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公开(公告)号：CN117458471A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311467038.5
申请日：2023-11-07
Applicant: 燕山大学
IPC: H02J3/00 , G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了电‑交通耦合系统下电动汽车充电站负荷预测方法，包括：获得训练数据；调整深度模型的更新策略使其适用于安全联邦线性回归框架下的训练过程，保证联合训练过程中配电网和交通网的数据隐私安全，并获得更新策略调整后的EGAT‑LSTM时空相关预测模型；将更新策略调整后的EGAT‑LSTM负荷预测模型分别布置在配电网和交通网计算平台，设置为联邦学习中配电网和交通网子模型，融入后续安全联邦线性回归训练框架中；电网和交通网训练数据分别输入到VFedEGAT‑LSTM电动汽车充电站负荷预测子模型中，在保证配电网和交通网隐私的情况下，子模型进行前向传播过程并交互中间结果实现全局时空相关性训练和预测。
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公开(公告)号：CN112701705B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202110111255.5
申请日：2021-01-27
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种采用多储能方式消纳风电的热电联合调度方法，其包括以下步骤：确定电热综合能源系统组成；确定蓄热式电锅炉和电池储能装置启停控制策；建立火电机组不同调峰阶段能耗约束模型；获得热电联合调度模型；改进粒子群算法；获取相关参数；当风电预测功率大于等于风电预调度出力时，启动蓄热式电锅炉，如果还有弃风，是则电池储能装置充电；使得热电机组出力与蓄热式电锅炉出力满足热负荷平衡要求；使得热电机组、火电机组、风电机组和电池储能装置出力满足电平衡要求后，对热电联合调度模型使用改进粒子群算法进行求解；输出热电联合调度模型的优化运行结果。本发明降低弃风率并且使参与调度的整体综合目标最大。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112701705A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202110111255.5
申请日：2021-01-27
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种采用多储能方式消纳风电的热电联合调度方法，其包括以下步骤：确定电热综合能源系统组成；确定蓄热式电锅炉和电池储能装置启停控制策；建立火电机组不同调峰阶段能耗约束模型；获得热电联合调度模型；改进粒子群算法；获取相关参数；当风电预测功率大于等于风电预调度出力时，启动蓄热式电锅炉，如果还有弃风，是则电池储能装置充电；使得热电机组出力与蓄热式电锅炉出力满足热负荷平衡要求；使得热电机组、火电机组、风电机组和电池储能装置出力满足电平衡要求后，对热电联合调度模型使用改进粒子群算法进行求解；输出热电联合调度模型的优化运行结果。本发明降低弃风率并且使参与调度的整体综合目标最大。
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公开(公告)号：CN111861195A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010687116.2
申请日：2020-07-16
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种提高风电二次消纳能力的热电联合调度方法，其包括以下步骤：步骤1确定风电二次消纳方式，并定义蓄热式电锅炉启停控制策略；步骤2根据对风电和热电机组在参与调峰过程中应满足的不等式约束；定义可行性系数确定单位发电权价格；步骤3确定调峰权转让下的热电联合调度模型中的目标函数以及约束条件；步骤4采用动态惯性权重和粒子群算法对热电联合调度模型进行优化求解，实现热电联合的调度。本发明提出的调度策略能有效地减少风电的间歇性和波动性、提高风电消纳量和增加电气综合能源系统效益。
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公开(公告)号：CN111291942A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010147097.4
申请日：2020-03-05
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种考虑需求响应的综合能源系统两阶段调度方法及系统，涉及热电联产经济调度领域，包括建立热网互联系统供热数学模型；以分段电价和风变指导电价为约束条件，采用日前日内两阶段调度方式，建立分段电价需求响应成本模型和风变指导电价需求响应成本模型；根据上述模型，建立考虑需求响应及热网互联的优化模型；采用动态惯性权重改进粒子群算法，求解考虑需求响应及热网互联的优化模型，确定优化运行结果。采用本发明可提高多区域热电综合能源系统经济性和风能消纳水平。
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公开(公告)号：CN111291942B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202010147097.4
申请日：2020-03-05
Applicant: 燕山大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种考虑需求响应的综合能源系统两阶段调度方法及系统，涉及热电联产经济调度领域，包括建立热网互联系统供热数学模型；以分段电价和风变指导电价为约束条件，采用日前日内两阶段调度方式，建立分段电价需求响应成本模型和风变指导电价需求响应成本模型；根据上述模型，建立考虑需求响应及热网互联的优化模型；采用动态惯性权重改进粒子群算法，求解考虑需求响应及热网互联的优化模型，确定优化运行结果。采用本发明可提高多区域热电综合能源系统经济性和风能消纳水平。
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公开(公告)号：CN116596105A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310235422.6
申请日：2023-03-13
Applicant: 燕山大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q10/0639 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种考虑配电网发展的充电站负荷预测方法，涉及深度学习和负荷预测领域。本申请所提方法应用图神经网络中的边图注意力网络，将配电网拓扑中边特征在内的关键拓扑特征分配更高的注意力分数，高效提取被预测充电负荷的空间相关性；应用循环神经网络中的长短期记忆网络，捕捉负荷的周期性规律，提取被预测充电负荷的时间相关性。即在配电网发展的过程中，本申请所提预测方法能够考虑到被预测充电站的时空相关性，同时又具有分析线路参数变化的能力，强化关键拓扑特征与标签的回归关系，保证负荷预测的效率和精度。本申请使用Pytorch软件对深度网络进行搭建和求解，仿真结果验证了该方法的合理性和有效性。
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