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公开(公告)号：CN109272353B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201811051850.9
申请日：2018-09-10
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种计及综合需求响应不确定性的系统动态概率能流分析方法及计算设备，该方法包括：据电‑气互联系统的特性，建立面向动态概率能流分析的源网侧模型；基于所述源网侧模型，结合终端用能负荷的特性，构建综合需求侧响应模型，所述综合需求侧响应模型中包括多个传统概率性变量和不确定变量；对所述综合需求侧响应模型中的各不确定变量进行一致化处理，以更新所述综合需求侧响应模型；确定最优动态电价，根据所述最优动态电价下各类负荷的实际响应量分布，对更新后的综合需求侧响应模型进行再次更新；求解再次更新后的综合需求侧响应模型，以计算出所述电‑气互联系统的动态概率能流。
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公开(公告)号：CN109800917A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910065012.5
申请日：2019-01-23
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车停车场的规划方法，适于在计算设备中执行，该方法包括：构建后悔度机制模型，并根据该后悔度机制模型构建基于决策不确定性的电动汽车用户模型，该电动汽车用户模型包括决策依赖效用函数；通过对电动汽车的不确定性进行聚类分析构建电动汽车的不确定性场景模型；根据电动汽车用户模型和不确定性场景模型构建电动汽车停车场的二阶段规划模型，该二阶段规划模型包括停车场选址、定容、价格激励设计的上层规划和停车场运行调度的下层规划；以及分别采用预定算法对二阶段规划模型的上下两层规划进行求解，得到电动汽车停车场的最优规划方案。本发明还公开了对应的电动汽车停车场的规划装置和用于执行该方法的计算设备。
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公开(公告)号：CN118536777A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410964042.0
申请日：2024-07-18
Applicant: 华北电力大学 , 南京德睿能源研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q30/0204 , G06Q30/0601 , G06Q50/06 , G06Q50/43 , G06N3/092 , B60L53/31 , B60L53/64
Abstract: 本发明公开了一种考虑数据可用性的多数据中心在线任务调度方法及系统，涉及数据中心任务调度技术领域。任务执行模块将不同时刻接收的多个任务存储到处理任务队列，在各个时刻选择处理队列中的部分任务分配到对应的数据中心执行；数据传输模块对数据中心集群的数据进行管理，在各个时刻对数据中心中的部分数据进行传输，并对多个数据中心中储存的数据进行更新；通过深度强化学习算法，耦合任务执行模块和数据传输模块，构建满足任务服务质量约束的服务提供商电费最小化模型。本发明在线调度未完成的任务和新生成的数据；通过深度神经网络学习处理大量的数据，适应于大量数据规模和多时间步的情况，在大规模下对大量数据和任务的场景进行有效求解。
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公开(公告)号：CN118521118A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410943116.2
申请日：2024-07-15
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及电动汽车车队调度技术领域，具体涉及一种计及车路网交互特性的电动汽车车队调控方法及系统；本发明方法包括以路网拓扑信息、车辆状态信息及环境状态信息作为状态变量，将电动汽车聚合调控过程构建为马尔可夫决策过程模型，通过融合图神经网络的强化学习A2C算法构建电动汽车车队调控决策模型，通过状态‑动作‑奖励数据集对电动汽车车队调控决策模型进行训练，以最大化车队收益为优化方向，对电动汽车车队调控决策模型的神经网络参数进行梯度下降和更新，得到训练后的电动汽车车队调控决策模型，采用训练后的电动汽车车队调控决策模型对电动汽车车队进行调控；通过本发明提高了车队的运行效率、总收益，降低了车队运营成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106227986A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610868209.9
申请日：2016-09-29
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5036
