利于提高电池的使用寿命和利用效率。
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公开(公告)号:CN113868585B
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202111059384.0
申请日:2021-09-10
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06F17/11 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , H02J13/00
Abstract: 本发明涉及一种配电网的韧性综合评估方法和系统,方法包括:获取配电网参数,根据预设的配电网韧性综合评价体系,进行评估;配电网韧性综合评价体系包括一级评价指标和二级评价指标,每个一级评价指标均设有对应的二级评价指标;一级评价指标包括感知力、应变力、防御力、恢复力、协同力和学习力,基于各个二级评价指标的评估结果,根据各个二级评价指标的权重以及各个一级评价指标的权重,进行综合计算,获取配电网的韧性综合评估结果。与现有技术相比,本发明针对韧性电网关键特征的六个范畴,聚焦配网态势感知、扰动应对及自我提升能力三个功能,能够建立韧性需求下更为全面、精细化的综合评估体系,提升评估结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号:CN118826036A
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410851984.8
申请日:2024-06-28
Abstract: 本发明涉及一种融合系统状态变化量的柔性负荷资源实时调控方法,步骤包括:对于包括风电机组、光伏机组、燃气轮机、蓄电池、储热箱、燃气锅炉以及负荷的融合系统,建立融合系统柔性负荷调控模型;融合系统柔性负荷调控模型,考虑柔性负荷的经济优化运行目标,通过对融合系统各可控单元出力的安排,以及对柔性负荷的实时调控,使日前运行成本最小;在满足融合系统各单元约束的情况下,基于融合系统柔性负荷调控模型,得到融合系统柔性负荷资源的实时最优调控方案。与现有技术相比,本发明不仅能够实现负荷进行调整,达到移峰填谷的目的,而且还能够降低系统总的运行成本,实现了热电联供型融合系统实时调控的目标。
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公开(公告)号:CN118552237A
公开(公告)日:2024-08-27
申请号:CN202410608497.9
申请日:2024-05-16
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 南京豪庆信息科技有限公司
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/06 , H04L67/10 , H04L67/12 , G06F18/27 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种云储能模式下电动汽车充电需求感知方法,涉及电力需求响应技术领域,该云储能模式下电动汽车充电需求感知方法包括以下步骤:构建基于云储能模式的多层级信息交互架构,明确多层级信息交互架构中各架构组成部分的职能分配;结合电动汽车集群的充电行为指标多维度分析电动汽车集群充电行为特性,并基于充电行为特性构建充电行为特性概率模型;基于一维tanh云模型综合分析用户参与多层级信息交互架构的意愿;构建反映用户参与意愿及电动汽车充电需求的综合云模型,并基于综合云模型进行电动汽车充电需求感知。本发明有助于优化充电站的资源分配和充电计划,避免高峰时段充电需求过大导致成本上升,进而降低整体充电成本。
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公开(公告)号:CN114004414B
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202111311602.5
申请日:2021-11-08
IPC: H02J3/00 , G06F18/23213 , G06F18/211 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种耦合Copula与LSTM的工企用能负荷预测方法,包括:采集待预测工业企业的选定要素实时数据,并输入训练好的LSTM深度神经网络模型,获得待预测工业企业的预测用能负荷;其中,所述的选定要素的选定过程包括以下步骤:1)采集多种类型的工业企业的用能负荷历史数据以及对应时间点的若干种待定要素历史数据,构成样本数据集;2)对样本数据集进行预处理;3)利用K‑Means算法对用能负荷历史数据进行聚类,获得若干个聚类;4)通过Copula算法对聚类与待定要素之间的非线性相关性进行分析,从所有待定要素中选出选定要素。与现有技术相比,本发明具有精准性高、稳定性强等优点。
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