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公开(公告)号：CN118868251A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410896295.9
申请日：2024-07-05
Applicant: 清华大学
IPC: H02J3/46 , H02J3/06 , H02J3/14 , G06F30/20 , G06F119/02 , G06F113/04 , G06F111/04
Abstract: 本发明提出一种考虑可再生能源不确定性的配电网可靠性评估方法，该方法包括基于包含可再生能源的配电网的出力数据构建混合高斯分布模型；基于配电网的出力数据和运行数据构建可靠性评估模型，可靠性评估模型包括可靠性目标函数和含有机会约束的约束条件；基于混合高斯分布模型的分位数求解算法将机会约束转化为确定性约束以得到目标约束条件；获取配电网处于不同工况下的目标出力数据和目标运行数据；将满足目标约束条件的目标出力数据和目标运行数据输入可靠性目标函数计算得到配电网的可靠性。利用本发明的方法能够提高可靠性评估的准确性。
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公开(公告)号：CN117543586A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311509217.0
申请日：2023-11-14
Applicant: 清华大学 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习模型的电压调节方法和装置，通过将历史数据集作为输入数据传输至参数化电压调节模型中获得相应优化模型，并求解优化模型获得输出数据集，继而整合输入数据集和输出数据集获得对应训练数据集；然后从训练数据集中提取获得调节参数和第一调节策略，并将编码后的参数和调节策略发送至机器学习模型，以使学习模型对其进行训练学习输出多个电压调节策略；再对多个电压调节策略进行评估，根据评估结果从中选择一个作为第一电压调节策略对配电网进行调节。本发明通过对于机器学习模型的学习能力的充分利用，提高了电压调节策略预测结果的准确性，从而提高配电网系统的运行安全性和经济性。
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公开(公告)号：CN116937586A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310844378.9
申请日：2023-07-11
IPC: H02J3/06 , H02J3/38 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/28 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06N3/092
Abstract: 本发明提出一种基于强化学习的主动配电网安全调度方法及装置，属于电力系统运行控制技术领域。其中，所述方法包括：建立主动配电网分布式资源最优调度模型并转化为马尔科夫决策过程模型；基于所述马尔科夫决策过程模型，离线训练所述主动配电网对应的强化学习智能体、用于检查所述强化学习智能体的动作是否安全的基于鲁棒高斯过程回归的动作监视器和用于修正强化学习智能体不安全动作的基于神经网络的动作修正器；利用训练完毕的强化学习智能体、所述动作监视器和所述动作修正器进行主动配电网的安全调度。本发明可在缺少主动配电网模型的情况下利用强化学习实现分布式资源的最优调度，并有效避免主动配电网出现电压越限和线路过载的情况。
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公开(公告)号：CN111416395B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202010236368.3
申请日：2020-03-30
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种多级电网嵌套分解协调有功无功联合调度方法，属于电力系统运行控制技术领域。首先建立多级电网协同的有功无功联合调度模型，在各级电网之间采用嵌套分解协调的方式求解各级电网协同的有功无功联合调度模型，并基于最优解，对全部层级全部区域电网进行有功无功联合调度。其关键步骤是：分解协调计算某级中某区域电网与其下属电网的有功无功联合调度最优解、计算某级中某区域电网的最优割平面与近似投影函数，这两个步骤之间互相递归调用，实现各级电网协同的有功无功联合调度模型的分解协调计算。本方法收敛速度快，能够保证各级电网运行的安全，避免局部过载、电压越限等运行风险。
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公开(公告)号：CN110880758B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201911152448.4
申请日：2019-11-22
Applicant: 清华大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种电力系统中输电网与配电网分解协调最优潮流控制方法，属于电力系统运行控制技术领域。本方法综合考虑了输电网的极坐标最优潮流控制模型与配电网的支路最优潮流控制模型，并结合输电网与配电网之间的边界耦合关系，建立了输配协同的最优潮流控制模型。本发明针对所提出的采用凸松弛技术凸化的最优潮流控制模型，提出了一种电力系统中输电网与配电网之间的迭代求解算法，实现输配协同的最优潮流控制模型的分解协调计算。本发明方法中涉及的算法具有良好的收敛速度，可以减少输电网与配电网的全局总发电成本，并消除输配边界功率不匹配、电压越限等安全问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111817309A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010542836.X
