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公开(公告)号：CN119891172A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411955810.2
申请日：2024-12-28
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种虚拟电厂分布式可调容量和时间的一致性控制方法，涉及电力系统调控领域，首先采集虚拟电厂内部资源的一致性控制信息，包括可调容量、可持续调节时间、通信成本、经济成本、容量可信成本和时间可信成本。然后，构建虚拟电厂内部分布式资源参与调控的一致性指标，当存在用户不能满足可调容量或可调时间一致性指标时，分别采用基于PSO算法的虚拟电厂分布式可调容量一致性控制方法和基于LSTM算法的虚拟电厂分布式可调时间一致性控制方法。通过PSO算法对分布式用户进行组合优化，求解出满足约束条件的最优可调容量组合，并通过LSTM算法对各分布式用户进行时间维度上的组合优化，求解出满足约束条件的最优可调时间组合。
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公开(公告)号：CN119886700A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411973138.X
申请日：2024-12-30
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q10/067 , G06F9/30
Abstract: 本发明公开了一种虚拟电厂指令分解方法、系统、装置及计算机可读介质，属于电力系统调控技术领域，包括：采集虚拟电厂可调资源信息；构建基于多模态人工智能的虚拟电厂用户激励‑可调裕度模型；构建融合可调裕度和经济性的虚拟电厂指令动态分解模型，基于各用户的可调裕度和控制成本，根据实际对可调裕度和调度成本的需求，对各用户下发不同的控制指令；基于信用积分的虚拟电厂内部控制指令下发交互方法；该虚拟电厂指令分解方法、系统、装置及计算机可读介质，提高用户参与积极性和虚拟电厂资源调控效率，提升指令分解的执行精度和经济性，建立高效、透明的内部指令交互机制，减少内部摩擦，提高系统整体响应速度和稳定性。
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公开(公告)号：CN115764979B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202211247655.X
申请日：2022-10-12
Applicant: 东南大学溧阳研究院 , 南京东博智慧能源研究院有限公司
IPC: H02J3/38 , H02J3/24 , G06F30/20 , G06F17/11 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及分布式光伏发电调频领域，公开了一种计及通信延时的分布式光伏系统稳定性量化评估方法。首先，建立含光伏发电的电力系统频率响应模型，并考虑通信延时的影响，基于Pade近似方法实现时滞线性化，构建系统线性状态空间模型；其次，分析大规模分布式光伏发电并网系统特性，计算大规模分布式光伏发电并网系统中表征系统稳定性的相关属性，得出电力系统稳定性评估指标；接着，运用层次分析法和熵权法分别求得主、客观权重，组合成综合权重来确定指标权重，并计算得到模糊综合评判矩阵；最后，通过模糊综合量化计算方法，得到大规模
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公开(公告)号：CN115459349B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202211269158.X
申请日：2022-10-17
Applicant: 东南大学溧阳研究院
Abstract: 本发明提出了一种风光水火储多源经济‑低碳协同调度方法，针对风光等新能源接入下的大电网调度场景，在多目标与多时间尺度的约束下，利用各机组对效益的灵敏度因子进行最优出力排序，实现整体目标的最优求解，实现了兼顾经济性与低碳性的电网多电源优化调度模型，对多目标与多时间尺度场景下的风光水火协同调度进行优化求解，增加了绿色能源的消纳利用率，从而实现日内的电网清洁调度与清洁替代。
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公开(公告)号：CN116316647B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202211093182.2
申请日：2022-09-08
Applicant: 东南大学溧阳研究院 , 南京东博智慧能源研究院有限公司
IPC: H02J3/14 , H02J3/32 , G05B13/04 , F24F11/61 , F24F11/47 , F24F11/89 , F24F11/30 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N3/126 , G06Q50/06 , F24F140/50
