-
公开(公告)号：CN117474270B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202311501128.1
申请日：2023-11-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/40 , G06F30/27 , H02J3/00 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于BP的电动公交车激励‑响应特性精准量化方法，属于电力负荷调控领域。对电动公交车充电及运行信息采集，构建电动公交车充放电运行约束模型，运行约束主要由电动公交车当前剩余SOC和剩余发车时间决定，提出基于BP神经网络的电动公交车充放电损耗模型，对采集的电动公交车充电信息和运行信息进行训练，对构建的充放电损耗模型中的系数进行整定；提出基于BP神经网络的电动公交车激励‑响应特性模型，结合电动公交车充放电运行约束和基于BP神经网络的充放电损耗模型，可量化获得精准的电动公交车激励‑响应特性。本发明提升了电动公交车激励‑响应特性的准确度，为电动公交车参与电网调控提供坚强的技术支撑。
-
公开(公告)号：CN117289072B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202311054764.4
申请日：2023-08-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/08 , G01R19/165 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及一种基于电压编码的电网不良数据辨识方法，属于电力系统技术领域。解决现有不良数据的辨识过于冗杂的问题。包括以下步骤：步骤1：电压编码的计算；步骤2：不良数据的辨识。本发明的方法将系统运行方式的变化蕴含在电压编码的变化里，每次运行方式发生变化的时候只需对电压编码做出一定的修正，辨识速度很快。
-
公开(公告)号：CN118134538A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410463221.6
申请日：2024-04-17
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国网黑龙江省电力有限公司 , 国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06Q30/0202 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q30/0201 , G06Q10/101 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种区域备用市场出清与省级安全校核协同运作方法，提出一种新型区域备用市场的备用共享模型，整个模型分为两部分：首先，在日前电能市场出清后开展区域备用市场，确定备用市场的出清方案；其次，校验各省在不确定运行工况下共享备用的跨省调度方案的可行性，若没有联络线过载，则跨省调度方案可行；否则，调整出清计划重新校验，直到调度方案可行，出清模型结束；本发明提出在区域电网范围内进行跨省备用共享，建立区域级备用出清模型和省网级备用安全调度校核迭代优化模型，能够降低区域备用市场的出清成本，有效提升新能源消纳与增强电力保供应。
-
公开(公告)号：CN117559454B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311501139.X
申请日：2023-11-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H02J3/06 , H02J3/16 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种信息‑物理模型联合驱动的电网拓扑结构辨识方法，属于电力系统领域。采集电网拓扑各节点的进线与出线上的潮流数据，构建电网量测错误数据修正模型，构建电网量测数据流通性检测模型，构建电网量测数据修正模型，来对上述模型检测出的错误数据进行修正，构建电网拓扑结构辨识信息模型，取电网所有支路有功损耗总和、电流误差总和、电压误差总和最小为目标函数；并构建等式约束条件和不等式约束条件对支路关联矩阵进行约束，提出电网拓扑结构功率偏差率物理模型，对多解的电网拓扑中的差异支路进行检测来辨识出正确的拓扑，而不是进行全网潮流计算，进而提高了电网拓扑辨识效率。本发明可提升电网拓扑结构辨识的准确度。
-
公开(公告)号：CN116840685B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202310655781.7
申请日：2023-06-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明提出一种基于等效电路模型和伪二维电化学模型联合预测SOP的方法，本发明首先建立储能电池的功率状态预测数学模型，该模型结合了等效电路模型和伪二维电化学模型。其次，考虑到电池运行安全约束边界条件直接影响功率预测的准确度，本发明基于P2D电化学模型建立以固相浓度和液相浓度为主的内部微观约束条件；建立基于等效电路模型建立以电压、电流为主的电池运行电信号安全约束条件。最后，将所构建的约束条件与电池功率预测模型相结合，实现储能电池功率的高精度预测。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117559454A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311501139.X
