-
公开(公告)号:CN119539311A
公开(公告)日:2025-02-28
申请号:CN202410908902.9
申请日:2024-07-08
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/0631 , H02J3/46 , H02J3/32 , G06Q50/06 , G06N5/01 , G06F18/23213 , G06N3/126
Abstract: 基于K‑means与模拟退火遗传算法的风光储协调配置方法,先采用K‑means算法对初始数据进行处理,随后构建风光储配置模型,最后采用模拟退火遗传算法进行求解。模拟退火遗传算法将模拟退火算法局部搜索能力强的优点和遗传算法全局搜索能力强的优点相结合,可以相互取长补短,以提高算法的精度和寻优速度。通过对某一园区的风光储能配置进行测试,最终取得了良好的结果,减少弃风弃光的同时使得投资成本最低,为微电网提供了有效的规划方案。
-
公开(公告)号:CN115081838B
公开(公告)日:2024-12-10
申请号:CN202210648413.5
申请日:2022-06-09
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 基于动态电价的蓄热式电采暖消纳风光的源荷协调调度方法,包括:根据采集的数据采用拉丁超立方和场景缩减法,得到典型受阻风光出力场景;采用偏大型半梯形函数和聚类方法将得到的受阻风光出力划分峰谷平时段,设定电价浮动系数,得到各时点的动态分时电价;定义智能控制装置,建立最大化消纳受阻风光,以及响应分时电价后系统负荷峰谷差期望最小的源荷优化模型,通过日前日内优化调度得到电采暖和受阻风光的运行计划,并与未采用动态分时电价的方案进行对比,结果表明采用动态分时电价机制运行的蓄热式电采暖负荷,能跟随系统调峰需求改变其运行方式,有效消纳受阻风光,在提高系统运行经济性的同时,起到均衡系统负荷的作用。
-
公开(公告)号:CN118316135A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410336633.3
申请日:2024-03-22
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于光伏逆变器无功调节的有源配电网实时电压控制方法,包括以下步骤:步骤1、以最小化配电网全天平均电压偏差和网损为目标建立有源配电网实时电压控制模型;步骤2、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;步骤3、将各光伏逆变器当作强化学习环境中的智能体,利用多智能体双延迟深度确定性策略梯度算法进行训练;步骤4、将训练完成的智能体模型应用于有源配电网中进行实时电压控制。本发明提供一种基于光伏逆变器无功调节的有源配电网实时电压控制方法,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),能更好的应对实际有源配电网中的不确定性,可以在系统不具备完善通信设备的条件下,根据系统最新状态进行实时电压控制,具有良好的控制时效性;本发明的强化学习算法为MATD3PG,该算法基于MADDPG优化而来,解决传统强化学习算法训练过程中出现收敛困难的问题,降低训练的复杂度,提升训练效果,并显著提高在线实时决策的效率;相较于传统的优化算法,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无功调压,在不进行光伏有功削减的情况下进行实时电压控制,无需额外的电压调节设备,经济性较好。
-
公开(公告)号:CN117474417A
公开(公告)日:2024-01-30
申请号:CN202311213366.2
申请日:2023-09-19
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06N7/01 , G06F17/16
Abstract: 一种基于风电功率时域特性和KDE的风电时序模拟算法,包括:Step1、以历史风电功率数据为基础,统计功率的波动量;Step2、计算状态转移率矩阵和状态转移累计概率矩阵;Step3、进行概率分布函数预测;Step4、根据Step1中得到波动量的概率分布,并对其采用三阶加权高斯分布拟合;Step5、生成所需长度的状态序列;Step6、遍历所有状态得到风电功率离散状态序列;Step7、遍历每个状态叠加相应的波动分量,得到最终的风电序列。针对传统马尔科夫链蒙特卡洛法状态难以跳变、波动过于频繁的问题,对风电功率的时域特性和持续时间分布拟合进行了调整。引入非参数核密度估计法对状态持续时间进行抽样,使抽样模拟生成的风电功率时间序列能够较好的复现原始数据特性。
-
公开(公告)号:CN116485000A
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202310099371.9
申请日:2023-02-01
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/04 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006
Abstract: 一种基于改进的多元宇宙优化算法的微电网优化调度方法,属于电力系统优化调度领域,步骤为:建立微电网中光伏机组模型、风力发电机组模型、燃气轮机模型、储能元件模型;建立孤立微电网动态多目标优化调度模型;利用改进的多元宇宙优化算法进行求解,宇宙膨胀时期,黑洞和白洞存在机会均等,如果存在虫洞则黑洞穿越虫洞在最优宇宙周围以TDR旅行距离率进行探索成为白洞;若不存在虫洞,则黑洞基于已穿越的白洞进行螺旋式星系公转,采用指数形式改进传统的旅行距离率TDR,在迭代中寻找微电网优化调度模型的最优解。本发明的目的是为了能够更加有效地指导微电网的调度工作,减少微电网综合运营成本,提高电力系统稳定性。
-
公开(公告)号:CN114548757A
公开(公告)日:2022-05-27
申请号:CN202210158115.8
申请日:2022-02-21
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种考虑源荷不确定性的火电机组灵活性改造规划方法,它包括以下步骤:步骤1:获取电力系统的基础数据;步骤2:对所获取的电力系统的基础数据进行数据处理;步骤3:根据系统基础数据构建电力系统年度随机规划模型;步骤4:将随机规划模型中的机会约束确定化;步骤5:设置不同的火电机组调峰深度并对模型分别进行求解,比较各不同调峰深度下年运行结果,择取最优火电机组改造方案;步骤6:调节机会约束的置信度以达到更优的系统运行状态。本发明的目的是为了解决目前在对高比例可再生能源电力系统中火电机组灵活性进行改造及深度调峰运行进行优化时,所存在的因为可再生能源出力存在随机性及波动性,导致预测与实际出力的不一致,使得确定性的优化给出的结果往往偏于保守的技术问题。
-
-
-
-
-