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公开(公告)号：CN115841268A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211268362.X
申请日：2022-10-17
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的非侵入式负荷分解模型，涉及电力系统智能电网领域。该基于深度学习的非侵入式负荷分解模型，包括输入层、中间层和输出层；所述输入层输入滑动窗口所截取的序列样本，所述输出层输出等长的且时间戳相对应的目标设备预测序列，通过输入及输出构建回归模型；所述中间层由神经网络所构成，对输入数据进行线性空间映射，并通过循环迭代更新网络参数，提取序列局部特征的同时，实现了特征序列尺寸和个数的还原；主要区别在于中间层引入了注意力机制，由多个Trans层串联而成，完全避免了CNN和RNN的使用，大大提高了模型对长序列数据的特征提取能力。两种方式的相互补充有助于模型对时序数据进行学习。
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公开(公告)号：CN115344717B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202211272027.7
申请日：2022-10-18
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 东南大学 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/335 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种面向多类型供用能系统调控运行知识图谱构建方法及装置，该方法包括以下步骤：确定多类型供用能系统调控运行策略的运行技术指标，并依次细化采用自顶向下的方法构建知识图谱模式层；对调控运行策略数据进行预处理，并将调控运行策略数据按照特征指标划分为训练样本与测试样本；构建不同的神经网络模型以实现调控运行策略数据的知识抽取并得到包含实体‑属性‑实体的三元组数据；将三元组数据加入知识图谱中并采用自底向上的方法构建知识图谱数据层；将知识图谱数据层数据进行归类并与知识图谱模式层结合形成策略集，构建出完整的知识图谱并存储。本发明实现了电网调控策略文本的快速结构化提取和知识图谱构建及入库处理。
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公开(公告)号：CN115659603A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211193797.2
申请日：2022-09-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/20 , G06Q40/04 , G06Q50/06 , G06Q30/02 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种非迭代式的P2P用能市场的去中心化出清方法，包括：获取使用数据，使用数据包括：用户负荷、实时电价、电力网络参数、各分布式电源的运行约束和各市场参与者的效用数据，并将获取得到的使用数据发送至优化模型中；利用Stackelberg博弈来描述各产消者买家和卖家之间的互动，每个微电网内卖家先发布交易价格，然后买家根据卖家发布的交易价格确定自身的购买电量，具体模型如下：利用Stackelberg博弈构成双层优化交易，基于能源买家的最佳反应求解上下两层优化变量的分段常数关系；对对应分段常数关系上的安全约束进行筛选。
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公开(公告)号：CN115036920A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210792960.0
申请日：2022-07-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种混合储能参与调频辅助服务市场的容量投标方法，属于电力系统市场研究领域；一种混合储能参与调频辅助服务市场的容量投标方法采用VMD‑ST‑QF算法将日前调频指令预测信号分解为高频分量与低频分量，并分别配置给超级电容与锂电池系统；考虑储能参与调频市场的调频容量收益、里程收益以及老化成本，构建储能经济效益最大化为导向的优化目标函数；综合储能本身物理性能约束以及参与调频市场的性能指标约束，构建优化模型的约束条件集合；由于日内实时调频指令相比于日前调频指令预测曲线会做一定的调整导致了调频指令的不确定性，因此，引入条件风险价值改进优化模型目标函数，降低了储能运营商参与日前投标市场的风险系数。
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公开(公告)号：CN106096747B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201610174860.6
申请日：2016-03-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种实时电价环境下计及多种不确定因素的太阳能辅助家庭能量管理方法，首先将能量调度周期均分为多个时间段，用于模拟实时电价，并在此基础上构建太阳能辅助家庭用能系统模型；其次考虑用户舒适度偏好，在保证用户舒适度得到满足的前提下确定系统能量管理优化目标及约束条件；然后构建计及不确定性的实时电价模型、太阳能辐射模型和室外温度模型，采用蒙特卡洛仿真方法建立体现上述不确定性的大规模随机场景；最后采用场景削减技术排除低概率场景和聚类概率相当的场景，并针对每个场景采用两级随机规划方法对该场景中每一时间段的用电优化问题进行滚动求解。本发明方法适用于实时电价环境下家庭用能系统的能量管理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111030125B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201911338526.X
