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公开(公告)号：CN118485283B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410943300.7
申请日：2024-07-15
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种计及异构车型的公共充电站需求响应基线估计方法及系统；本发明方法包括根据非需求响应期间相近温度下的不同电动汽车模型在不同充电场景下的平均充电功率、每1% SOC的充电能量和电动汽车的模型，构建车辆模型池，对电动汽车的模型进行识别，通过多层感知机神经网络估计电动汽车在非需求响应期间的充电时间，对需求响应期间公共充电站中所有电动汽车的特性进行聚合，采用注意力机制Informer神经网络模型进行训练，得到公共充电站需求响应基线负荷；本发明考量了不同车型的电动汽车在充电接受率和电池尺寸方面等存在的差异，在不改变原有物理含义的基础上聚合底层单车信息，实现对充电站的需求响应基线的准确估计。
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公开(公告)号：CN119558445A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411424296.X
申请日：2024-10-12
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q30/0601 , G06Q30/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种考虑不确定性的多能源虚拟电厂协同参与调峰和备用辅助服务市场鲁棒竞价方法及相关装置。鲁棒竞价方法，包括以下步骤：构建多能源虚拟电厂MEVPP系统实时运行阶段虚拟电厂内部各系统的运行模型；通过引入能源不确定性变量并构建不确定性集，构建MEVPP系统日前竞价阶段虚拟电厂参与调峰和备用辅助服务市场的竞价模型；以运行模型和竞价模型为约束条件，建立MEVPP两阶段鲁棒优化模型；采用组合范畴语法C&CG算法求解MEVPP两阶段鲁棒优化模型，得到MEVPP参与市场鲁棒竞价策略以及实时运行策略。进一步集成了电能、热能、制冷能和天然气等多种能源，使其能够灵活参与调峰和备用辅助服务市场。
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公开(公告)号：CN119514748A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411408938.7
申请日：2024-10-10
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学
Abstract: 一种基于神经网络的电动汽车型虚拟电厂的灵活性预测方法，包括以下步骤：构造电动汽车的灵活性模型；采集虚拟电厂内电动汽车的原始数据；将各辆电动汽车的原始数据输入电动汽车的灵活性模型计算得到各辆电动汽车的调节功率和调节电量；以各单辆电动汽车原始数据、调节功率和调节电量为样本库，构建训练集；将训练集输入基于卷积神经网络和门循环单元的预测算法中进行训练，并结合分位数回归损失函数对各单辆电动汽车灵活性进行概率预测；聚合虚拟电厂中现有的电动汽车的概率预测结果，获得电动汽车型虚拟电厂的灵活性概率预测结果。能够在在面对电价、用户意愿等多元不确定因素影响下，准确预测电动汽车型虚拟电厂灵活性。
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公开(公告)号：CN118485283A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410943300.7
申请日：2024-07-15
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种计及异构车型的公共充电站需求响应基线估计方法及系统；本发明方法包括根据非需求响应期间相近温度下的不同电动汽车模型在不同充电场景下的平均充电功率、每1%SOC的充电能量和电动汽车的模型，构建车辆模型池，对电动汽车的模型进行识别，通过多层感知机神经网络估计电动汽车在非需求响应期间的充电时间，对需求响应期间公共充电站中所有电动汽车的特性进行聚合，采用注意力机制Informer神经网络模型进行训练，得到公共充电站需求响应基线负荷；本发明考量了不同车型的电动汽车在充电接受率和电池尺寸方面等存在的差异，在不改变原有物理含义的基础上聚合底层单车信息，实现对充电站的需求响应基线的准确估计。
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