一种径流预测及水电-氢系统的联合调度方法及装置

    公开(公告)号:CN119623784A

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202510169541.5

    申请日:2025-02-17

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明涉及水力发电技术领域,公开了一种径流预测及水电‑氢系统的联合调度方法及装置,方法包括:获取目标水电站的历史干旱数据,并对历史干旱数据进行增强处理,得到径流增强数据集;利用径流增强数据集训练预设预测模型,得到训练好的预测模型;利用预测模型按照预设采样时间获取目标水电站的径流预测数据,径流预测数据包括各预设采样时间的预测径流量,基于水电‑氢系统的年收益需求及预测径流量对水电‑氢系统进行能源调度。本发明通过对历史径流数据进行增强,增加了预测模型的训练样本数量,提高了预测模型的性能,基于水电‑氢系统的年收益需求进行能源调度,保证目标水电站的年收益最大,提高极端干旱条件下水电系统韧性。

    面向电网韧性提升的可再生能源制氨系统容量配置方法

    公开(公告)号:CN117787535A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202311550966.8

    申请日:2023-11-20

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明提出一种面向电网韧性提升的可再生能源制氨系统容量配置方法,包括,分析煤制氨工艺的生产流程,计算所需的原料、能源以及人工成本,构建煤制氨工艺的成本模型;基于煤制氨工艺,仅改变其制氢路径,提出可再生能源制氨工艺的制氨技术路线,构建可再生能源制氨工艺的容量配置模型,对风电、光伏、电解槽以及储氢罐的容量进行优化配置,得出合理的产氨计划;量化并对比煤制氨工艺和可再生能源制氨工艺的平准化制氨成本,评估可再生能源制氨工艺的盈利空间。本发明提出的方法,用于可再生能源制氨工艺在实际应用中的容量配置和可行性分析。

    基于神经网络算法和投资组合理论的品种选择方法和装置

    公开(公告)号:CN106600444A

    公开(公告)日:2017-04-26

    申请号:CN201611142030.1

    申请日:2016-12-12

    Applicant: 北京大学

    CPC classification number: G06Q50/02 G06N3/08

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络算法和投资组合理论的品种选择方法和装置。包括:通过基于神经网络算法建立的产量预测模型预测可供种植品种中每个品种在不同自然条件下单独种植在预设区域内的产量;获取在预设区域内种植可供种植品种的约束参数值,约束参数值至少包括以下之一:在预设区域内种植的品种种类的上限值、在预设区域内种植的每个品种的使用比例上限值、在预设区域内种植的每个品种的使用比例下限值;通过目标函数确定在预设区域内种植的品种组合参数的值,其中,目标函数基于投资组合理论确定,目标函数用于至少增加预设区域的产量期望或至少减小预设区域的产量方差。本发明解决了相关技术中的品种选择方法不够贴合实际的技术问题。

    一种控温仓库容量配置方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116187910B

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310444614.8

    申请日:2023-04-24

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明涉及可再生能源微电网领域,公开了一种控温仓库容量配置方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:构建容量配置模型,包括规划容量配置模型和运行容量配置模型;初始化配置点集中每个配置点的当前配置信息;将每个配置点的当前配置信息输入容量配置模型,得到每个配置点对应的当前资源消耗量;将配置点集中,当前资源消耗量最低的配置点的当前配置信息,确定为当前点集最优配置信息;当配置点集中,所有配置点的当前配置信息之差小于等于配置信息阈值时,将当前点集最优配置信息确定为目标配置信息;按照目标配置信息,配置控温仓库容量。如此,能够在容量配置时兼顾规划成本与运营成本,并且能够保证紧急情况下控温仓库的平稳运行。

    一种控温仓库容量配置方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116187910A

    公开(公告)日:2023-05-30

    申请号:CN202310444614.8

    申请日:2023-04-24

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明涉及可再生能源微电网领域,公开了一种控温仓库容量配置方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:构建容量配置模型,包括规划容量配置模型和运行容量配置模型;初始化配置点集中每个配置点的当前配置信息;将每个配置点的当前配置信息输入容量配置模型,得到每个配置点对应的当前资源消耗量;将配置点集中,当前资源消耗量最低的配置点的当前配置信息,确定为当前点集最优配置信息;当配置点集中,所有配置点的当前配置信息之差小于等于配置信息阈值时,将当前点集最优配置信息确定为目标配置信息;按照目标配置信息,配置控温仓库容量。如此,能够在容量配置时兼顾规划成本与运营成本,并且能够保证紧急情况下控温仓库的平稳运行。

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