一种基于虚拟电厂的区域综合能源系统运行方法及系统

    公开(公告)号:CN111474900A

    公开(公告)日:2020-07-31

    申请号:CN201911148980.9

    申请日:2019-11-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟电厂的区域综合能源系统运行方法和系统,获取终端IES和区域IES的运行结构并获取各终端IES当期的数据信息;对CCHP系统运行方式进行分类,建立终端IES最大冗余供能能力模型、预期净成本模型和约束条件;确定各设备单元对应的经济运行方式、最大冗余供能能力和终端IES的购电量售电量信息;控制各供能设备的实际出力;建立区域IES运营结算方案,形成各终端IES的实际净成本。本发明一种基于虚拟电厂的区域综合能源系统运行方法及系统构建了基于虚拟电厂的区域综合能源系统运行框架,实现了终端IES在不改变传统电力网络架构的前提下向区域IES过渡。

    一种售电主体间竞争模型的建立方法及系统

    公开(公告)号:CN110930190A

    公开(公告)日:2020-03-27

    申请号:CN201911150026.3

    申请日:2019-11-21

    Abstract: 本发明公开了一种售电主体间竞争模型的建立方法和系统,包括:对售电主体进行分类,并建立售电主体和用户的约束条件;建立博弈模型,构建博弈构式,确定博弈顺序;获得所有售电主体的需求,并确定各售电主体的利润函数和价格应变函数;对所述博弈模型逆向求解;放松所述约束条件,并重复执行直至获取各售电主体参与市场竞争的博弈数据。本发明一种售电主体间竞争模型的建立方法及系统,针对市场上已有和新增的售电主体,同时考虑价格竞争因素和增值服务差异化因素,综合进行竞争分析;并运用博弈论的思想,借鉴相关经济学的模型,将其应用于售电侧市场上,为制定一种售电主体间的价格和服务竞争模型提供支撑。

    精细化管理背景下的县级供电企业综合评价方法及装置

    公开(公告)号:CN109377082A

    公开(公告)日:2019-02-22

    申请号:CN201811352738.9

    申请日:2018-11-14

    Abstract: 本发明公开了一种精细化管理背景下的县级供电企业综合评价方法及装置,包括:选取评价准则,并得到多个评价指标;采用组合优化确权法获取评价准则的组合权重值;基于对抗型数据包络交叉分析法求得所述评价指标相对评价值;将所述综合权重值与相对评价值进行加权得到静态交叉评价值;设置考核周期,求出供电企业在考核周期内各年份的静态交叉评价值;基于信息熵和时间度确定时序加权向量,基于时序加权向量对各年份的静态交叉评价值进行线性加权,获取动态综合评价值;根据所述动态综合评价值,建立所述供电企业的奖惩系数。该方法在评价标准统一、主客观性协调、薄弱环节识别具有较强的优势,适用于不同区域垄断企业之间的间接竞争。

    一种分布式光伏发电发展趋势推演方法

    公开(公告)号:CN117332895A

    公开(公告)日:2024-01-02

    申请号:CN202311325601.5

    申请日:2023-10-12

    Abstract: 本发明公开了一种分布式光伏发电发展趋势推演方法,涉及分布式光伏发电技术领域,解决了传统电源规划模型无法充分考虑政策、市场、技术等多因素的综合影响的问题,其技术方案要点是:构建参数预测模块,为系统动力学模块提供输入参数;构建系统动力学模块,用于运行分布式光伏发电推演系统,所述分布式光伏发电推演系统包括:经济性子系统、政策子系统和分布式光伏发电发展子系统,所述经济型子系统和政策子系统为所述分布式光伏发电发展子系统提供预测依据,所述分布式光伏发电发展子系统用于预测分布式光伏发电发展趋势;通过分析政策、市场、技术各因素之间的相互影响,量化分布式光伏未来的发展趋势。

    一种月度售电量组合预测方法、设备和介质

    公开(公告)号:CN115619447A

    公开(公告)日:2023-01-17

    申请号:CN202211361365.8

    申请日:2022-11-02

    Abstract: 本发明公开了一种月度售电量组合预测方法、设备和介质,该方法包括:S1、采集目标区域内的历史用电数据,基于X12季节调整方法对用电数据进行分析,获取调整后的趋势因素、季节因素和不规则因素;S2、构建LSTM模型,根据LSTM模型对调整后的趋势因素、季节因素和不规则因素进行单因素时间序列分析,得到各个因素分量序列的预测值;S3、根据各个因素分量序列的预测值确定月售电量预测值。利用X12季节调整方法考虑季节因素对于月度售电量的影响,同时考虑不规则因素的影响,对月售电量的历史值进行调整,再利用时间序列法进行预测,提高了对月度售电量的预测精度。

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