申请日：2020-06-15
Applicant: 清华大学 , 国网冀北电力有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于异步ADMM的输配电网分解协调无功电压控制方法，属于电力系统的运行控制技术领域。该方法对包含一个输电网和多个辐射状配电网的电力系统建立输电网与配电网协同的无功电压控制模型。考虑到不同配电网的计算能力及通信条件相差较大的实际情况，本发明提出了一种电力系统中输电网与配电网之间的异步分布式迭代求解算法，实现输配协同的无功电压控制模型的分解协调计算。本发明中的无功电压控制模型的分解协调控制方法，具有良好的收敛速度，可以消除输配边界功率不匹配、电压越限等安全问题。本发明方法能够对输电网与配电网进行协调无功电压控制，消除安全风险，同时本发明对电力系统的协调效率高，利于实际应用。
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公开(公告)号：CN110224443B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201910275369.6
申请日：2019-04-08
Applicant: 清华大学 , 国网吉林省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种发电机组与换热站联合启停控制决策方法，属于电力系统运行技术领域。本方法建立了发电机组与换热站联合启停控制决策模型，该模型以常规火电机组与供热火电机组的总发电和供热成本最小化为目标函数，约束条件包括电力系统约束条件与供热系统约束条件。本方法通过大M法对所建立的发电机组与换热站联合启停控制决策模型进行等价变换，最后对得到的混合整数二次规划问题进行求解得到发电机组与换热站联合启停计划。本方法可以避免传统基于经验的控制决策风险带来的电力与热力供应不足风险，保证供电与供热安全可靠性，同时充分挖掘供热系统的热惯性与储热特性，对电力系统的风电消纳有显著改善。
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公开(公告)号：CN110880758A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201911152448.4
申请日：2019-11-22
Applicant: 清华大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种电力系统中输电网与配电网分解协调最优潮流控制方法，属于电力系统运行控制技术领域。本方法综合考虑了输电网的极坐标最优潮流控制模型与配电网的支路最优潮流控制模型，并结合输电网与配电网之间的边界耦合关系，建立了输配协同的最优潮流控制模型。本发明针对所提出的采用凸松弛技术凸化的最优潮流控制模型，提出了一种电力系统中输电网与配电网之间的迭代求解算法，实现输配协同的最优潮流控制模型的分解协调计算。本发明方法中涉及的算法具有良好的收敛速度，可以减少输电网与配电网的全局总发电成本，并消除输配边界功率不匹配、电压越限等安全问题。
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公开(公告)号：CN106992555B
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201710274062.5
申请日：2017-04-25
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 清华大学 , 国家电网公司
Abstract: 本发明涉及一种辅助服务市场环境下的热电联合系统分布式调度方法，属于电力系统运行控制技术领域。本方法综合考虑了电力系统的调度模型和供热系统的调度模型，并考虑了辅助服务市场环境下的额外调度目标，建立了辅助服务市场环境下热电联合系统调度模型。基于变方向乘子算法，电力系统和各个供热系统分布式处理各自所管辖区域的调度问题，通过不同系统间边界数据的交互迭代获得辅助服务市场环境下的热电联合系统分布式调度最优解。本发明提出的辅助服务市场环境下的热电联合系统分布式调度方法具有良好的收敛速度，可以通过供热系统的储热效应提高系统运行的灵活性。
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公开(公告)号：CN106159974A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610623913.8
申请日：2016-08-02
Applicant: 清华大学
CPC classification number: H02J3/20 , G06F17/11 , H02J3/18 , H02J2003/007 , H02J3/382
Abstract: 本发明提出一种输配协调的分布式无功电压优化方法，属于电力系统的运行和控制技术领域。本方法综合考虑了输电网模型、配电网模型与输配的耦合关系，构建了由目标函数和约束条件构成的输配联合无功优化模型；随后，对配电网非凸约束进行二阶锥松弛，将其转化为凸约束；应用改进的广义Benders分解方法对所提出的模型进行求解。本发明所提出的方法只需要在输电网与配电网之间交互少量的信息，并具有良好的收敛速度；保证输配调度与控制的独立性，解决传统输配独立无功优化方法造成的过电压、功率失配等问题，达到全局网络损耗最优。
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