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公开(公告)号：CN107947164B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201711238480.5
申请日：2017-11-30
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明属于电网调度领域，具体是一种考虑多重不确定性及相关性的电力系统日前鲁棒调度方法，用来求解含新能源的电力系统动态经济调度问题。提出了一种综合考虑负荷、风电以及光伏出力不确定性及概率相关性的日前鲁棒调度方法。首先构建考虑多重不确定性因素及概率相关性的改进鲁棒优化调度模型；然后利用Cholesky分解法将具有相关性的随机样本转换为相互独立的随机样本，从而基于样本特征直接确定最坏场景；最后利用Benders分解法对模型进行求解。本发明所提方法可以在多重不确定性因素下，保证日前调度计划鲁棒性的同时，有效提升其经济性，而基于Cholesky分解的最坏场景确定方法也有效提升了鲁棒调度模型的紧凑性，使其计算效率得到显著提升。
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公开(公告)号：CN106446383B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201610824088.8
申请日：2016-09-14
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于改进约束序优化的不确定性机组组合问题求解方法，构造了一个识别常开常停机组的二次优化模型，该模型假设系统中的机组全部开启，然后考虑和发电机出力有关的主要约束，以运行费用最小为优化目标；根据模型求解的结果，对于所有t＝1,2,3,…,T，如果PGit都满足PGit>PGimin，则第i号机组为常开机组；如果PGit都满足PGit
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公开(公告)号：CN106651023A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611171213.6
申请日：2016-12-17
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种基于灰色关联度分析的改进型烟花算法对模型参数进行优化计算，属于中长期负荷预测技术领域。包括：步骤一：建立GM(1，1)模型；步骤二：通过一次累加迭代处理非负数列生成建模序列；步骤三：利用一次累加序列建立一阶线性白化微分方程；步骤四：对预测结果模型的推导；步骤五：通过累减还原得到X(0)的预测模型Y(0)；步骤六：提出了基于改进烟花算法的灰色模型参数求解方法。本发明建模过程实用简单，能快速有效的求解灰色算法的参数，提高中长期负荷预测精度。
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公开(公告)号：CN113609649A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110786423.0
申请日：2018-02-13
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 一种构建基于机会约束的配电网中压线路规划模型的方法，首先采用非参数核密度估计方法对低负荷密度区的负荷预测误差进行概率密度建模，然后构建基于机会约束的配电网中压线路规划模型；具体包括以下步骤：步骤一：获取基于非参数核密度估计的中长期预测误差概率密度模型的表达式；步骤二：选择高斯函数作为负荷预测误差概率密度模型的核函数；步骤三：由步骤一及步骤二中获得的表达式得到最终的基于非参数核密度估计的中长期预测误差概率分布模型；步骤四：获取步骤三中得到的模型的目标函数及约束条件；根据以上步骤构建基于机会约束的配电网中压线路规划模型。
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公开(公告)号：CN112186765A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011110581.6
申请日：2017-11-30
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/06 , H02J3/48 , H02J3/38 , G06F30/20 , G06F17/18 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 一种机组组合决策的日前调度模型的建模方法，它包括以下步骤：步骤1，将机组组合决策分为基本场景和最坏场景；步骤2，以不确定性因素功率预测值为基础，以系统总运行成本最小为目标，同时考虑在确定性环境下的常规约束条件，进行基本场景下的日前调度模型的建模；步骤3，以不确定性电源出力的最大波动出力为基础，考虑不确定性约束条件，进行最坏场景下的日前调度模型的建模。本发明将机组组合决策分为基本场景和最坏场景分别建模，基本场景以不确定性因素功率预测值为基础，以系统总运行成本最小为目标，同时考虑系统在确定性环境下的各种常规约束条件，从而保障调度决策的经济性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105354636B
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201510724565.9
申请日：2015-10-29
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种基于非参数核密度估计的风功率波动性概率密度建模方法。具体步骤如下：1)通过小波分解对风功率样本数据的波动量进行提取；2)基于波动量样本建立相应的非参数核密度估计模型，然后针对模型带宽选择问题，构造了一种以拟合优度检验为约束条件的带约束带宽优化模型；3)利用约束序优化算法对该优化模型进行求解。本发明采用小波分解方法更能准确提取风功率波动分量，并且所提波动分量的概率特性建模方法完全由样本数据驱动，不需要对概率密度模型进行先验主观假设，因而具有更高的建模精度和更强的适用性，而针对非参数核密度估计方法的改进策略也使其建模精度和计算效率得到有效提升。
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公开(公告)号：CN105790265B
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201610254532.7
申请日：2016-04-21
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明涉及一种考虑交流潮流约束的不确定性机组组合模型及求解方法，本发明以一天24时段中调火电机组的燃料费用总和最小为优化目标，采用机会约束方法描述风电出力的不确定性，构建基于交流潮流模型的网络安全约束条件，从而提出一种考虑交流潮流安全约束的不确定性机组组合模型。针对模型求解困难的问题，提出了一种随机约束序优化方法，成功实现对模型的快速求解。相比与传统基于直流潮流约束的不确定性机组组合模型，本发明所提模型有效降低了风电大规模接入后电网电压越限的风险，提升了日前发电计划决策的有效性，所建模型还可以精细化的计算系统网络损耗，从而为调度人员提供数据参考。同时本发明提求解算法较传统算法有了显著提升。
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公开(公告)号：CN108520330A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810150038.5
申请日：2018-02-13
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明将地区差异化划分的思想融入到配网规划之中，充分考虑负荷预测误差的不确定性分布，提出了一种面向低负荷密度地区10kV中压线路的差异化不确定性规划方法。首先在负荷预测误差概率特性模型的基础上，构建基于机会约束理论的中压线路规划数学模型，针对模型中的置信水平取值问题，先通过综合赋权方法对待规划地区配电网抗风险能力进行差异化分析，然后据此对不同抗风险能力的配电网选取相应的置信水平。相比于传统规划方法，本发明提出的方法不仅可以实现风险和成本的统筹协调，还充分考虑了低负荷密度地区不同配电台区发展的差异化特征，从而有效提升了配电网规划的精细化水平。基于实际算例的仿真结果验证了本发明所提方法的正确性和有效性。
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公开(公告)号：CN107038292A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710213979.4
申请日：2017-04-01
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应多变量非参数核密度估计的多风电场出力相关性建模方法，属于多维变量相关性研究技术领域。包括：步骤一：建立风电场多变量非参数核密度估计模型；步骤二：构建带宽优化模型；步骤三：构建基于序优化的风电场自适应多变量非参数核密度估计模型带宽求解方法。本发明建模过程实用简单，能快速有效的对多个随机变量之间的相关性进行建模，不仅较传统基copula函数的参数估计方法具有更高的精度和适用性，而且还较好的解决了传统多变量非参数核密度估计方法的局部适应性问题。
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公开(公告)号：CN113609649B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202110786423.0
申请日：2018-02-13
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0635 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 一种构建基于机会约束的配电网中压线路规划模型的方法，首先采用非参数核密度估计方法对低负荷密度区的负荷预测误差进行概率密度建模，然后构建基于机会约束的配电网中压线路规划模型；具体包括以下步骤：步骤一：获取基于非参数核密度估计的中长期预测误差概率密度模型的表达式；步骤二：选择高斯函数作为负荷预测误差概率密度模型的核函数；步骤三：由步骤一及步骤二中获得的表达式得到最终的基于非参数核密度估计的中长期预测误差概率分布模型；步骤四：获取步骤三中得到的模型的目标函数及约束条件；根据以上步骤构建基于机会约束的配电网中压线路规划模型。
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