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公开(公告)号：CN119093441A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411093587.5
申请日：2024-08-09
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/32 , H02J3/46 , H02J3/06 , H02J7/34 , H02J3/14 , H02J3/38 , H02J15/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于风电不确定性的超级电容器‑氢储能系统优化配置方法。该方法首先建立了风电和超级电容器‑氢储能系统接入后的配电网模型。以有功网损、电压偏差以及总投资费用最小为目标，引入机会约束建立储能系统优化配置模型。在此基础上，以IEEE33节点配电网络为算例，通过改进灰狼算法对模型进行求解，得到储能系统的最优配置方案。结果表明，本发明所提模型和算法能有效地对储能系统进行配置，提高整体经济性和安全性，同时提高系统的风电消纳能力。
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公开(公告)号：CN116345568A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310313835.1
申请日：2023-03-28
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/46 , F28D20/00 , F24T10/00 , F22B33/18 , G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , F02C6/00 , F03D9/25 , H02J3/28
Abstract: 一种含有REGS系统配合CHP机组和CSP电站改善热电比的方法，首先对综合能源系统内的各个设备进行详细的建模，以热电比作为调节手段，并综合考虑机组的出力特性，REGS系统的最大装机功率，最大储热量，建立了考虑整个含有风电、CSP电站、REGS系统、CHP机组以及储能(储电、储热)设备构成的综合能源系统结构，REGS系统加入热电装置可有效增加综合能源系统热电比可调范围。本发明方法实现了REGS系统、CHP机组以及CSP电站的联合运行，能够在提升IES运行经济性的同时，实现系统碳减排与风电的高水平消纳为：综合能源系统的实际运行提供参考与决策支持。
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公开(公告)号：CN119297996A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411335613.0
申请日：2024-09-24
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/00 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F17/10 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , H02J3/06 , H02J3/28 , H02J3/32 , H02J3/46 , H02J3/38 , G06F111/10 , G06F111/06 , G06F113/04 , G06F111/04
Abstract: 一种基于模糊机会约束和主从博弈的微电网两阶段优化调度方法，包括以下步骤：步骤一：建立微电网数学模型；步骤二：在日前调度阶段，建立基于激励型需求响应机制的微电网主从博弈双层优化模型，模型中的博弈主体分别为配电网运营商和微电网运营商；步骤三：在日内调度阶段，提出基于模型预测控制的日内滚动优化调度策略，实现日前调度计划的优化调整；步骤四：利用模糊机会约束刻画不同时间尺度下风光出力和负荷的不确定性，将系统中的确定性约束转化为模糊条件约束，同时利用梯形函数对模糊参数进行清晰化处理；步骤五：日前调度阶段中，分别利用粒子群算法和CPLEX求解器迭代求解上层优化模型和下层优化模型；日内调度阶段采用CPLEX求解器迭代求解。
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公开(公告)号：CN119204285A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411085797.X
申请日：2024-08-08
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N3/0442 , H02J3/00 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F18/2431 , G06F18/211 , G06F18/27 , G06N3/006
Abstract: 一种串‑并行集成学习的连续多日风电功率预测方法，包括：基于XGBoost模型的特征贡献度评分机制与人工经验相结合，对输入特征进行筛选；通过PSO算法优化，交叉验证训练集与验证集，获得XGBoost模型的最优超参数集；输入初始训练样本，基于Bagging策略随机采样对初始训练样本有放回的抽样，获得各子样本集；以树的集成模型为基学习器，针对抽样得到的子样本集分别训练对应XGBoost模型；对于各XGBoost模型的连续多日风电功率预测结果，采用均值投票策略将各个子模型预测结果组合。该方法可实现连续多日风电功率准确预测，其对于提高电力系统的运行效率、稳定性和可靠性，降低电力成本，促进可再生能源发展，减少碳排放具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119067338A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410922047.7
