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公开(公告)号:CN117239840A
公开(公告)日:2023-12-15
申请号:CN202311196087.X
申请日:2023-09-15
Applicant: 南京工业大学
IPC: H02J3/46 , H02J3/28 , H02J3/32 , H02J15/00 , H02J3/14 , H02J3/06 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06F30/18 , G06F18/23213 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开了一种利用氢储能的极热天气下电力系统弹性运行方法,用于智能电网与弹性电网领域,该运行方法包括以下步骤:建极热天气事件下可再生能源出力模型;构建极热天气事件下负荷模型;基于所述极热天气事件下可再生能源出力模型和所述极热天气事件下负荷模型构建极热天气事件前阶段和事件过程中的典型运行场景;建立利用氢储能的极热天气下电力系统弹性运行模型;求解所述利用氢储能的电力系统弹性运行模型,得到应对极热天气事件的电力系统弹性运行策略。本发明借助氢储能这一特性,在极端温度天气事件前对氢储能进行预充电、在极端事件发生过程中利用氢储能放电,以保证关键负荷生存性。
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公开(公告)号:CN119203774A
公开(公告)日:2024-12-27
申请号:CN202411430163.3
申请日:2024-10-14
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F17/10 , G01R31/367 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供了一种引入注意力机制的PSO‑LSTM温度预测方法,涉及电池温度预测技术领域,包括以下步骤:基于归一化处理后的电池运行数据,通过耦合方法筛选电池温度影响因素,并根据电池温度影响因素构建用于模型训练的输入集;配置适应度函数,并结合粒子群算法和输入集优化融合注意力机制的LSTM模型参数,得到电池温度预测模型;基于电池温度预测模型,并根据实时获取的电池运行数据,进行电池温度的在线预测,得到预测结果。本发明使用粒子群算法优化了预测模型的参数,有效减少了模型中不必要的输入信息,使得电池温度预测模型具有更高的准确性和稳定性。
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公开(公告)号:CN117081120A
公开(公告)日:2023-11-17
申请号:CN202311070076.7
申请日:2023-08-23
Applicant: 南京工业大学
IPC: H02J3/28 , H02J3/46 , H02J3/14 , G06Q50/06 , G06Q30/0202 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明公开了一种考虑电力用户需求响应不确定性的储能配置方法,涉及智能电网领域,该方法包括利用历史数据对价格激励机制下的电力用户需求响应的不确定性模型进行构建;基于新能源出力不确定性及用户需求响应不确定性,构建具有多元不确定性特征的典型运行场景;基于典型运行场景,并利用两阶段随机规划方法对考虑用户需求响应不确定性的电力系统储能规划优化模型进行构建;通过电力系统储能规划优化模型输出储能优化配置方案。本发明能够更准确建模需求响应潜力,协调需求响应与储能两方面的灵活性资源调度,实现可再生能源接入下以经济性最优为目标的储能系统优化配置。
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