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公开(公告)号：CN117932422A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311811714.6
申请日：2023-12-25
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , H02J3/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了基于卷积神经网络‑门控循环单元的暂态评估方法，该方法通过充分吸纳卷积神经网络与门控循环单元模型各自对短期局部、长期宏观特征的提取能力，克服了深度学习单一模型在电力系统暂态稳定评估时特征提取的局限性，有效构建多维度原始输入与样本稳定性标签之间的映射关系，从而进一步提高模型的TSA性能。模型具备独特的长短期特征提取能力，能自动构建原始输入与样本稳定标签之间的映射关系，提高模型对失稳样本的拟合程度、平衡两类样本的数量，通过优化参数计算避开繁琐的调参过程，提高所提模型的工程应用效率，对电力系统的稳态判据具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114676885B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210205053.1
申请日：2022-03-02
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种电动汽车充放电负荷时空分布预测方法，包括以下步骤：步骤1：根据电动汽车出行时间、行为方式、充电需求的不同，构建不同的EV出行模型；步骤2：利用马尔可夫决策过程理论，分析EV出行阶段以及EV出行路径决策，建立EV的出行空间模型；步骤3：考虑行驶速度、实际温度，建立动态路况信息模型；步骤4：根据EV的种类，采用步骤1中的EV出行模型，根据步骤2的EV的出行空间模型和步骤3的动态路况信息模型，对EV充电负荷时空分布进行计算。本发明能够全面反映电动汽车车主的出行决策，且电动汽车类型和职能区域会导致充电负荷产生幅值和分布上的明显差异，能更准确和有效的得到区域内EV时空分布和充电负荷接入电站数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117726093A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311474902.4
申请日：2023-11-06
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q10/0639 , H02J3/38 , H02J3/14
Abstract: 一种含高渗透可再生能源的配电网灵活性供需协同规划方法，包括以下步骤：构建以配电网运营商作为规划决策中心和调度中心的配电网灵活性供需协同规划拓扑结构；考虑负荷和可再生能源的时序特性分析配电网灵活性供需关系，建立灵活性资源模型和灵活性评价指标；以提高系统灵活性同时降低投资成本为目标，建立考虑季节特性的配电网灵活性资源双层优化配置模型。利用KKT条件把下层含目标函数的优化问题转化为无目标函数的方程组求解问题，使得灵活性资源双层规划模型转化为单层MISOCP模型；本发明能够合理化配电网灵活性规划结构，有效提升含高渗透率RE配电网的抗干扰能力，充分挖掘用户需求响应的灵活性潜力，显著提升了规划经济性和配电网运行灵活性。
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公开(公告)号：CN116470549A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310226325.0
申请日：2023-03-09
Applicant: 三峡大学
Abstract: 考虑电动汽车随机转移特性的充储电站群调度方法，包括以下步骤：步骤1：构建以充储电站群聚合商作为信息交换中心与调度中心的充储电站群运行拓扑结构；步骤2：考虑EV(Electric Vehicle，EV)的时空转移随机性，建立EV转移规划模型；步骤3：以车主充电需求和满意度为目标，建立充储电站群内负荷转移模型，对充储电站群内负荷进行时空转移调度；步骤4：根据充储电站内负荷数据，以充储电站群收益最优为目标，建立充储电站侧EV有序充放电调度模型。该方法实现对充储电站内负荷的时空转移和有序充放电调度；能够改善区域内负荷曲线，在满足车主满意度需求、提高充电达标率的同时给充储电站带来更多收益。
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公开(公告)号：CN114649821B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210213610.4
申请日：2022-03-04
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/32 , H02J3/38 , H02J3/06 , H02J3/24 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N7/02
Abstract: 一种含电动汽车的新能源微电网多目标分层优化调度方法，包括：读取EV的参数及电网电价；通过CPLEX软件求解出EV的最优充放电功率并传递给NEMG层；读取NEMG系统参数，设置粒子群参数，初始化粒子群；NEMG将EV的最优充放电功率与基础日负荷、PV、WT出力叠加，得到NEMG的净负荷；判断优化条件，更新新的粒子位置，计算并更新粒子对应的函数值，得到Pareto最优解；判断是否满足收敛条件，若是则选出对应的最终折中解。本发明一种含电动汽车的新能源微电网多目标分层优化调度方法，相比不分层，分层能更好考虑不同利益主体的各方主体利益，实现运行成本、环境效益等方面的共赢局面，而且还能更合理调度系统内资源，实现系统社会利益最大化。
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公开(公告)号：CN114676885A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210205053.1
申请日：2022-03-02
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种电动汽车充放电负荷时空分布预测方法，包括以下步骤：步骤1：根据电动汽车出行时间、行为方式、充电需求的不同，构建不同的EV出行模型；步骤2：利用马尔可夫决策过程理论，分析EV出行阶段以及EV出行路径决策，建立EV的出行空间模型；步骤3：考虑行驶速度、实际温度，建立动态路况信息模型；步骤4：根据EV的种类，采用步骤1中的EV出行模型，根据步骤2的EV的出行空间模型和步骤3的动态路况信息模型，对EV充电负荷时空分布进行计算。本发明能够全面反映电动汽车车主的出行决策，且电动汽车类型和职能区域会导致充电负荷产生幅值和分布上的明显差异，能更准确和有效的得到区域内EV时空分布和充电负荷接入电站数据。
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公开(公告)号：CN114649821A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210213610.4
申请日：2022-03-04
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/32 , H02J3/38 , H02J3/06 , H02J3/24 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/00 , G06N7/02
Abstract: 一种含电动汽车的新能源微电网多目标分层优化调度方法，包括：读取EV的参数及电网电价；通过CPLEX软件求解出EV的最优充放电功率并传递给NEMG层；读取NEMG系统参数，设置粒子群参数，初始化粒子群；NEMG将EV的最优充放电功率与基础日负荷、PV、WT出力叠加，得到NEMG的净负荷；判断优化条件，更新新的粒子位置，计算并更新粒子对应的函数值，得到Pareto最优解；判断是否满足收敛条件，若是则选出对应的最终折中解。本发明一种含电动汽车的新能源微电网多目标分层优化调度方法，相比不分层，分层能更好考虑不同利益主体的各方主体利益，实现运行成本、环境效益等方面的共赢局面，而且还能更合理调度系统内资源，实现系统社会利益最大化。
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