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公开(公告)号:CN117313333A
公开(公告)日:2023-12-29
申请号:CN202311165182.3
申请日:2023-09-11
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F113/04 , G06F119/06
Abstract: 本发明公开了一种微网能量管理系统的建模仿真优化方法,利用仿真软件MATLAB及SIMULINK对采集的同期历史光照数据以及用户负荷,对当前微网能量管理系统的输出功率以及充电状态进行了优化;然后根据线性优化模型,对系统总用电费用进行优化。通过调整储能系统的工作时间以及运行方式,以光照条件及电价的约束条件求解用电费用目标函数。
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公开(公告)号:CN117195723A
公开(公告)日:2023-12-08
申请号:CN202311165038.X
申请日:2023-09-11
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06Q50/06 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于模型迁移的综合能源系统负荷不确定性预测方法,实时采集某综合能源系统的热、电、冷、气的负荷数据,以及压强、湿度、温度、风速等天气因素,然后通过量化计算各种负荷数据间的关联性,通过关联性最高的组合构建源域负荷数据集;接着用源域负荷数据集训练构建的源域不确定性预测网络模型,然后冻结保存部分模型参数;然后从源域负荷数据集中任选一组负荷数据集作为目标域数据集,并训练冻结后的源域不确定性预测网络,得到,目标域不确定性预测模型,进而实现实时负荷不确定性预测。
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公开(公告)号:CN117913773A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202310788341.9
申请日:2023-06-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于时域卷积神经网络的短期风电功率预测方法,先采集风电场历史风电功率数据以及对应时间范围内的风向和风速等数据,然后进行预处理构建出满足时域卷积神经网络输入需求的样本数据集;然后构建基于时域卷积神经网络作为短期风电功率预测模型,通过样本数据集训练时域卷积神经网络,使其能够精准预测风电功率;最后再通过训练完成的短期风电功率预测模型对实时预测风电场的功率数据。
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公开(公告)号:CN116956736A
公开(公告)日:2023-10-27
申请号:CN202310945009.9
申请日:2023-07-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/232 , G06N3/006 , H02J3/00 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开了一种基于偏航策略的风电场动态等值建模方法,先建立了风电场的详细模型作为基础,然后,建立了风电场中多机尾流叠加的尾流模型,以计算不同风向和风速条件下风电场中风机的实际风速,并以风电场整体输出功率最大为目标对风电场的偏航策略进行了优化;然后以优化后的偏航策略下的风机的输入风速和输出功率作为聚类指标对风电场中的风机进行了聚类,通过用一台等效风机代替聚类结果中的一类风机来建立风电场的多机等值模型;最后再对多机等值模型中的参数进行辨识,得到最终建立的多机风电场等值模型。
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