申请日：2024-07-10
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q40/04 , G06Q50/06 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种考虑氢能多元利用与绿证联合交易的综合能源优化调度方法，包括建立考虑氢能多元利用的综合能源系统；建立阶梯碳交易联合绿证交易模型；建立改进粒子群算法模型；建立考虑氢能多元利用与绿证联合交易的综合能源系统优化调度目标函数和约束条件。该方法建立阶梯碳交易联合绿证交易模型，在系统和低碳机制两个层面实现低碳经济的互补优势，在一定程度上减少传统综合能源系统的碳排放和提高系统可再生能源消纳率。
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公开(公告)号：CN119048272A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410960485.2
申请日：2024-07-17
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06F17/10
Abstract: 本发明涉及一种光热生物质能利用的源荷协调优化调度方法。首先，在“源”侧构建含光热生物质能利用模型的IES耦合供能模型，利用塔式太阳能聚光集热器来收集热量驱动生物质进行气化反应，并将STBU耦合电转气系统，促进风电消纳并实现生物质气化装置高效燃烧利用；其次在“荷”侧同时引入价格型和替代型需求响应，通过“源荷”协调优化，提高IES低碳性能；再次，在IES中引入储液式碳捕集系统和阶梯型碳税机制提升系统低碳经济效益，以系统总收入最大建立目标函数。本发明提高系统的发电能力、充分发挥了氢能得高效清洁、低碳环保特性、对负荷进行削峰填谷。
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公开(公告)号：CN118676889A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202311539258.4
申请日：2023-11-17
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种基于变分非线性调频模态分解的短期电力负荷预测方法，包括以下步骤：步骤一、采用最大信息系数理论对电力负荷与气象信息进行非线性耦合分析，根据MIC值大小进行特征选取；步骤二、采用变分非线性调频模态分解处理非线性非平稳负荷数据，将非线性非平稳负荷数据分解为相应分量；步骤三、构建TCN‑TPA‑LSTM组合预测模型，将分量输入到TCN‑TPA‑LSTM组合预测模型中得到各分量预测结果，根据各分量预测评价指标选取对应预测模型；步骤四、综合各分量预测值，得到整体预测结果。该方法引入MIC理论与VNCMD方法对电力负荷影响因素进行分析并进行负荷非线性分解，获取负荷平稳分量，并提出将TCN模型与TPA‑LSTM模型组合进行预测的方法，提高预测准确度。
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公开(公告)号：CN117713094A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311522488.X
申请日：2023-11-15
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/06 , F22B33/18 , F22B35/00 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种考虑需求响应与富氧燃烧的综合能源系统优化调度的方法，具体步骤如下：首先，对含生物质富氧燃烧捕集电厂的综合能源系统各个设备进行详细建模，并引入富氧燃烧捕集技术进行低碳改造，同时将燃气机组加装碳捕集设备，再耦合P2G设备以实现CO₂循环和增加O₂供应，并增加储能设备以降低新能源的不确定性；其次，考虑到富氧燃烧电厂的局限性和不同的负荷特性，利用需求响应机制改变用户用能习惯，并建立需求响应和阶梯碳交易机制模型，在源荷侧通过两种方法实现低碳经济的互补优势；经过算例验证，本发明改善了传统综合能源系统的稳定运行性，提高了系统可再生能源消纳率的同时，还带来了可观的减排效益和经济效益。
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公开(公告)号：CN116859353A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310586027.2
申请日：2023-05-23
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明提供了一种粗糙地面下直升机旋翼雷达回波模拟方法，包括1利用UDE散射中心模型构建直升机旋翼模型，采用CLEAN算法提取旋翼散射中心参数集；2利用随机粗糙地面生成原理，采用蒙特卡罗方法构建三维高斯随机粗糙面粗糙地面；3根据步骤2生成的随机粗糙地面，利用PO+IEM算法计算粗糙地面回波；4利用镜像等效原理，确定粗糙地面‑旋翼间电磁波的传播线路；5根据步骤4得到的各路径传播路程，将其带入雷达回波公式求解得到各路径旋翼雷达回波；6利用粗糙面等效反射系数，将步骤5求解的各路径回波乘以等效反射系数即可表征粗糙地面下直升机旋翼雷达回波，进而叠加得到粗糙地面下旋翼雷达回波，实现粗糙地面下旋翼回波的精确求解算。
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