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公开(公告)号：CN114498639A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210394121.3
申请日：2022-04-15
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 武汉理工大学
Abstract: 一种考虑需求响应的多微电网联合互济的日前调度方法，包括以下步骤：建立各个微电网的价格型及激励型需求响应模型、光伏功率及负荷功率预测模型；提出以运行成本最小为优化目标的微电网孤岛调度模型，求解得到各个微电网孤岛调度方案；在孤岛调度的基础上，提出以运行成本最小和联络线功率波动最小为优化目标的多微电网电能互济的调度模型，求解得到各个微电网之间的交互功率及各个微电网与主网之间的联络线功率；建立各个微电网可再生能源弃用及失负荷预测模型，提出以运行成本最小和联络线功率波动最小的备用容量调度模型，求解得到各个微电网备用容量调度方案。本设计不仅提高了系统高效性和可靠性，而且降低了系统运行成本。
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公开(公告)号：CN119154347B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411020228.7
申请日：2024-07-29
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 武汉理工大学
Abstract: 一种电动汽车虚拟储能支撑多元调峰辅助服务优化方法及装置，方法包括：根据电动汽车的充电紧急性，电动汽车虚拟储能调度电动汽车有序充电参与调峰，并获取调峰辅助服务补偿费用以及确保调度前后电动汽车充电量不变；将风电场和光伏电站作为调峰需求方，分摊作为调峰供应方的火电机组和电动汽车虚拟储能的调峰辅助服务补偿费用；以包含电动汽车虚拟储能的调峰辅助服务补偿费用、火电机组综合运行成本和可再生能源弃用惩罚的电力系统运行成本最低为目标，建立电力系统调峰优化模型。本发明不仅有效降低电力系统运行总成本，而且提高电力系统调峰裕度，实现电力系统有效调峰。
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公开(公告)号：CN115187316A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202211113178.8
申请日：2022-09-14
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 武汉理工大学
IPC: G06Q30/02 , G06Q50/06 , G06F30/18 , G06F30/20 , H02J3/00 , H02J3/28 , H02J3/38 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 一种适应现货市场交易的风储微电网分布式交易方法，包括以下步骤：建立配电网多时段动态重构模型；在考虑风电不确定性的基础上，建立多微网P2P能源交易模型；基于增广拉格朗日罚函数法分别松弛多微网之间的耦合约束以及多微网与配电网之间的耦合约束，将原始双层优化问题分解为多个子问题，得到双层优化模型，以实现上层配电网重构和下层多微网P2P能源交易决策一致性；在ADMM算法的基础上，引入并行求解机制，得到嵌入式并行ADMM算法，在保护个体隐私的情况下以最小信息开销迭代求解配电网最优重构方案及多微网最优交易策略。本发明不仅提高了交易方案的可实施性，而且增强了微网的自主性和交互性。
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公开(公告)号：CN114638440A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210531670.0
申请日：2022-05-17
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 国网能源研究院有限公司
Abstract: 一种基于充电桩使用度的充电负荷超短期预测方法，该方法包括以下步骤：S1、获取所有充电桩的充电负荷交易数据；S2、利用密度聚类算法剔除规律异常日的充电负荷，并计算得到充电桩充电负荷的日平均负荷；S3、根据充电桩充电负荷的日平均负荷，计算得到充电桩使用度；S4、融合充电负荷历史数据和充电桩使用度数据形成二维输入数据集；S5、将二维输入数据集输入构建的长短期记忆神经网络模型，经过大量的监督学习训练，并利用训练好的模型开展充电负荷超短期预测。本发明解决了交通拥堵状况对电动汽车充电负荷超短期预测的影响，提高了充电负荷预测的效率和精度。
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公开(公告)号：CN114638440B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210531670.0
申请日：2022-05-17
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 国网能源研究院有限公司
Abstract: 一种基于充电桩使用度的充电负荷超短期预测方法，该方法包括以下步骤：S1、获取所有充电桩的充电负荷交易数据；S2、利用密度聚类算法剔除规律异常日的充电负荷，并计算得到充电桩充电负荷的日平均负荷；S3、根据充电桩充电负荷的日平均负荷，计算得到充电桩使用度；S4、融合充电负荷历史数据和充电桩使用度数据形成二维输入数据集；S5、将二维输入数据集输入构建的长短期记忆神经网络模型，经过大量的监督学习训练，并利用训练好的模型开展充电负荷超短期预测。本发明解决了交通拥堵状况对电动汽车充电负荷超短期预测的影响，提高了充电负荷预测的效率和精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114663847B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210197708.5
