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公开(公告)号：CN118174327A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202310846903.0
申请日：2023-07-11
Applicant: 新疆大学
Abstract: 基于预测误差和储能寿命损耗的风电场混合云储能容量双层优化配置方法，在风电场中，储能系统(ESS)可以有效缓解风电出力的波动性和间歇性，有效补偿风电功率预测误差。然而，ESS的高成本阻碍了它的大规模应用。本发明将云储能(CES)概念引入风电场中，可以为风电场提供CES租赁服务和能源交易服务，在减小成本的同时实现误差的补偿。首先，建立了一种新的基于模型预测控制的混合云储能(HCES)的预测误差补偿策略，以实现对HCES的实时滚动控制。然后，考虑到HCES的寿命衰减模型建立了以风电场日运行成本最小和预测误差补偿性能最优为目标的HCES双层优化配置模型。此外，构建一种基于HCES的能源交易机制，对风电场的交易功率进行实时优化。最后，以中国新疆达坂城某风电场数据为例，验证了本发明所提模型既可以有效补偿风电功率预测误差，又具有良好的经济性。
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公开(公告)号：CN116894322A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310579130.4
申请日：2023-05-22
Applicant: 新疆大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06Q10/0631 , G06F111/02 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 基于多元Copula函数的光‑火‑氢多晶硅园区优化配置方法，针对多晶硅园区的供能特点和低碳需求，引入光伏制氢，优化传统多晶硅园区能源系统。利用多元Copula函数表征“光‑电‑氢”源荷相关性，结合系统各耦合环节及生产流程，构建光‑火‑氢多晶硅园区双层优化配置模型。上层是以园区设备投运成本最优为目标的规划模型，下层是以系统综合运行成本最低为目标的低碳调度模型，通过迭代，确定设备最优容量。以新疆某多晶硅园区为算例，验证了配置结果的有效性，为多晶硅园区的低碳改造及经济运行提供了理论支撑。
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公开(公告)号：CN116205320A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202210725123.6
申请日：2022-06-24
Applicant: 新疆大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/32
Abstract: 基于多主体投资的双储能系统分层优化配置方法，将两个容量相等、功率相等的储能A、B组合：1)两组储能采用“交替工作”方式，分别承担充电和放电工作，且同一时段内只有一组储能工作；当一组储能处于充电或放电状态时，另一组储能处于浮充待放电状态或浮充待充电状态；将浮充待充电状态和浮充待放电状态分别归结为充、放电状态；2)两组储能采用“同步切换”方式，当达到切换条件时，两组储能在运行时段交界处同步切换；3)重复过程2)，直至仿真结束。采用“交替工作、同步切换”方式的双储能运行策略以减小储能频繁切换带来的寿命损耗。然后，提出储能分层优化经济性模型，以实现投资主体利益均衡及最大化和保持储能较强的充放电能力。
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公开(公告)号：CN115688965A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211116273.3
申请日：2022-09-14
Applicant: 新疆大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/27 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06F111/06 , G06F111/10
Abstract: 基于拉盖尔多项式和多目标Runge‑Kutta算法的新型混合风电功率预测模型，近年来，风电功率预测在电力系统中的应用已经得到了广泛的认可。然而，大多数研究只关注于提高预测精度，很少有人考虑预测结果的稳定性。为了同时解决这两个问题，本发明提出了一种新型的混合风功率预测模型。首先，使用两种拉盖尔多项式来构建混合拉盖尔神经网络。然后，提出了一种多目标的Runge‑Kutta算法来优化神经网络的权重，同时提高预测的准确性和稳定性。最后，引入集成学习来进一步提高模型的预测能力。为了验证所提出的混合预测模型的有效性，我们利用中国新疆某风电场的风电数据进行了大量的综合实验。实验结果表明，所提出的混合预测模型比其他预测模型具有更高的预测精度和更好的稳定性。
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