公开(公告)号：CN118868017A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410820387.9

申请日：2024-06-24

Applicant: 三峡大学

Inventor： 张开伟 ,  文中 ,  杨生鹏

IPC: H02J3/00 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/2433 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N5/01 ,  G06F123/02

Abstract: 基于RF‑SSA特征提取与误差修正的超短期风电功率预测方法，包括以下步骤：S1：通过归一化处理不同输入气象特征对风电功率的影响；S2：使用随机森林RF进行气象特征提取，根据提取后的气象采用累积贡献率进行气象特征重要性排序。S3：基于步骤2选取部分气象特征与历史风电功率组合成多变量输入，然后对提取的气象特征实现降噪处理；S4：采用构卷积神经网络CNN对降噪处理后的气象数据进行特征提取，采用长短期记忆神经网络LSTM进行超短期风电功率预测；S5：基于步骤4建立的CNN‑LSTM预测模型构建误差补偿模型；S6：将模型预测结果与模型误差补偿值进行相加并反归一化得到最终的预测结果；步骤7：采用均方根误差、平均绝对误差对预测模型结果进行评估指标计算。

公开(公告)号：CN118539409A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410442560.6

申请日：2024-04-12

Applicant: 三峡大学

Inventor： 张开伟 ,  文中 ,  杨生鹏

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06F18/20 ,  G06F18/15 ,  G06F17/16 ,  G06N7/02

Abstract: 考虑风电机组健康状况与运行工况的超短期功率预测方法，它包括以下步骤：首先，基于风电机组理论推力系数曲线与实际推力系数偏差作为新的输入量，来反映风电机组的健康状况与实际情况的偏差。其次，综合考虑环境因素与风电机组各子部件的相互作用对输出功率的影响。将风电机组各个子部件正常运行时的相对误差作为监测指标的劣化度，采用模糊评价法对风电机组运行状况进行评估，针对评估结果对其历史数据集进行工况划分。最后，根据划分结果分别采用LSTM和XGBoost模型进行超短期功率预测，并引入实时自适应组合权重的方法。使评估模型具备时变性和更好的实时适应性。

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

Inventor： 杨生鹏 ,  文中 ,  张开伟 ,  张业伟 ,  倪志

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。

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

Inventor： 杨生鹏 ,  文中 ,  张开伟 ,  张业伟 ,  倪志

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。

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

Inventor： 倪志 ,  文中 ,  张业伟 ,  杨生鹏 ,  王振宇 ,  胡传宝 ,  黄郑洋 ,  张开伟

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。

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

Inventor： 倪志 ,  张业伟 ,  文中 ,  杨生鹏 ,  王振宇 ,  胡传宝 ,  黄郑洋 ,  张开伟

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。