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的配电网实时碳排放优化控制方法。属于电力系统需求响应技术领域。包括以下步骤：首先构建计及用户舒适度约束的配电网柔性负荷模型；其次，基于模型预测方法协调不同类型柔性的负荷优化周期与控制周期；接着，根据台区变压器处的实时能源占比构建配电网碳中和因子；然后，基于碳中和因子与模型预测方法，构建配电网实时碳排放优化模型；最后，基于滚动优化的思想，利用实时的启发式算法进行优化问题的求解，对柔性负荷进行控制。本发明可在碳达峰碳中和的目标前景下，充分利用电力系统中负荷侧的需求响应资源，实现配电网实时碳排放优化控制，推动双碳政策在配电网中的落地，具有重要学术意义和工程实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116317094A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211088539.8
申请日：2022-09-07
Applicant: 东南大学溧阳研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网设备量测数据的低压配电网拓扑识别方法，属于电力能源领域，包括如下步骤：首先采集IoT设备功率、电压等实时量测数据，并对数据进行预处理；利用IoT设备实时量测数据，结合基于皮尔逊系数的数据相似性分析法，分析低压用户侧IoT设备电压量测数据隐含的相似性信息；通过相似性计算结果辨识分支节点的层次结构，进而获得低压侧不同馈线用户的拓扑连接关系；最后通过基于历史数据和IoT设备占比分析的数据聚合方法，将低压侧IoT设备有功功率量测数据按比例聚合至中压侧，可为后续中压侧拓扑识别提供参考。解决了由于低压配电网覆盖范围的广泛性以及各用户数据的独立性和私密性造成的低压侧用户间缺乏物理连接信息的问题。
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公开(公告)号：CN115549192B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211221440.0
申请日：2022-10-08
Applicant: 东南大学溧阳研究院
Abstract: 本发明涉及柔性直流输电领域，公开了一种基于分散控制的有功功率‑直流电压协同控制方法，涉及柔性直流输电领域，调节平均直流电压并按比例分担换流器功率的负担；本发明所提方法采用直流电网的损耗模型，并采用局部电压‑功率下垂控制策略；在电网遭遇严重故障后，本发明所提控制方法只调节下垂控制的电压参考点，在不影响多端柔性直流系统稳定性的情况下实现控制目标。
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公开(公告)号：CN115147007B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210918198.6
申请日：2022-08-01
Applicant: 东南大学溧阳研究院 , 南京东博智慧能源研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于电‑碳信息和NSGA‑II的园区低碳经济用能方法，包括如下步骤：步骤1，采集园区电‑碳信息采集和园区内部运行信息；步骤2，构建基于电‑碳信息的园区动态碳排放系数，量化评估园区电能中碳排放含量。步骤3，构建园区综合低碳用能模型多目标函数；步骤4，构建园区低碳用能模型运行约束条件，功率平衡约束条件；步骤5，提出基于NSGA‑II的低碳用能求解方法，对园区综合低碳经济用电模型进行求解，实现园区用能低碳化。通过本发明的方法可以在降低园区碳排放的同时，使园区用能成本最小化，对支撑电网碳减排，助力国家早日实现双碳目标具有重要意义。
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公开(公告)号：CN115099522B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210846396.6
申请日：2022-07-19
Applicant: 东南大学溧阳研究院 , 南京东博智慧能源研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的专变用户有功无功碳排放预测方法，本发明面向专变用户，提出基于BP神经网络的专变用户有功/无功碳排放预测技术；本发明主要采用基于传感装置的专变用户电碳和环境信息采集技术，归一化处理，构建训练得到基于BP神经网络的专变用户有功负荷/无功负荷预测模型以及有功/无功综合碳排放因子预测模型，最终实现对专变用户有功、无功碳排放量的有效预测；本发明克服了有功、无功交互影响，专变用户内部碳排放难以有效计算的技术难题；本发明提高预测计算结果，实现对趋势预测，有利于给出专变用户碳排放规律，为专变用户掌握自身碳排放趋势，制定专变用户低碳用能策略，助理电网碳减排，具有重要意义。
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公开(公告)号：CN115081948B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210879707.9
申请日：2022-07-25
Applicant: 东南大学溧阳研究院
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开一种基于LinUCB的居民负荷聚合方法，包括如下步骤：步骤S1：获取区域内全体n户居民参与需求响应事件的历史特征数据，并进行归一化处理；步骤S2：计算与每个居民i分别对应的矩阵；步骤S3：当系统在t时刻需要削减负荷量D，获取t时刻所有居民的特征向量，计算每个居民i的特征权重系数，以及功率调节量的期望值；步骤S4：对所述功率调节量的期望值进行降序排列，依次选取个居民，直至满足，并向居民发送负荷调节指令；步骤S5：根据被选中居民的实际响应情况，更新与其对应的两个矩阵和。本发明负荷聚合方法有利于提高居民负荷资源的利用率。
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