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公开(公告)号：CN110445131A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910677333.0
申请日：2019-07-25
申请人： 清华大学 , 国网山西省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提出一种计及配电网等值优化的输配电网协调规划方法，属于电力系统规划领域。该方法对输配电网进行分层规划；对每个包含配电网的输电网节点建立配电网规划模型，通过优化计算得到不同配电网项目总数对应的配电网净收益和相应的新增配电网负荷作为输电网模型的边界参数；在输电网模型中，输电网的运行约束基于直流潮流方程建立，在配电网和输电网投资总额固定的约束下，根据配电网的规划结果优化选择具体的配电网投资方案，并确定输电网的扩展方案。本发明对输配电网进行分层规划，提升计算效率，可得到有效的输配协调规划方案，具有很高的应用价值。
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公开(公告)号：CN110445131B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201910677333.0
申请日：2019-07-25
申请人： 清华大学 , 国网山西省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提出一种计及配电网等值优化的输配电网协调规划方法，属于电力系统规划领域。该方法对输配电网进行分层规划；对每个包含配电网的输电网节点建立配电网规划模型，通过优化计算得到不同配电网项目总数对应的配电网净收益和相应的新增配电网负荷作为输电网模型的边界参数；在输电网模型中，输电网的运行约束基于直流潮流方程建立，在配电网和输电网投资总额固定的约束下，根据配电网的规划结果优化选择具体的配电网投资方案，并确定输电网的扩展方案。本发明对输配电网进行分层规划，提升计算效率，可得到有效的输配协调规划方案，具有很高的应用价值。
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公开(公告)号：CN111325449B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202010076489.6
申请日：2020-01-23
申请人： 清华大学 , 国网河北省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种考虑气象引致故障相关性的电网运行风险主动防控方法及装置，其中，方法包括以下步骤：生成元件故障场景；构建以最优机组组合为防控手段的电网运行风险主动防控智能决策模型；求解电网运行风险主动防控智能决策模型，得到混合整数规划模型的最优解。该方法可以在已知故障场景的情况下，针对电网中可能造成较大负面影响的情况，智能决策主动防控手段，可用以降低电网运行风险，具有很高的应用价值。
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公开(公告)号：CN115183419B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210635940.2
申请日：2022-06-07
摘要： 本申请提出了一种基于模仿学习和强化学习的暖通空调负荷优化控制方法，涉及电力需求响应技术领域，其中，该方法包括：初始化深度Q网络；获取建筑暖通空调的历史运行数据，根据历史运行数据生成预训练数据；使用预训练数据、基于模仿学习对初始化后的深度Q网络进行预训练；使用预训练后的深度Q网络根据实时天气数据给出最优的建筑暖通空调温度设定，完成负荷优化控制。采用上述方案的本申请考虑了实际应用场景中难以建立仿真环境的限制，能够快速应用于实时电价下的暖通空调温度设定在线优化，在保持室内温度在合理范围内的同时降低暖通空调用电成本。
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公开(公告)号：CN115471103A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211174578.X
申请日：2022-09-26
申请人： 清华大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种多运行场景下电网前瞻调度的评估方法及装置，该方法包括：根据电网所有拓扑结构变化情况的分类结果获取当前智能体的拓扑结构分类结果，并根据当前智能体训练时的净负荷场景数据得到评估净负荷场景数据；得到多运行泛化场景数据；根据电网运行基础数据和多运行泛化场景数据得到多运行泛化场景下的前瞻调度智能体决策结果，并基于电网前瞻调度基准模型得到前瞻调度基准决策结果；基于前瞻调度智能体决策结果和前瞻调度基准决策结果得到前瞻调度智能体决策结果的综合评估指标值，并对综合评估指标值进行可视化操作得到可视化结果。本发明能够有效提升电网前瞻调度的自动化与智能化水平。
