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公开(公告)号：CN110795841B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201911016330.9
申请日：2019-10-24
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本申请涉及一种间歇性能源出力不确定性的数学建模方法。现有的建模方式通常采用历史数据拟合间歇性能源出力的概率分布，不能准确描述自然灾害后的实际出力分布，并且未能考虑天气状况带来的影响。本申请提供了一种间歇性能源出力不确定性的数学建模方法，包括：步骤1：最大期望算法初始化：采用硬聚类算法求解模型参量初值；步骤2：计算期望：针对每一个数据的隐变量进行概率计算；步骤3：最大化：推导带有权重数据的高斯混合模型参数迭代公式；步骤4：重复所述步骤2～3直至收敛。考虑不同天气类型带来的权重问题，有效拟合带有不同权重的间歇性能源出力概率分布，并实时更新模型参数，更为准确地描述间歇性能源在极端故障时段的不确定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110323502A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910600134.X
申请日：2019-07-04
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种退役动力电池梯次利用场景适应性评价方法和装置，基于退役动力电池特性参数指标矩阵和电力系统不同利用场景对储能的要求指标矩阵确定指标评价矩阵；基于主观评价矩阵确定利用场景对于退役动力电池的主观评价值；基于指标评价矩阵和主观评价值确定利用场景对于退役动力电池的适应性综合评价值，本发明将主观评价与客观评价综合起来，提高了评价结果的准确度。本发明考虑了技术特性、经济特性和安全特性，为电动汽车退役动力电池找出在电力系统中适合的利用场景，并且为电力系统中不同的利用场景找出适合类型的电动汽车退役动力电池。
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公开(公告)号：CN110729770A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201911016329.6
申请日：2019-10-24
Applicant: 北京交通大学
IPC: H02J3/46
Abstract: 本申请属于电力系统控制技术领域，特别是涉及一种主动配电网负荷故障恢复策略优化算法。传统的故障恢复方案在事故发生时依据风电、光伏等间歇性能源出力预测值，可控分布式电源(DG)，分布式储能等有限发电装置对整个故障时段进行负荷恢复计划，未能实现对实时信息的获取而动态调整负荷恢复方案，进而导致故障时段关键负荷不能得到有效恢复。本申请提供了一种主动配电网负荷故障恢复策略优化算法，所述方法包括如下步骤：步骤1：构建多时段负荷故障恢复策略优化模型；步骤2：针对所述优化模型考虑风险指标进行求解。考虑到风光等间歇性能源出力的随机不确定性，通过对极端灾害后的可再生能源的实时量测信息，动态校正负荷恢复计划。
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公开(公告)号：CN110729770B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201911016329.6
申请日：2019-10-24
Applicant: 北京交通大学
IPC: H02J3/46
Abstract: 本申请属于电力系统控制技术领域，特别是涉及一种主动配电网负荷故障恢复策略优化算法。传统的故障恢复方案在事故发生时依据风电、光伏等间歇性能源出力预测值，可控分布式电源(DG)，分布式储能等有限发电装置对整个故障时段进行负荷恢复计划，未能实现对实时信息的获取而动态调整负荷恢复方案，进而导致故障时段关键负荷不能得到有效恢复。本申请提供了一种主动配电网负荷故障恢复策略优化算法，所述方法包括如下步骤：步骤1：构建多时段负荷故障恢复策略优化模型；步骤2：针对所述优化模型考虑风险指标进行求解。考虑到风光等间歇性能源出力的随机不确定性，通过对极端灾害后的可再生能源的实时量测信息，动态校正负荷恢复计划。
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公开(公告)号：CN110323502B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201910600134.X
申请日：2019-07-04
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种退役动力电池梯次利用场景适应性评价方法和装置，基于退役动力电池特性参数指标矩阵和电力系统不同利用场景对储能的要求指标矩阵确定指标评价矩阵；基于主观评价矩阵确定利用场景对于退役动力电池的主观评价值；基于指标评价矩阵和主观评价值确定利用场景对于退役动力电池的适应性综合评价值，本发明将主观评价与客观评价综合起来，提高了评价结果的准确度。本发明考虑了技术特性、经济特性和安全特性，为电动汽车退役动力电池找出在电力系统中适合的利用场景，并且为电力系统中不同的利用场景找出适合类型的电动汽车退役动力电池。
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公开(公告)号：CN110795841A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911016330.9
申请日：2019-10-24
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本申请涉及一种间歇性能源出力不确定性的数学建模方法。现有的建模方式通常采用历史数据拟合间歇性能源出力的概率分布，不能准确描述自然灾害后的实际出力分布，并且未能考虑天气状况带来的影响。本申请提供了一种间歇性能源出力不确定性的数学建模方法，包括：步骤1：最大期望算法初始化：采用硬聚类算法求解模型参量初值；步骤2：计算期望：针对每一个数据的隐变量进行概率计算；步骤3：最大化：推导带有权重数据的高斯混合模型参数迭代公式；步骤4：重复所述步骤2～3直至收敛。考虑不同天气类型带来的权重问题，有效拟合带有不同权重的间歇性能源出力概率分布，并实时更新模型参数，更为准确地描述间歇性能源在极端故障时段的不确定性。
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