Abstract: 本发明公开了一种分布式电源与智能停车场的联合部署方法，包括：建立第一阶段模型，其控制变量包括表征分布式电源中候选站址及在其候选站址处配置的分布式电源数量的第一向量，以及表征智能停车场中候选站址及在其候选站址处配置的双向充电桩数量的第二向量；建立第二阶段模型，其控制变量是表征智能停车场中有功及无功功率的第三向量；采用预定算法对第一阶段、第二阶段模型进行求解，得到第一向量、第二向量的最优解，将该最优解作为分布式电源和智能停车场的联合部署方案，其中最优解通过对第一阶段模型和第二阶段模型的求解结果进行反复迭代得出。本发明还一并公开了一种分布式电源与智能停车场的联合部署装置。
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公开(公告)号：CN119558445A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411424296.X
申请日：2024-10-12
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q30/0601 , G06Q30/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种考虑不确定性的多能源虚拟电厂协同参与调峰和备用辅助服务市场鲁棒竞价方法及相关装置。鲁棒竞价方法，包括以下步骤：构建多能源虚拟电厂MEVPP系统实时运行阶段虚拟电厂内部各系统的运行模型；通过引入能源不确定性变量并构建不确定性集，构建MEVPP系统日前竞价阶段虚拟电厂参与调峰和备用辅助服务市场的竞价模型；以运行模型和竞价模型为约束条件，建立MEVPP两阶段鲁棒优化模型；采用组合范畴语法C&CG算法求解MEVPP两阶段鲁棒优化模型，得到MEVPP参与市场鲁棒竞价策略以及实时运行策略。进一步集成了电能、热能、制冷能和天然气等多种能源，使其能够灵活参与调峰和备用辅助服务市场。
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公开(公告)号：CN119514748A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411408938.7
申请日：2024-10-10
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学
Abstract: 一种基于神经网络的电动汽车型虚拟电厂的灵活性预测方法，包括以下步骤：构造电动汽车的灵活性模型；采集虚拟电厂内电动汽车的原始数据；将各辆电动汽车的原始数据输入电动汽车的灵活性模型计算得到各辆电动汽车的调节功率和调节电量；以各单辆电动汽车原始数据、调节功率和调节电量为样本库，构建训练集；将训练集输入基于卷积神经网络和门循环单元的预测算法中进行训练，并结合分位数回归损失函数对各单辆电动汽车灵活性进行概率预测；聚合虚拟电厂中现有的电动汽车的概率预测结果，获得电动汽车型虚拟电厂的灵活性概率预测结果。能够在在面对电价、用户意愿等多元不确定因素影响下，准确预测电动汽车型虚拟电厂灵活性。
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公开(公告)号：CN118485283A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410943300.7
申请日：2024-07-15
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种计及异构车型的公共充电站需求响应基线估计方法及系统；本发明方法包括根据非需求响应期间相近温度下的不同电动汽车模型在不同充电场景下的平均充电功率、每1%SOC的充电能量和电动汽车的模型，构建车辆模型池，对电动汽车的模型进行识别，通过多层感知机神经网络估计电动汽车在非需求响应期间的充电时间，对需求响应期间公共充电站中所有电动汽车的特性进行聚合，采用注意力机制Informer神经网络模型进行训练，得到公共充电站需求响应基线负荷；本发明考量了不同车型的电动汽车在充电接受率和电池尺寸方面等存在的差异，在不改变原有物理含义的基础上聚合底层单车信息，实现对充电站的需求响应基线的准确估计。
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公开(公告)号：CN108197765B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201810247030.0
申请日：2018-03-23
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种面向电池损耗等额分配的电动汽车智能充电停车场内的充电调度方法及用于执行该方法的计算设备，所述智能充电停车场中设置有多个充电桩，每个充电桩对应为一个或多个电动汽车充电，所述方法包括：获取各电动汽车的基本信息以及智能充电停车场与配电网在未来各时段内的预期交互功率值；根据所获取到的信息建立优化调度模型，所述优化调度模型包括实现各充电桩的电池损耗差异最小化的目标函数和对应的约束条件；根据所述优化约束条件对所述优化调度模型进行求解，以获取各充电桩上的电动汽车在未来各时段的充放电功率的最优调度规划。
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