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公开(公告)号：CN114169445A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111498179.4
申请日：2021-12-09
申请人： 河海大学 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明提供一种基于CAE和GAN混合网络的日前光伏功率预测方法、装置与系统，首先以光伏电站历史的光伏功率数据和日前天气变量预报数据为基础，通过皮尔逊分析选择相关性大的天气变量作为输入变量；然后基于SOM神经网络进行天气类型分类，再结合CAE和GAN混合网络训练出日前光伏功率预测模型，模型输入为所选择的输入变量和光伏电站历史功率，模型输出为第二日的光伏功率；最后以光伏电站所在地的天气预报数据为基础构建模型输入，输入到日前光伏功率预测模型从而预测光伏电站第二日的光伏功率。本发明采用SOM神经网络进行天气类型分类，不需要先验知识并具有较好的天气类型分类效果；同时综合CAE在特征提取的优势以及GAN深度学习能力，有效提升日前光伏功率的预测精度。
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公开(公告)号：CN115860241B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202211597423.7
申请日：2022-12-12
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , H02J3/38
摘要： 本发明公开了一种基于SALR的互联多区域综合能源系统分布式调度方法及装置，方法包括步骤：建立互联多区域综合能源系统的优化调度模型，确定目标函数和约束条件；建立基于能源共享平台代理的调度框架，由能源共享平台接收各区域的初始供求量信息，制定区域间交易价格下达至各区域，并协调各区域间调度决策；建立基于分解‑协调SALR算法的分布式调度模型，获得区域间耦合约束松弛后的区域子问题；迭代求解区域子问题，能源共享平台基于SALR规则进行子问题间的协调，直至收敛得到最终优化结果。本发明能够提高各区域的运行效益，为未来配电(56)对比文件Xiaorong Sun."A Novel Decompositionand Coordination Approach for Large Day-Ahead Unit Commitment With Combined CycleUnits"《.IEEE Transactions on PowerSystems》.2018,第33卷(第5期),全文.
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公开(公告)号：CN116720873A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310122601.9
申请日：2023-02-14
申请人： 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 河海大学
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q10/063 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F30/20 , G06F119/06 , G06F111/04 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种园区综合能源系统捕碳‑储能联合系统优化方法及系统，首先，设计了面向园区综合能源系统的捕碳‑储能联合系统，分析其工作原理；从系统投资、运维、弃风光惩罚以及碳交易成本出发，以综合能源系统总成本最小为主目标，以捕碳‑储能联合系统投资运维成本为子目标，构建优化规划模型。最后，利用鲁棒优化方法对模型进行求解，获得捕碳‑储能联合系统优化规划方案。与现有园区综合能源系统仅采用储能进行规划的方法相比，本发明提出捕碳‑储能联合系统优化规划方法，具有更好的新能源消纳水平以及园区碳减排效益；本发明所提的利用鲁棒算法，储能的容量配置与新能源消纳之间更加协调，实现园区的低碳经济运行。
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公开(公告)号：CN114188943B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202111534011.4
申请日：2021-12-15
申请人： 河海大学
摘要： 本发明提供一种综合电压跌落深度与电压波动相似性的光伏场群动态等值建模方法与系统，首先基于仿真系统设置扰动，获得系统受扰后各光伏电站出口的电压受扰轨迹。其次，综合电压跌落深度分群以及电压波动的相似性距离分区，分析上述2种分群结果的交集，根据交集数获得光伏场群的分群结果；最后基于最终分群结果，将分在同群内的光伏场站，采用加权平均法计算各等值光伏电源的参数。本发明提出综合电压跌落深度与电压波动相似性的光伏场站动态分群方法，与现有仅基于LVRT进行光伏场站动态分群方法相比，进一步考虑电压波动相似性的分群，可显著提高光伏场群的动态等值精度。
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公开(公告)号：CN116306236A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310081362.7
申请日：2023-01-30
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/126 , G06F113/06