申请日：2023-11-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H02J3/06 , H02J3/16 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种信息‑物理模型联合驱动的电网拓扑结构辨识方法，属于电力系统领域。采集电网拓扑各节点的进线与出线上的潮流数据，构建电网量测错误数据修正模型，构建电网量测数据流通性检测模型，构建电网量测数据修正模型，来对上述模型检测出的错误数据进行修正，构建电网拓扑结构辨识信息模型，取电网所有支路有功损耗总和、电流误差总和、电压误差总和最小为目标函数；并构建等式约束条件和不等式约束条件对支路关联矩阵进行约束，提出电网拓扑结构功率偏差率物理模型，对多解的电网拓扑中的差异支路进行检测来辨识出正确的拓扑，而不是进行全网潮流计算，进而提高了电网拓扑辨识效率。本发明可提升电网拓扑结构辨识的准确度。
-
公开(公告)号：CN119891380A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411955809.X
申请日：2024-12-28
Abstract: 本发明涉及电力系统调控技术领域，提供了一种单厂对多点的虚拟电厂最优调控方法，包括：采集虚拟电厂信息和电网节点信息；基于所述虚拟电厂信息和电网节点信息，构建单厂对多点的虚拟电厂可调能力最优上报模型；建立虚拟电厂可调能力最优上报策略，对所述单厂对多点的虚拟电厂可调能力最优上报模型求解；建立虚拟电厂内部指令分解方法，对所述虚拟电厂可调能力最优上报策略进行分解；本发明能够精确反映虚拟电厂的实时能力，提升了上报精度与资源利用率；实现了多点资源的高效协同，最大化资源利用效率；增强了虚拟电厂的竞争力与灵活性，能够快速响应电网多样化的需求；实现了从被动响应到主动优化的转变，推动了智能化调控的发展。
-
公开(公告)号：CN118644008B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202410641484.1
申请日：2024-05-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06Q50/06 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及电力调控技术领域，特别涉及一种支撑可调节资源调度域聚合评估的数据驱动方法及装置，其中，方法包括：在离线阶段生成目标电网中基本柔性资源参数和聚合商数量，以计算每个聚合可行域和每个基本柔性资源的可行域；利用每个聚合可行域和每个基本柔性资源的可行域训练前馈神经网络，获得可信评估模型；在线阶段动态接入新柔性资源参数，并对新柔性资源进行动态划分，得到其对应的最优聚合域；将新柔性资源参数和最优聚合域输入至前馈神经网络中进行可信评估，得到柔性资源的可信调控域。由此，解决了现有聚合技术难以在实际应用中对柔性资源进行动态评估划分后快速计算其可行域等问题。
-
公开(公告)号：CN119849693A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411941238.4
申请日：2024-12-26
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于BERT的电动汽车广义储能时空预测方法，包括：采集电动汽车的时间信息和空间信息；构建空间维度的电动汽车广义储能等效模型，利用基于BERT算法的电动汽车广义储能等效空间参数辨识模型对在线采集的电动汽车的空间信息进行训练，辨识电动汽车广义储能等效模型的参数；构建时间维度的电动汽车广义储能等效模型，利用基于BERT算法的电动汽车广义储能等效时间参数辨识模型对在线采集的电动汽车的时间信息进行训练，辨识电动汽车广义储能等效模型的参数。本发明能够精确捕捉电动汽车储能的地理分布，优化充放电行为的区域调度，深度挖掘电动汽车储能行为的时间规律，提供动态、精确的时间序列预测。
-
公开(公告)号：CN119717544A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510217096.5
申请日：2025-02-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及虚拟电厂运行控制技术领域，特别涉及一种虚拟电厂的动态自编程运行控制方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取目标虚拟电厂运行过程中的典型变化需求，以编写云侧大语言模型的系统提示词；将典型变化需求输入云侧大语言模型中，以构造虚拟电厂运行控制的自编程微调数据集；利用自编程微调数据集对预先构建的端侧大语言模型进行监督微调，以得到微调后的端侧大语言模型；将目标自然语言变化需求输入至微调后的端侧大语言模型中，以生成虚拟电厂运行控制的优化代码，并对优化代码进行动态编程与自校正。由此，解决了现有优化控制方法难以适应虚拟电厂运行过程中出现的拓扑结构变化和灵活性资源参数变化等问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
82
records
(took 0.057 seconds)
