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公开(公告)号：CN103986186A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410201098.7
申请日：2014-05-13
Applicant: 清华大学 , 三峡大学 , 国网江西省电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC: H02J3/38
CPC classification number: Y02E10/563
Abstract: 本发明涉及一种风光水互补型微电网黑启动控制方法，属于电力系统微电网优化控制技术领域,该方法包括：读入微电网基础数据；将满足黑启动条件的分布式电源作为黑启动电源备选机组；将黑启动电源备选机组按功率大小排序，依次取其中一台机组作为黑启动机组；各分布式电源按照是否是黑启动电源、是否参加孤网频率控制选择控制策略和控制器参数，得到备选微电网黑启动方案；对得到的备选微电网黑启动方案进行仿真计算，判断备选方案的黑启动过程及孤网运行时，微电网的各节点电压和微电网频率是否满足稳定、安全限值等约束条件，满足约束条件的，作为可行的方案，并在可行方案中选择最优方案。本方法确保风光水互补型微电网具有较高的可靠性和经济性。
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公开(公告)号：CN118611068A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410590660.3
申请日：2024-05-13
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/06 , H02J3/00 , G06F30/27 , G06F18/27 , G06F113/04
Abstract: 一种基于数据驱动的配电网分段潮流线性化，步骤为：首先以基于物理模型的潮流计算方程为基础，建立不同母线类型下的数据驱动潮流方程，然后利用改进的k平面回归算法，将数据进行聚类，相近特征的作为一类，然后各自训练潮流模型，实现了潮流的离线学习，更好地拟合潮流的非线性；最后，当有新样本时，先进行归类，再进行潮流映射，从而实现了在线潮流计算。本方法在多个IEEE标准系统和改进的IEEE33节点系统进行仿真，在配电网不可观测性的场景下，该方法具有很高的精度，能解决数据共线性和潮流非线性的问题。
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公开(公告)号：CN114154279B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111425450.1
申请日：2021-11-26
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F30/18 , G06Q10/0631 , G06F18/23 , G06Q50/06 , G06F111/02 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F119/08
Abstract: 含蓄热式电采暖接入的配网承载能力的机会约束评估方法，包括获取气象数据与配网数据；建立热负荷需求模型，并采用聚类方法提取典型热负荷需求曲线；建立蓄热式电采暖系统与运行控制模型；建立含蓄热式电采暖接入的配网承载能力评估模型，并依据负荷调节能力确定机会约束置信度；获取基于非参数核密度估计的配网基础用电负荷概率分布，依据机会约束置信度提取蓄热式电采暖接入配网的基础负荷曲线，对含机会约束的评估模型进行确定性转化；对转化后的评估模型进行求解，得到配网可承载的最大供热面积。本发明能有效增大配网可承载的供热面积，提高配网利用率，实现在当前配网结构以及需求响应下蓄热式电采暖接入规模的合理评估。
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公开(公告)号：CN117674160A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311420744.4
申请日：2023-10-30
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于多智能体深度强化学习的有源配电网实时电压控制方法，包括以下步骤：步骤1：以配电网全天平均电压偏差最小和网损最小建立目标函数；步骤2：建立有源配电网实时电压控制模型的约束条件；步骤2.1：建立潮流约束；步骤2.2：建立光伏逆变器出力约束；步骤2.3：建立运行电压约束；步骤3：将有源配电网实时电压控制模型转变为分散部分可观测的马尔科夫决策过程Dec‑POMDP；步骤4：采用多智能体双延迟深度确定性策略梯度(MATD3PG)算法进行求解；步骤5：在集中式训练‑分散式执行的框架下实现光伏逆变器的协同电压控制。本发明所提方法无需依赖精确的配电网模型，并且本发明仅采用光伏逆变器调压，在不进行光伏有功削减的情况下，将电压稳定控制在安全范围。
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公开(公告)号：CN117454203A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311180652.3
申请日：2023-09-13
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F18/231 , G06F18/213 , G06F17/16 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 一种基于自编码器降维和BIRCH聚类的拓扑辨识方法，它包括以下步骤：步骤一：收集目标地区用户电压特性数据，并对所收集的数据进行归一化处理；步骤二：对归一化得到的标准化用户电压数据进行自编码器降维；步骤三：对降维后的数据进行BIRCH聚类；通过以上步骤对低压配电台区的户变关系进行辨识。本发明的目的是为了解决现有技术存在的需要更高效、准确的方法来识别低压配电台区的拓扑关系，以确保数据准确性和供电企业效率的技术问题，而提供的一种基于自编码器降维和BIRCH聚类的拓扑辨识方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117335425A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311116189.6
