-
公开(公告)号：CN112865174A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110016983.8
申请日：2021-01-07
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于双层模型预测控制的微能网多时间尺度优化控制方法。所述微能网耦合电、热、气三种能源，并融入电转气和电池–超级电容器混合储能设备。针对风光出力和负荷需求等不确定因素导致的微能网系统优化控制结果可信度较低问题，提出了一种基于双层模型预测控制的多时间尺度优化控制方法，包含长时间尺度滚动优化的上层和短时间尺度实时滚动调整的下层。其中，上层以系统运行经济性最优为目标，结合分时电价和天然气价，通过多步滚动求解制定长时间尺度调度计划；下层以跟踪上层调度计划为目标，并引入超级电容器，应对风光和负荷的短时间尺度功率波动。该方法在保证微能网风光消纳能力的前提下，能够实现微能网经济安全运行。
-
公开(公告)号：CN114662756B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210291473.6
申请日：2022-03-23
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/11 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种考虑源‑荷不确定性的热电微能网双层仿射优化调度方法。该方法通过构建计及损耗的热电微能网线性能量传输模型，解决了不确定性变量在优化过程中因非线性运算造成的保守性扩张问题；并针对日前调度的不同优化重点，分层次的处理不确定因素对优化调度的影响，上层构建区间线性规划模型，解决日前不确定性机组组合问题，在此基础上，下层构建仿射优化模型，解决日前不确定性调度优化问题。该方法能够利用仿射算法追踪不确定因素传递轨迹的固有特性，量化分析各不确定因素对优化调度的影响，改善了所得方案的保守性。
-
公开(公告)号：CN112668188B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202011620720.X
申请日：2020-12-31
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F113/14
Abstract: 本发明提出多园区综合能源系统的分布式鲁棒协同优化调度方法，综合能源包括天然气、风机电力和光伏电力，电力和天然气网络连接成一个多园区综合能源系统，调度方法包括以下步骤：步骤S1、建立多园区综合能源系统优化调度模型；步骤S2、采用凸松驰技术将天然气管道特性约束转为凸约束；步骤S3、引入功率缺额松驰变量，将含风机和光伏出力以及多能源负荷不确定的原优化调度模型转化为弱鲁棒优化调度模型；步骤S4、将总优化调度模型问题分解为子优化调度问题；步骤S5、对子优化调度问题以分布式协同求解方法求解；本发明能得到更加具有灵活性和经济性的优化调度结果，且可便捷地实现多个园区综合能源系统的协同优化调度，保证园区的信息隐私安全。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115130753A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210767623.6
申请日：2022-07-01
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种风‑沼综合能源系统分布式两阶段鲁棒优化调度方法，建立风‑沼综合能源系统分布式两阶段鲁棒优化模型，并采用列与约束生成算法C&CG和一致性交替方向乘子法ADMM对两阶段优化问题进行求解：多子系统耦合优化运行的第一阶段，基于分布式思想将相互耦合的优化问题分解为多个相互解耦的分布式子问题，构建分布式优化调度体系，并采用ADMM对分布式子问题进行求解；在各子系统独立优化运行的第二阶段，基于对偶思想确定系统不确定变量波动的最恶劣情况，并依靠预留的备用容量平抑不确定变量波动；通过迭代实现系统在最恶劣情况下的最优运行。该方法有利于提高系统运行的稳定性，提高能源利用效率。
-
公开(公告)号：CN112668188A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011620720.X
申请日：2020-12-31
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F113/14
Abstract: 本发明提出多园区综合能源系统的分布式鲁棒协同优化调度方法，综合能源包括天然气、风机电力和光伏电力，电力和天然气网络连接成一个多园区综合能源系统，调度方法包括以下步骤：步骤S1、建立多园区综合能源系统优化调度模型；步骤S2、采用凸松驰技术将天然气管道特性约束转为凸约束；步骤S3、引入功率缺额松驰变量，将含风机和光伏出力以及多能源负荷不确定的原优化调度模型转化为弱鲁棒优化调度模型；步骤S4、将总优化调度模型问题分解为子优化调度问题；步骤S5、对子优化调度问题以分布式协同求解方法求解；本发明能得到更加具有灵活性和经济性的优化调度结果，且可便捷地实现多个园区综合能源系统的协同优化调度，保证园区的信息隐私安全。
-
公开(公告)号：CN114896811A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210639977.2
申请日：2022-06-08
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06F111/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出一种基于Tube模型预测控制的微能网双层滚动优化调度方法，构建了基于标称模型预测控制的上层长时间滚动优化模型和基于辅助模型预测控制的下层短时间实时滚动修正模型。在上层，基于小时级风电、负荷长时间尺度预测数据，标称模型预测控制在紧缩约束下，以最小化系统总运行成本为目标，制定微能网长时间尺度调度方案。在下层，基于考虑预测误差的分钟级风电、负荷短时间尺度数据，辅助模型预测控制跟踪和修正长时间尺度调度方案。通过标称模型预测控制和辅助模型预测控制在不同的时间尺度上的并行滚动和协同优化，所提方法能够实现微能网的经济鲁棒运行。
-
公开(公告)号：CN114662756A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210291473.6
申请日：2022-03-23
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种考虑源‑荷不确定性的热电微能网双层仿射优化调度方法。该方法通过构建计及损耗的热电微能网线性能量传输模型，解决了不确定性变量在优化过程中因非线性运算造成的保守性扩张问题；并针对日前调度的不同优化重点，分层次的处理不确定因素对优化调度的影响，上层构建区间线性规划模型，解决日前不确定性机组组合问题，在此基础上，下层构建仿射优化模型，解决日前不确定性调度优化问题。该方法能够利用仿射算法追踪不确定因素传递轨迹的固有特性，量化分析各不确定因素对优化调度的影响，改善了所得方案的保守性。
-
公开(公告)号：CN112865174B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110016983.8
申请日：2021-01-07
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于双层模型预测控制的微能网多时间尺度优化控制方法。所述微能网耦合电、热、气三种能源，并融入电转气和电池–超级电容器混合储能设备。针对风光出力和负荷需求等不确定因素导致的微能网系统优化控制结果可信度较低问题，提出了一种基于双层模型预测控制的多时间尺度优化控制方法，包含长时间尺度滚动优化的上层和短时间尺度实时滚动调整的下层。其中，上层以系统运行经济性最优为目标，结合分时电价和天然气价，通过多步滚动求解制定长时间尺度调度计划；下层以跟踪上层调度计划为目标，并引入超级电容器，应对风光和负荷的短时间尺度功率波动。该方法在保证微能网风光消纳能力的前提下，能够实现微能网经济安全运行。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.014 seconds)