摘要： 本发明公开了一种基于GRU‑LSTM‑FC组合网络的风电场动态等值建模方法及系统，首先，搭建含双馈风机与直驱风机的混合风电场；其次，仿真获得不同风速、风向以及并网点电压跌落扰动下风电场的输出功率，建立历史数据集，将历史数据集分成训练集和测试集；再次，采用训练集数据对GRU‑LSTM‑FC组合网络进行训练，获得组合网络模型参数；然后，采用遗传算法对组合网络的FC层数和各层神经元数目进行优化，获得优化后的组合网络模型参数；最后，采用优化后的组合网络对测试集数据进行预测，获得风电场动态响应预测结果。本发明采用数据驱动方法进行风电场动态建模，对含不同类型机组的风电场或者复杂地形的风电场都具有较好的适应性，提高了建模的精度。
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公开(公告)号：CN109325659B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN201810947814.4
申请日：2018-08-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 河海大学
摘要： 本发明公开了一种电网建设项目投资排序新方法，包括步骤：构建新电改环境下各待建项目投资排序的综合评价指标体系，包括定性指标和定量指标；将定性指标通过模糊数方法进行量化，将定量指标通过区间数描述并进行计算；采用“奖优罚劣”线性变换，对各指标数据进行归一化处理；针对定性指标和定量指标，确定最优和最劣理想方案；采用灰色关联方法，计算各指标归一化数值与最优和最劣理想方案中理想点的接近程度；基于前景理论，根据最优和最劣理想方案，确定价值函数和决策权重，计算各待建项目的综合前景值；根据综合前景值，对各待建项目进行投资排序。有益效果：大幅提高指标的分辨精度，投资排序能计及决策者的风险态度，决策结果更符合实际。
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公开(公告)号：CN114492997A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210093595.4
申请日：2022-01-26
申请人： 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 河海大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种多站融合综合能源站碳流态势感知与低碳运行方法，属于电力能源技术领域。首先，基于“最大化利用、最高效建设”原则和功能定位，确定综合能源站的主体结构、容量配置、布置形式及接线方式；然后绘制能流‑碳流图，追踪碳源、感知碳流态势；针对综合能源站各类设施的负荷容量及光伏发电特性，分析能量流动和碳流动信息，获得影响碳排的主要因素，构建低碳优化运行模型。本发明实现了综合能源站的碳流态势实时感知及低碳运行，直观展示了综合能源站的能量结构、能量流方向和碳流信息，为现有综合能源站的运行及待建综合能源站的规划提供节能减排战略。
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公开(公告)号：CN109165809B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN201810793088.5
申请日：2018-07-18
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 河海大学
摘要： 本发明公开了一种新电改环境下电网规划项目投资排序评估方法，属于电网投资评估领域；首先从技术、效益、项目重要度以及项目成熟度4个指标出发，构建了电网规划项目投资排序的综合指标体系。然后将上述指标中的定性指标采用梯形模糊数方法量化，定量指标根据计算获得。进一步根据效用理论求取各指标的效用值；并采用模糊层次分析法，求取各指标的权重；最后综合效用值和权重，基于向量距离合并规则求取各项目的综合效用值，据此对电网规划项目进行投资排序。本发明基于效用理论进行投资排序，与以往只考虑投资效益的评估方法相比，可计及决策者的风险偏好，提高电网公司的风险防范能力。
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公开(公告)号：CN113363976A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110680674.0
申请日：2021-06-18
申请人： 河海大学
摘要： 本发明公开了一种基于场景图的风光水互补发电系统中期优化调度方法，属于发电系统技术领域，本发明以风电机组，光伏设备以及梯级水库为研究对象，建立了以弃风弃光弃水最小化以及水电蓄能最大化为目标的风光水互补发电系统中期优化调度模型。在中期优化调度方面，首先，以一个月为调度周期，设立了弃风光水最少、蓄能最大的目标；其次，采用场景图技术对随机性风力发电、光伏发电进行建模，通过各状态之间的转移约束将各个时段的状态联系起来，建立了基于场景图的含梯级水电的风光水互补发电系统中期优化调度模型；本发明能够有效描述风力发电、光伏发电的不确定性，能够更好地提升模型的求解效率，有利于高效利用清洁能源。
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公开(公告)号：CN112632766A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011505487.0
申请日：2020-12-18
申请人： 河海大学 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于BP神经网络的双馈风电机组参数辨识方法及装置。方法包括：首先，仿真获得双馈风电机组的转子转速；对双馈风电机组转子转速进行功率谱分析并提取其特征参数；然后采用频域灵敏度方法确定待辨识重点参数；再次，改变双馈风电机组的重点参数，重复仿真得到转子转速功率谱特征与待辨识参数组成的数据集训练BP神经网络；最后，根据实际湍流风速激励下的双馈风电机组转子转速信息，利用已训练的神经网络获得双馈风电机组的待辨识重点参数值。本发明基于风电机组正常工作情况下的转子转速数据，采用智能化方法进行参数辨识，数据量丰富，参数辨识的速度快，所得参数辨识结果符合工程实际。
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