申请日：2019-12-23
Applicant: 东南大学 , 云南恒协科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种主动配电网优化调控及分布式调度系统，包括以下步骤：S1、分别建立配电网中各可控资源；S2、构建有载调压变压器的精确线性化模型；S3、建立计及需求侧响应的多场景多目标主动配电网有功‑无功协调优化动态数学模型；S4、引入二阶锥松弛的方法，将原始非凸问题松弛为凸问题，并利用凸优化进行求解；S5、通过合理分区将配电网分解成若干子区域；S6、配电网中的可中断负荷需要日前即获取其控制计划；S7、慢速控制设备和快速控制设备的操作特点和时序特性，构建分布式‑多时间尺度的主动配电网优化调度系统。
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公开(公告)号：CN111025014B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201911399305.3
申请日：2019-12-30
Applicant: 东南大学 , 云南恒协科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种一体化双向计量与监控系统，包括：双向计量精度计算系统，将微电网中的谐波信号采用小波变换分离高频分量，然后采用双重Kalman滤波算法将三相信号映射到静止坐标系进行计算；计量与计费模式系统，基于上述基波电能与谐波电能加权组合计费，通过价格机制实现电能质量治理；双向计量监控系统，采用双路计量分别实现分布式电源及用户计量，采用双向独立计量实现购、售电及补贴计量，兼容单相与三相计量，采用FreeRTOS多任务实时调度管理系统进行监测任务执行。本发明实现数据采集的实时性和精度，同时实现电能双向独立计量等功能。
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公开(公告)号：CN113378481A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110763763.1
申请日：2021-07-06
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 基于多目标进化算法的互联网数据中心需求响应优化方法，包括以下步骤：采集各数据中心服务器台数最大值和最大工作负载容量，采集前后端门户网站的总工作负荷；以数据中心利润最大化和客户服务品质最优为目标，建立互联网数据中心需求响应模型，并提出一种决策变量约简方法；提出一种基于种群的方法来寻找有限解集，即帕累托最优解。在迭代过程中，以帕累托最优来提高解的质量。该算法通过变异、交叉、混合交叉、选择、存档更新等操作来保证算法的收敛性和解的多样性。本发明一种基于多目标进化算法的互联网数据中心需求响应优化方法，多目标进化算法有效地解决了物理约束的可行性和决策变量数量的可扩展性，互联网数据中心需求响应优化方法实现了数据中心利润和客户服务品质之间良好的平衡。
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公开(公告)号：CN108631368B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201810471698.3
申请日：2018-05-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种计及储能运行损耗下风储系统联合调度的储能配置方法，首先，获得风电场出力波动功率数据以及功率预测值数据，其次，考虑单位时间内储能运行损耗下的储能模型及预测控制调度算法；根据风电预测出力动态修正下一单位时间优化调度目标功率方法；然后，根据以上获得数据模拟运行调度风储系统；最后根据获得的计算储能的模拟运行结果，计算功率型储能和能量型储能的配置数据。采用本发明可实现风储系统参与机组组合调节，配置结果更加的接近实际工程运行场景，使得配置结果更具安全性；另外，本方法求取了满足风储系统参与机组组合功率优化调度模式下储能配置最小化的优化结果，从而保证储能配置策略更加经济合理。
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公开(公告)号：CN112884381A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110391272.9
申请日：2021-04-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑供需不确定性的P2P用能市场规划方法，涉及P2P用能管理技术领域，该方法包括以下步骤：构建交易模型；采集参与P2P交易的能源产消者负荷数据，分析各新能源出力的不确定性和各产消者的用能要求；制定定价策略，用于标记市场参与者的用能偏好和发电资源储备的价值；通过将P2P交易嵌入到一个鲁棒的机组组合框架中，并使用CCG算法来求解该不确定性问题；提供一种新的市场清算机制，对能源产消者的用能需求、耗能量和新能源的不确定性进行收费；充分考虑了各能源产消者的用能需求和发电不确定性，具有灵活性和实用性，且所提出的市场机制可以有效克服金融输电权资金不足的问题，易于推广。
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