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公开(公告)号：CN118432194B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410895166.8
申请日：2024-07-05
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于集成深度学习的微电网优化调度方法，包括：构建包含可再生能源的海岛微电网模型；将机会约束规划运用于海岛微电网模型的约束条件的构建，约束条件包括运行成本最小化约束、线路功率平衡约束、储能电站运行约束和燃气轮机组的运行约束；基于高斯混合模型进行海岛微电网运行子场景的划分，得到子场景运行数据；基于子场景运行数据和构建的约束条件，使用集成深度学习算法对海岛微电网的能量调度进行控制。本发明能够在提高可再生能源出力预测精度的同时，降低海岛微电网的运行不确定性，进而降低海岛微电网的调度成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118316039A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410742113.2
申请日：2024-06-11
Applicant: 华东交通大学
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , H02J3/28 , H02J3/38
Abstract: 本发明提供一种多微电网储能云管理优化调度方法，包括：构建多微电网源、储、荷模型；通过基于电价约束协议的非零和博弈策略构建多微电网储能云管理架构；搭建储能设备实时在线检测体系；根据多微电网源、储、荷模型，构建基于电价约束协议非零和博弈的多微电网储能云管理双层优化调度模型；利用多微电网储能云管理双层优化调度模型的模型解耦特性，由内至外求解多微电网储能云管理双层优化调度模型的纳什均衡点，得到多微电网的最优调度方案。本发明能够降低微电网运行成本，提高微电网运行的稳定性。
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公开(公告)号：CN118316039B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410742113.2
申请日：2024-06-11
Applicant: 华东交通大学
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , H02J3/28 , H02J3/38
Abstract: 本发明提供一种多微电网储能云管理优化调度方法，包括：构建多微电网源、储、荷模型；通过基于电价约束协议的非零和博弈策略构建多微电网储能云管理架构；搭建储能设备实时在线检测体系；根据多微电网源、储、荷模型，构建基于电价约束协议非零和博弈的多微电网储能云管理双层优化调度模型；利用多微电网储能云管理双层优化调度模型的模型解耦特性，由内至外求解多微电网储能云管理双层优化调度模型的纳什均衡点，得到多微电网的最优调度方案。本发明能够降低微电网运行成本，提高微电网运行的稳定性。
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公开(公告)号：CN118432194A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410895166.8
申请日：2024-07-05
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于集成深度学习的微电网优化调度方法，包括：构建包含可再生能源的海岛微电网模型；将机会约束规划运用于海岛微电网模型的约束条件的构建，约束条件包括运行成本最小化约束、线路功率平衡约束、储能电站运行约束和燃气轮机组的运行约束；基于高斯混合模型进行海岛微电网运行子场景的划分，得到子场景运行数据；基于子场景运行数据和构建的约束条件，使用集成深度学习算法对海岛微电网的能量调度进行控制。本发明能够在提高可再生能源出力预测精度的同时，降低海岛微电网的运行不确定性，进而降低海岛微电网的调度成本。
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公开(公告)号：CN117811051B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410211494.1
申请日：2024-02-27
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于需求侧响应的微电网弹性控制方法，包括：构建包含新能源汽车的微电网模型；构建基于需求侧响应的分级微电网能源管理架构；基于包含新能源汽车的微电网模型，进行约束条件的构建，基于构建的包含新能源汽车的微电网模型和约束条件，将差分进化算法优化的Takagi‑Sugeno模糊神经网络应用于分级微电网能源管理架构，对微电网的能量调度进行控制，同时，利用新能源电动汽车的可移动性和能源存储与调节功能，增强微电网弹性。本发明能够在降低微电网运行成本的同时，充分利用新能源汽车提升微电网的弹性，显著提高微电网运行的稳定性。
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公开(公告)号：CN117811051A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410211494.1
申请日：2024-02-27
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于需求侧响应的微电网弹性控制方法，包括：构建包含新能源汽车的微电网模型；构建基于需求侧响应的分级微电网能源管理架构；基于包含新能源汽车的微电网模型，进行约束条件的构建，基于构建的包含新能源汽车的微电网模型和约束条件，将差分进化算法优化的Takagi‑Sugeno模糊神经网络应用于分级微电网能源管理架构，对微电网的能量调度进行控制，同时，利用新能源电动汽车的可移动性和能源存储与调节功能，增强微电网弹性。本发明能够在降低微电网运行成本的同时，充分利用新能源汽车提升微电网的弹性，显著提高微电网运行的稳定性。
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