申请日：2023-08-31
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/06 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 一种基于GA‑BP神经网络的潮流计算方法，包括如下步骤：步骤1，收集电力系统的历史数据，包括有功功率、无功功率、电压幅值和相位，对数据进行归一化处理，并将数据划分为训练集和测试集；步骤2，建立BP神经网络模型；步骤3，初始化GA遗传算法参数；步骤4，使用GA遗传算法优化BP神经网络模型的权值和阈值，若达到最大迭代次数，停止迭代，将最优权值和阈值带入到BP神经网络模型，获得最优参数的BP神经网络模型；步骤5，使用测试集对最优参数的BP神经网络进行测试，评价模型的精度。本发明提供一种基于GA‑BP神经网络的潮流计算方法，建立非线性映射关系，解决了线性潮流无法精确表达潮流计算的非线性关系问题。
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公开(公告)号：CN112993973B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN201911294548.0
申请日：2019-12-16
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 清华大学 , 三峡大学 , 国网锦州供电公司
Inventor： 崔岱 , 徐飞 , 程特 , 姚星辰 , 陈磊 , 陈群 , 闵勇 , 周云海 , 陈晓东 , 葛维春 , 苏安龙 , 高凯 , 葛延峰 , 李铁 , 姜枫 , 张艳军 , 王明凯 , 胡锦景 , 周志 , 佟智波 , 梁鹏 , 谷博
Abstract: 本发明实施例提供一种储热装置和储电装置的配置方法及装置。其中，方法包括：获取电力系统中各火电厂和热电厂的机组参数、电力系统的能源和负荷预测结果、储热装置与储电装置的成本参数；根据电力系统中各火电厂和热电厂的机组参数、电力系统的能源和负荷预测结果、储热与储电装置的成本参数，获取储热装置和储电装置的配置容量与配置功率。本发明实施例提供的储热装置和储电装置的配置方法及装置，通过综合考虑储电装置和储热装置，能获得更准确的储热装置和储电装置的配置容量与配置功率，从而能发挥不同种类的储热装置和储电装置的作用，减少资源浪费。
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公开(公告)号：CN116599077A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202211607592.4
申请日：2022-12-14
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于机会约束规划的风储联合调频中储能的容量优化方法，属于电力系统新能源调频领域，包括以下步骤：步骤1：获取电力系统的基础数据；步骤2：构建风电场一次调频需求与风机一次调频备用容量模型；步骤3：构建储能全寿命周期成本模型；步骤4：构建基于机会约束规划的储能容量优化模型；步骤5：依据风储系统提供的一次调频容量满足系统一次调频需求的概率确定机会约束置信度；步骤6：采用蚁狮优化算法求解，选取最佳储能容量配备方案。本发明解决了目前风储联合系统在调频方面多关注在控制策略上而忽略了储能的容量配置成本，且风电并网电力系统中的储能容量优化配置更多集中在改善风电出力的波动性，并非辅助风电参与调频上的问题。
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公开(公告)号：CN112989279A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201911294551.2
申请日：2019-12-16
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 清华大学 , 三峡大学 , 国网辽宁省电力有限公司锦州供电公司
Inventor： 崔岱 , 徐飞 , 姚星辰 , 程特 , 陈磊 , 陈群 , 闵勇 , 周云海 , 郭胜凯 , 陈晓东 , 葛维春 , 苏安龙 , 高凯 , 葛延峰 , 李铁 , 姜枫 , 张艳军 , 王钟辉 , 姜狄 , 张凯 , 佟智波 , 梁鹏 , 谷博
Abstract: 本发明实施例提供一种含风电的电热联合系统的调度方法及装置。其中，方法包括：获取日内当前时间段的风电出力预测数据；根据日内当前时间段的风电出力预测数据和预先获取的本周期风电出力的预测数据集，获取日内风电出力的修正预测数据；根据日内风电出力的修正预测数据、电热联合系统中各机组和储热装置的参数、电热联合系统当前时间段的电负荷和热负荷的预测数据和根据日内上一时间段的日内调度计进行修正划获取的日前调度计划，获取当前时间段的日内调度计划。本发明实施例提供的含风电的电热联合系统的调度方法及装置，基于风电功率的超短期预测数据，对基于风电不确定性进行的短期预测获得的日前调度计划进行修正，能减少资源浪费。
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公开(公告)号：CN110912205A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911175908.5
申请日：2019-11-26
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于场景集的含风电电力系统运行备用动态调度优化方法，包括根据风电出力预测误差概率分布和负荷预测误差概率分布，抽样生成风电出力场景和负荷场景，作为初始场景集；采用同步回代缩减法筛选初始场景集筛选，得到代表性场景集；计算代表性场景集每个场景的失电量指标和弃风指标；计算上调备用需求和下调备用需求；将上调备用需求和下调备用需求作为可靠性约束，建立日前机组组合模型；求解日前机组组合模型，得到日前机组启停计划、出力计划和备用配置。本发明通过构建风电出力场景和负荷场景，计及发电机强迫停运率，建立机组出力和备用决策动态协调调度模型，避免了备用不足产生弃风限电。
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