考虑柔性约束与全周期成本的电-气配网柔性规划方法

    公开(公告)号:CN109830955B

    公开(公告)日:2020-12-08

    申请号:CN201811650646.9

    申请日:2018-12-31

    发明人: 郭创新 王惠如

    IPC分类号: H02J3/00

    摘要: 本发明公开考虑柔性约束与全周期成本的电‑气配网柔性规划方法。该方法包括如下步骤:1)建立基于CCHP耦合的电‑气配网典型规划模型,包括:分别建立目标函数和约束条件;2)引入柔性规划要素,包括:柔性潮流约束和全周期规划成本;3)形成柔性规划模型并求解,包括:柔性规划模型描述和调用MOSEK求解。本发明建立基于二阶锥模型的CCHP耦合电‑气配网潮流模型,该模型消除了传统潮流方程中的非凸、非线性项,在确保计算精度的同时能进行有效求解;针对规划中的各种不确定性,在规划模型中引入柔性约束的概念,提升了规划方案对各类不确定因素的鲁棒适应性。

    考虑柔性约束与全周期成本的电-气配网柔性规划方法

    公开(公告)号:CN109830955A

    公开(公告)日:2019-05-31

    申请号:CN201811650646.9

    申请日:2018-12-31

    发明人: 郭创新 王惠如

    IPC分类号: H02J3/00

    摘要: 本发明公开考虑柔性约束与全周期成本的电-气配网柔性规划方法。该方法包括如下步骤:1)建立基于CCHP耦合的电-气配网典型规划模型,包括:分别建立目标函数和约束条件;2)引入柔性规划要素,包括:柔性潮流约束和全周期规划成本;3)形成柔性规划模型并求解,包括:柔性规划模型描述和调用MOSEK求解。本发明建立基于二阶锥模型的CCHP耦合电-气配网潮流模型,该模型消除了传统潮流方程中的非凸、非线性项,在确保计算精度的同时能进行有效求解;针对规划中的各种不确定性,在规划模型中引入柔性约束的概念,提升了规划方案对各类不确定因素的鲁棒适应性。

    一种基于网络抗毁度的微电网可靠性评估方法

    公开(公告)号:CN108449202A

    公开(公告)日:2018-08-24

    申请号:CN201810126276.2

    申请日:2018-02-08

    发明人: 郭创新 李晏君

    IPC分类号: H04L12/24 H04L12/26

    摘要: 本发明公开了一种基于网络抗毁度的微电网可靠性评估方法。本发明考虑微电网安全准则条件以及运行约束下,以微电网网络结构求出的网络抗毁度评估微电网的可靠性全局指标,这一指标考虑实际微电网的全网保持连通的能力。在电力系统领域里,抗毁度则可以理解为当配电网络发生某种故障或者设备检修时,能够最大限度的保持网络的连通性,以此减少故障过程中负荷损失的能力。全连通网络是结构最紧凑的网络,也是抗毁度最强的网络。本发明通过对网络的抗毁度进行评价,可以通过实际网络与其对应节点数的全连通网络的结构性差异,利用基于等效最短路径数的网络抗毁度指标进行评价。

    一种基于相关分析匹配度的微电网故障诊断方法

    公开(公告)号:CN108400584A

    公开(公告)日:2018-08-14

    申请号:CN201810126149.2

    申请日:2018-02-08

    发明人: 郭创新 李伟健

    IPC分类号: H02J3/00

    摘要: 本发明公开了一种基于相关分析匹配度的微电网故障诊断方法。本发明包括如下步骤:步骤1、对微网中的分布式电源、负荷进行建模,形成含微电网的配电网模型;步骤2、在仿真软件中进行离线仿真,通过仿真计算形成各节点故障中的电压暂降信息库。步骤3、实时监测故障,发生故障后将实际并网点的电压暂降量与电压暂降数据库中的数据进行相关分析,得出最终的故障点。本发明在微电网故障诊断方案设计中,提出利用微电网并网点电能质量监测装置采集的信息进行相关分析匹配度分析,来确定故障位置,同时该方法仅需要简单的相关分析运算,容易程序化实现,最大程度地提高微电网故障定位的准确度,缩短故障巡线时间,提高用户满意度。

    一种基于深度强化学习的近端策略优化方法

    公开(公告)号:CN118367567A

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202410255081.3

    申请日:2024-03-06

    申请人: 浙江大学

    IPC分类号: H02J3/16 H02J3/18 G06N3/092

    摘要: 本发明提出一种基于深度强化学习的近端策略优化方法,包括以下步骤:步骤1:基于深度强化学习算法构建多智能体柔性动作评价框架;步骤2:利用弹性增强算法对多智能体柔性动作评价框架进行弹性增强;步骤3:训练弹性增强后的多智能体柔性动作评价框架,利用训练好的弹性增强后的多智能体柔性动作评价框架对近端策略进行优化。本发明引入一种基于智能体的混合柔性动作评价算法,用于并联无功补偿器的离线定位、分级和在线控制,以提高其电压恢复能力。

    一种基于数据驱动的微网群实时能量管理决策方法

    公开(公告)号:CN117353385A

    公开(公告)日:2024-01-05

    申请号:CN202310963482.X

    申请日:2023-08-02

    申请人: 浙江大学

    摘要: 本发明公开了一种基于数据驱动的微网群实时能量管理决策方法,包括:S1、建立微网群,建立基于马尔可夫决策的微网群实时能量管理模型;S2、使用联邦深度确定性策略梯度算法训练微网群实时能量管理模型;S3、基于训练后的微网群实时能量管理模型和微网群的实时状态确定实时能量管理策略;可以实时适应不断变化的实时条件;与基于优化的方法相比,可以提供更快、更高效的解决方案,提高微电网的实时运行的可靠程度;拥有从历史数据中获得有效的能量管理策略,并动态适应各种场景优点的同时进一步优化能源管理策略的优点,能够高效训练全局共享模型,而在跨多个分散微电网收集本地模型信息时,不需要收集各微电网的隐私数据。