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公开(公告)号：CN111860943A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010514091.6
申请日：2020-06-08
申请人： 清华大学 , 国网河北省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于数值气象数据与机器学习的电网故障预测方法及系统，其中，方法包括：获取所分析区域的电网基础信息、历史运行故障数据及历史数值气象数据；根据历史故障数据计算各元件的历史宏观可靠性指标数据，以建立神经网络，并将成对的历史可靠性数据与历史气象数据输入神经网络进行训练，经过参数调整后得到可靠性数据与气象数据的关联模型；通过关联模型，基于数值天气预报的在线数值气象预报数据，对电力系统元件的故障进行在线预测。该方法采用数值气象预报与机器学习相结合的方式，解决了气象因素与电网运行可靠性数据的关联性问题，为事前甄别电力系统发生故障的可能性提供计算依据，保障电力系统运行的稳定性与可靠性。
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公开(公告)号：CN115183419A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210635940.2
申请日：2022-06-07
摘要： 本申请提出了一种基于模仿学习和强化学习的暖通空调负荷优化控制方法，涉及电力需求响应技术领域，其中，该方法包括：初始化深度Q网络；获取建筑暖通空调的历史运行数据，根据历史运行数据生成预训练数据；使用预训练数据、基于模仿学习对初始化后的深度Q网络进行预训练；使用预训练后的深度Q网络根据实时天气数据给出最优的建筑暖通空调温度设定，完成负荷优化控制。采用上述方案的本申请考虑了实际应用场景中难以建立仿真环境的限制，能够快速应用于实时电价下的暖通空调温度设定在线优化，在保持室内温度在合理范围内的同时降低暖通空调用电成本。
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公开(公告)号：CN111325449A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010076489.6
申请日：2020-01-23
申请人： 清华大学 , 国网河北省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种考虑气象引致故障相关性的电网运行风险主动防控方法及装置，其中，方法包括以下步骤：生成元件故障场景；构建以最优机组组合为防控手段的电网运行风险主动防控智能决策模型；求解电网运行风险主动防控智能决策模型，得到混合整数规划模型的最优解。该方法可以在已知故障场景的情况下，针对电网中可能造成较大负面影响的情况，智能决策主动防控手段，可用以降低电网运行风险，具有很高的应用价值。
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公开(公告)号：CN113902176A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111112177.7
申请日：2021-09-18
申请人： 清华大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本申请提出一种基于深度强化学习的电力系统源‑荷前瞻调度方法和装置，其中，方法包括：获取电力系统经济运行基础数据，根据电力系统经济运行基础数据构建电力系统源‑荷前瞻调度模型，以构建含需求侧响应的电力系统前瞻调度模型；基于电力系统前瞻调度模型，设计状态空间、动作空间和奖励函数，以设计电力系统经济调度问题的时序决策机制；根据时序决策机制，将深度强化学习算法应用于电力系统前瞻调度模型，并对深度强化学习算法进行改进与应用，得到基于深度强化学习的前瞻调度策略。本发明为供需充分互动、大量主体参与、不确定性提升的智能电网经济优化调度提供了解决方案，提升电力系统调度的决策速度、可靠性、自动化与智能化水平。
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公开(公告)号：CN108921595B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201810588506.7
申请日：2018-06-08
申请人： 清华大学
摘要： 本发明提出一种虚拟投标对日前电力市场节点价差影响的计算方法，属于电力市场交易技术领域。本方法首先获取所计算的日前电力市场对应的电网系统交易基础数据，根据基础数据构建日前电力市场电力交易统一出清模型；利用上述模型的求解结果，建立日前电力市场安全约束经济调度模型并求解，得到设定虚拟投标量对应的可行投标量区间及节点价差；反复迭代后，最终得到以虚拟投标量为自变量、节点价差为因变量的虚拟投标对日前电力市场节点价差影响的阶梯状曲线。本发明解决了如何准确描述虚拟投标量与日前电力市场节点价差之间非线性关系的问题，能够为事前甄别市场成员投机空间提供计算工具，保障电力市场的高效性与有序性。
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