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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119582349B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510139183.3
申请日：2025-02-08
Applicant: 华南理工大学 , 广东博慎智库能源科技发展有限公司
Abstract: 本发明属于电力系统技术领域，具体公开了一种基于波动分析识别关键约束的鲁棒机组组合优化方法，包括：构建机组组合优化模型；确定第一机组组合优化模型，计算第一剩余传输容量；构建鲁棒不确定集，确定第二机组组合优化模型，计算第二剩余传输容量；计算时段自波动量，计算第一净剩余传输容量，计算第二净剩余传输容量，确定第一关键线路集合；计算电力系统每个线路的全天波动量，对时段自波动量进行分析，确定第二关键线路集合；确定第三机组组合优化模型。本发明通过有效识别日前鲁棒机组组合中对新能源发电波动和全天供需变化高度敏感的关键线路潮流安全约束，解决了现有技术中关键约束识别未考虑时间相关性的问题。
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公开(公告)号：CN119675149A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510154211.9
申请日：2025-02-12
Applicant: 华南理工大学 , 广东博慎智库能源科技发展有限公司
IPC: H02J3/46 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力系统技术领域，具体公开了一种基于代表场景的电力系统鲁棒机组组合加速优化方法，包括如下步骤：根据历史预测发电数据和历史实际发电数据构建鲁棒不确定集；构建机组组合优化模型；计算各时段电力系统的系统净负荷和系统净负荷率；分别构建第一辅助混合整数线性规划模型和第二辅助混合整数线性规划模型，确定出最小净负荷代表场景和最大净负荷代表场景；确定必开机组集合；确定必停机组集合；将必开机组集合和必停机组集合作为优化方案，构建鲁棒机组组合精简模型以实现对电力系统鲁棒机组组合问题进行加速优化。本发明可以提高鲁棒机组组合问题的计算效率。解决了现有技术中鲁棒机组组合问题计算效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN119582349A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510139183.3
申请日：2025-02-08
Applicant: 华南理工大学 , 广东博慎智库能源科技发展有限公司
Abstract: 本发明属于电力系统技术领域，具体公开了一种基于波动分析识别关键约束的鲁棒机组组合优化方法，包括：构建机组组合优化模型；确定第一机组组合优化模型，计算第一剩余传输容量；构建鲁棒不确定集，确定第二机组组合优化模型，计算第二剩余传输容量；计算时段自波动量，计算第一净剩余传输容量，计算第二净剩余传输容量，确定第一关键线路集合；计算电力系统每个线路的全天波动量，对时段自波动量进行分析，确定第二关键线路集合；确定第三机组组合优化模型。本发明通过有效识别日前鲁棒机组组合中对新能源发电波动和全天供需变化高度敏感的关键线路潮流安全约束，解决了现有技术中关键约束识别未考虑时间相关性的问题。
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公开(公告)号：CN118367556B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410800772.7
申请日：2024-06-20
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于冗余约束识别的电力系统机组组合加速优化方法，属于电力系统技术领域，为了给电力系统日前调度和电力市场日前出清提供支撑，根据先后共2次调度周期为1小时以经济性最优为目标的电力系统机组组合优化问题的求解结果，动态调整线路风险阈值并用于分析全局紧约束线路和冗余约束线路集合，进一步分析由于线路传输阻塞和发电机组出力分配方案调整诱发的新增全局紧约束线路集合，然后对剩余未被分析的线路根据线路剩余容量变化趋势进行局部冗余约束识别，从而提高全天冗余约束识别比例，同时可以根据预设调度周期将所得冗余约束识别结果拓展后构造相适应的考虑网络安全约束的机组组合优化模型并实现加速优化。
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公开(公告)号：CN118367556A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410800772.7
申请日：2024-06-20
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于冗余约束识别的电力系统机组组合加速优化方法，属于电力系统技术领域，为了给电力系统日前调度和电力市场日前出清提供支撑，根据先后共2次调度周期为1小时以经济性最优为目标的电力系统机组组合优化问题的求解结果，动态调整线路风险阈值并用于分析全局紧约束线路和冗余约束线路集合，进一步分析由于线路传输阻塞和发电机组出力分配方案调整诱发的新增全局紧约束线路集合，然后对剩余未被分析的线路根据线路剩余容量变化趋势进行局部冗余约束识别，从而提高全天冗余约束识别比例，同时可以根据预设调度周期将所得冗余约束识别结果拓展后构造相适应的考虑网络安全约束的机组组合优化模型并实现加速优化。
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