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公开(公告)号：CN104573313B
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201410597274.3
申请日：2014-10-29
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种峰谷分时电价下的用户响应模型的获取方法及系统，该方法包括如下步骤：利用模糊数表示峰谷分时电价水平以及预先设定的其他影响用户响应行为的因素，并根据峰谷分时电价水平以及预先设定的其他影响用户响应行为的因素的权重确定用户响应行为的影响因素综合指标；根据影响因素综合指标建立用户响应行为的线性回归模型；获取若干组影响因素以及用户响应电量的观测值，根据观测值并通过模糊最小二乘法确定线性回归模型中的响应参数；根据响应参数确定峰谷分时电价下的用户响应模型。本发明有利于提高峰谷分时电价下的用户响应模型的准确性与有效性，为电网负荷控制提供可靠依据，从而产生显著的社会、经济和环境效益。
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公开(公告)号：CN107591815A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710798922.5
申请日：2017-09-07
Applicant: 华南理工大学
IPC: H02J3/16
Abstract: 本发明公开了一种求解含离散控制电力系统无功优化的分解方法，包括如下步骤S1、将电力系统无功优化问题构建成MINLP模型；S2、构建具有可分离结构的MINLP模型；S3、构建完全可分离结构的模型；S4、对步骤S3构建的完全可分离结构的模型进行求解，获得电力系统无功优化结果。本方法首先将电力系统无功优化问题构建成MINLP模型，该模型对电网结构没有特殊要求，既适用于辐射性的中低压配电网，也适用于复杂的高压大电网，适用性广，然后通过复制离散控制变量，并允许模型中的其中一个离散控制变量连续变化，同时增加离散控制变量与可连续变化的离散控制变量之间的一致性约束，使得原问题除一致性约束外具备可分离的结构，可以较为快速、准确地获得优化结果。
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公开(公告)号：CN104732101B
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201510159485.3
申请日：2015-04-03
Applicant: 华南理工大学 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种电网调度操作中系统总有功失负荷值确定方法和系统，其方法包括：确定各个历史时间段内调度操作开关设备时的历史系统负荷值、历史网架综合因子、历史系统总有功失负荷值；建立调度操作开关设备的系统负荷值与系统总有功失负荷值、网架综合因子与系统总有功失负荷值、系统负荷值与网架综合因子的连接函数初始模型；根据历史系统负荷值、历史网架综合因子、历史系统总有功失负荷值、各所述连接函数初始模型确定该历史时间段对应的各连接函数模型；根据当前系统负荷值、当前网架综合因子、当前调度操作时间对应的历史时间段的各所述连接函数模型确定调度操作开关设备时的当前系统总有功失负荷值。本方案提高了确定当前系统总有功失负荷值的效率。
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公开(公告)号：CN104463344A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410597479.1
申请日：2014-10-29
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 华南理工大学
Abstract: 一种电网短期负荷预测方法和系统，根据与预测日同类型日期的历史数据计算预测日的日负荷曲线变化系数。根据同类型日期的历史数据进行回归分析，得到日最大负荷与日最高温度的回归方程，以及日最小负荷与日最低温度的回归方程。根据日最大负荷与日最高温度的关系，以及日最小负荷与日最低温度的关系对预测日的最大负荷和最小负荷进行预测，再结合预测日的日负荷曲线变化系数得到预测日的各时段的负荷预测值。由于考虑气温变化对日负荷曲线变化的影响，提高了夏季炎热等特殊气温条件下的短期负荷预测精度，与传统的电网短期负荷预测方法相比，提高了预测准确性。
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公开(公告)号：CN102983574B
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201210375387.X
申请日：2012-09-27
Applicant: 华南理工大学 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司
IPC: H02J3/16
CPC classification number: Y02E40/34
Abstract: 本发明公开了一种在线可变权重的多目标混合整数协调二级电压的控制方法具体步骤如下：计算分区内被控量相对于控制变量的控制灵敏度；将发电机励磁电压参考值离散化，得到控制量的状态空间，建立协调二级电压控制模型；分别以二次规划形式的控制模型中目标函数的两个分量和约束作为目标函数和约束求解得到单一目标分量下的最优解；建立包含连续控制和离散控制的多目标混合整数规划模型；然后计算各目标函数的权重系数根据这个重系数获得的帕累托前沿选择一个最优解。采用本发明能够避免在实际系统应用中各目标分量函数值数量级相差过大时权重系数难以合理设置的问题，并根据系统实际运行状况实时制定各目标的权重系数，增强系统对各类运行工况的应对能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102931663B