申请日：2022-03-01
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/75 , G06V10/766 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于优化网络结构和混合置信度的道路场景目标检测方法，分别对特征提取模块和特征对齐模块进行改进，以优化网络整体结构，提出的特征提取改进策略解决了特征提取网络ResNeSt中的结构不兼容问题，改进算法的特征提取能力更强，能够为网络提供更优质的特征，进而提高检测精度。提出的特征对齐增强策略解决了注意力机制的迁移不适配问题，能够进一步校准目标对应的特征信息，增强特征对齐模块的效果。提出用于道路场景目标检测的混合置信度改进策略，解决了NMS阶段预测框的检测质量表征不合理问题，提高了算法的检测精度。
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公开(公告)号：CN118826037A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410874519.6
申请日：2024-07-02
Inventor： 马恒瑞 , 王蔚 , 王波 , 马富齐 , 侯慧 , 王枭 , 司杨 , 陈晓弢 , 苏小玲 , 麻林瑞 , 王红霞 , 张嘉鑫 , 罗鹏 , 张迎晨 , 丁书伟 , 王家豪 , 刘书福
Abstract: 本发明提供一种基于分布鲁棒优化的多主体MEMG调度方法，所述方法包括：构造上层为MEMG、下层为产消者的多主体MEMG‑产消者运行模型；对单主体MEMGi基于自身最小化运行成本构造目标函数minCoMMGi；所述minCoMMGi代表MEMGi的总运行成本的最小值；基于Wasserstein球对所述多主体MEMG‑产消者运行模型中的多重不确定主体进行优化；根据纳什谈判理论，构建多主体MEMG微网联盟的目标函数；对MEMGi内部产消者J基于自身最小化运营成本模型构造目标函数PRi,J，所述PRi,J代表所述MEMGi内部第J个产消者的总成本；对所述MEMG‑产消者模型进行等效转换后求解。本发明通过多主体MEMG的合作博弈，提升了多主体MEMG的总体运行经济性。
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公开(公告)号：CN116154874B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310443535.5
申请日：2023-04-24
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明提供了一种多台串联设备在配电网中的协调控制与优化配置方法，包括如下步骤：建立包含个负载以及条母线的配电网，令电网中的每条母线上都配备DVR；根据DVR简化模型获取每条母线上的DVR的输出功率与各线路的电压降；建立配电网的优化模型，确定配电网的优化模型的输入参数、目标函数和约束条件；采用基于改进型的单纯形法与萤火虫算法，对DVR的优化模型的输入参数进行优化，获取最优的输入参数，使配电网中所有DVR的容量最小。本方案通过合理配置使DVR的容量最小，建立相应的优化模型，构建目标函数以及约束条件通过优化算法使其达到最优的效果。
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公开(公告)号：CN116207797A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310462282.6
申请日：2023-04-26
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种配电网多串并联设备协调优化控制方法，所述方法包括：确定同时安装有串联D‑FACTS设备和并联D‑FACTS设备的电力系统的总补偿容量，以总补偿容量最小为目标建立设备数量优化的目标函数；根据最低补偿容量和电压稳定范围建立约束条件；将社交网络搜索算法引入到金豺优化算法中，构造混合优化算法，通过混合优化算法求解约束条件下的目标函数，得到最优的投入运行设备数量；基于最优的投入运行设备数量进行电力系统协调控制，使总补偿容量最小。本发明通过优化配置多台及多种不同类型的D‑FACTS设备的串联和并联的数量关系，确定最优的投入运行设备数量，可以协同地改善配电网中的电能质量问题，提高系统的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN116154874A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310443535.5
申请日：2023-04-24
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明提供了一种多台串联设备在配电网中的协调控制与优化配置方法，包括如下步骤：建立包含个负载以及条母线的配电网，令电网中的每条母线上都配备DVR；根据DVR简化模型获取每条母线上的DVR的输出功率与各线路的电压降；建立配电网的优化模型，确定配电网的优化模型的输入参数、目标函数和约束条件；采用基于改进型的单纯形法与萤火虫算法，对DVR的优化模型的输入参数进行优化，获取最优的输入参数，使配电网中所有DVR的容量最小。本方案通过合理配置使DVR的容量最小，建立相应的优化模型，构建目标函数以及约束条件通过优化算法使其达到最优的效果。
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