公开(公告)号：CN118367604A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410523073.2

申请日：2024-04-28

Applicant: 国网北京市电力公司 ,  清华大学

Inventor： 裴迅 ,  代志强 ,  许禹诺 ,  张泽宇 ,  汪海涛 ,  郭大勇 ,  林凯 ,  胡伟 ,  郭秋婷

IPC: H02J3/38 ,  H02J3/46 ,  H02J3/00 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明属于分布式光伏领域，具体涉及一种分布式光伏运行优化方法、装置、设备及介质。本发明通过构建含分布式光伏配电网的运行优化问题，采用改进的自适应粒子群算法，基于约束条件对目标函数进行优化求解，得到分布式光伏每块光伏板的最优发电功率。综合考虑了分布式光伏发电系统的特性和电网的运行需求，能够有效提高分布式光伏发电系统的发电效率，减少能源浪费，提高分布式光伏的可调可控能力，为分布式光伏发电系统的广泛应用提供了有力的技术支持。

公开(公告)号：CN116937565B

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202310913388.3

申请日：2023-07-24

Applicant: 国网北京市电力公司 ,  国家电网有限公司 ,  清华大学

Inventor： 代志强 ,  许禹诺 ,  李炳辉 ,  胡伟 ,  汪海涛 ,  张鑫 ,  郭秋婷 ,  郭大勇 ,  林凯

IPC: H02J3/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0985 ,  G06F18/22 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明属于发电功率预测技术领域，具体公开一种分布式光伏发电功率预测方法、系统、设备及介质，采集分布式光伏运行相关数据，进行标准化处理；在LSTM网络中引入Attention机制，将解码器一个LSTM单元提取的信息与其他LSTM单元相连，使不同时段间的隐含信息都可以用权值精确地表示出来，更好对分布式光伏进行预测；建立分布式光伏发电功率预测模型；采用元学习框架对预测模型的初始参数进行优化，获得优化后的分布式光伏发电功率预测模型，将原始数据集输入到优化后的分布式光伏发电功率预测模型，输出分布式光伏发电功率预测值；采用元学习框架对模型参数进行分层优化，能够快速获得最优初始参数，有效减少模型迭代次数，提高模型运行性能和模型运行速度。

公开(公告)号：CN119602352A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202510142628.3

申请日：2025-02-10

Applicant: 国网北京市电力公司 ,  清华大学

Inventor： 裴迅 ,  代志强 ,  汪海涛 ,  林凯 ,  许禹诺 ,  计勍 ,  张泽宇 ,  任浩强

IPC: H02J3/32 ,  H02J3/46 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/10 ,  G06F18/23213 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明属于分布式储能领域，具体涉及一种含分布式光伏配电网的分布式储能配置方法及系统。该方法包括获取光伏出力数据并进行降噪处理，对降噪后的数据进行聚类得到光伏出力的各典型场景，构建分布式储能配置双层模型，确定模型的约束条件，并在各典型场景下进行求解得到配置结果，最后确定最优储能配置。双层模型包括上层模型和下层模型，上层模型的优化目标包括年投资运维总成本最小、储能年均套利收益最大、平均电压波动最小和配电网日均网损最小，下层模型的优化目标包括配电网运行网损和弃光最少。本发明通过合理配置储能系统，能够平滑光伏出力的波动性，提高光伏的消纳能力，确保配电网的安全稳定运行。

公开(公告)号：CN119582299A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202510138850.6

申请日：2025-02-08

Applicant: 国网北京市电力公司 ,  清华大学

Inventor： 代志强 ,  汪海涛 ,  计勍 ,  林凯 ,  裴迅 ,  许禹诺 ,  张泽宇

IPC: H02J3/32 ,  H02J3/46 ,  H02J3/38 ,  H02J3/06 ,  G06Q50/06 ,  H04L67/10 ,  G06F30/20 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明属于配电网运行优化调度技术领域，具体涉及一种含光伏、储能和电采暖负荷的配电网优化调度方法及系统。该方法基于云边端计算网络架构，云边端计算网络架构包括云计算层、边缘计算层和终端设备层。通过建立云边端协同处理数据量模型及对应约束条件，最大化云边端协同处理数据量；在云计算层建立配电网优化模型以最小化节点电压偏差和系统网损；在边缘计算层建立优化模型以最大化光伏消纳、优化电采暖用户舒适度和最小化储能运行成本。通过云边端计算网络架构，将计算任务合理分配到云计算层、边缘计算层和终端设备层，解决了传统集中式计算方法中数据传输延迟和计算资源消耗大的问题。

公开(公告)号：CN117424289A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311110335.4

申请日：2023-08-30

Applicant: 国网北京市电力公司 ,  国家电网有限公司 ,  清华大学

Inventor： 李炳辉 ,  代志强 ,  许禹诺 ,  胡伟 ,  郭秋婷 ,  汪海涛 ,  张鑫 ,  郭大勇 ,  林凯

IPC: H02J3/46 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/084 ,  H02J3/48

Abstract: 本发明属于分布式光伏优化运行技术领域，具体公开了一种分布式光伏出力场景生成方法、装置、设备及介质。获取若干分布式光伏的历史有功出力数据作为初始样本集，并对初始样本集进行预处理得到样本数据集；将样本数据集划分为测试集和训练集；构建生成式对抗网络模型；通过训练集对生成式对抗网络模型进行参数优化，通过参数优化后的生成式对抗网络模型生成分布式光伏出力场景，通过测试集测试分布式光伏出力场景，并输出通过测试的光伏出力场景。构建生成式对抗网络模型，然后通过历史数据进行模型训练，训练好的模型进行光伏出力场景生成，可以生成多种光伏场景，从而解决鲁棒性差的问题。