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201210401607.1
申请日：2012-10-19
Applicant: 华南理工大学 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司
IPC: H02J3/18
CPC classification number: Y02E40/30
Abstract: 本发明公开了一种大规模交直流电力系统的动态无功优化方法，关键在于首先根据等式约束，求解交直流系统状态变量对控制变量的灵敏度系数矩阵；然后考虑断面功率不等式约束，求解断面功率对控制变量的灵敏度系数矩阵，由此建立单个时间点的断面功率约束的交直流无功优化逐次线性规划模型；最后按各个时间点逐一求解并能考虑相邻时间断面直流线路功率波动平滑性的耦合约束，在求解这一时间点时引入上一时间点的计算结果，真实体现动态优化思想。采用本发明既可以考虑相邻时间断面直流功率波动平滑性的耦合约束，又避免了传统的求解动态无功优化完整模型所带来的庞大计算量和“维数灾”问题。
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公开(公告)号：CN102856912B
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201210339605.4
申请日：2012-09-13
Applicant: 华南理工大学 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司
IPC: H02J3/16
CPC classification number: Y02E40/34
Abstract: 本发明提出构建考虑无功装置损耗和站间无功交互作用的多目标多站点无功协调控制系统，包括步骤：根据运行电压偏差，确定需要参与无功协调控制的N个控制站点；进而获取各个控制站点中所有无功补偿装置的运行状态和设备容量参数；根据站内无功装置的运行状态，将离散型无功补偿装置（如电容器、电抗器）纳入连续型无功补偿装置（如SVC装置）的控制体系，建立各个控制站点的站内无功协调控制模型；联合N个控制站点，构建考虑装置总损耗、电压总偏差等多目标多站点的无功协调控制系统；求解系统的无功协调控制模型，得到各个控制站点中无功装置的调节量；输出各个控制站点的无功装置调节量；然后进行无功协调控制。本发明提出构建考虑无功装置损耗的多目标多站点的无功协调控制系统，通过该无功协调控制系统的求解为决策者提供最优协调控制策略，在稳定系统电压的同时实现节能降耗的目的。该无功协调控制系统对电网的安全、稳定和经济运行具有重大的意义。
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公开(公告)号：CN117876030A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311669229.X
申请日：2023-12-07
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q30/0204 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种海上风电场机组和集电网络的协调规划方法，包括：根据现有海上风电场的实际拓扑连接情况，设定多个风电机组待选节点和一个海上升压平台节点，并考虑多风向情景的尾流效应，构建得到考虑多风向尾流效应的海上风电场机组和集电网络的协调规划模型；对所述海上风电场机组和集电网络的协调规划模型采用折线处理相交规避算法进行求解，得到协调规划结果。本发明在模型中提出了尾流损耗因子来描述多风向情景，使尾流模型更贴合实际情况；并在模型中采用折线处理电缆相交规避的算法替代传统的相交规避约束，提高了模型的求解效率。
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公开(公告)号：CN117875536A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311545110.1
申请日：2023-11-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , H02J3/38
Abstract: 针对已有应用的PFT方法将不足以支撑解决现货市场中零碳电力用户现货绿电实时动态的测算问题。本发明公开了一种零碳电力用户网购绿电消纳量测算方法及装置，该方法包括主网层面测算和配网层面测算两个方面，本发明通过在主网层面和配网层面均进行测算，并配采用基于电力传输分配因子的潮流追踪法来计算，能为不同电压等级、不同负荷容量的零碳电力用户提供多层级、高精度的绿电测算依据，充分考虑实际应用中的可行性和实用性。
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公开(公告)号：CN115271161A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210681305.8
申请日：2022-06-15
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种多能负荷短期预测方法，包括：获取数据；进行数据预处理，并执行动态Copula相关分析与负荷模糊聚类分析；基于模糊优化曲线形态分析算法，对每类负荷曲线簇分别进行特征识别提取；基于统计频率分布，计算判别得到每类负荷曲线簇的总体特征分布集合；基于机器学习算法分类建立组合负荷预测模型，依据每类负荷曲线簇的历史特征数据进行组合模型训练；用概率转移链模型判断预测时段负荷所属的分类，基于该类训练完成的负荷预测模型进行负荷特征的预测，并针对未来用电特征展开分析。两阶段式模糊优化负荷特征识别组合模型相较于传统模型在计算效率与具体性能上均有高效的提升，能够适应实际多能负荷预测工作的发展动态。
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