电力系统量化消纳的调度策略获取方法、装置和控制系统

    公开(公告)号:CN119944647A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202510088566.2

    申请日:2025-01-21

    Abstract: 本发明公开了一种电力系统量化消纳的调度策略获取方法、装置和控制系统,属于电力系统调度技术领域,所述方法包括:基于风电日前预测出力曲线和随机出力概率分布信息构建随机消纳率指标,量化了对可再生能源消纳水平;在日前调度过程中实现对随机消纳率指标的计算,并采用隐式仿射策略保障调度策略的非预期性,提升调度策略可靠性和安全性;通过随机消纳率评估模型实现对电力系统最大和最小随机消纳率的评估,并以此为基础构建随机消纳率约束,实现对系统消纳水平的量化约束,避免弃电惩罚成本设置不合理带来的电力系统运行成本过高、可再生能源消纳率过低的问题,最终在量化保证消纳水平达到给定要求的基础上提升调度策略的可靠性和经济性。

    一种风电场无功支撑能力在线评估方法和装置

    公开(公告)号:CN119906105A

    公开(公告)日:2025-04-29

    申请号:CN202411978547.9

    申请日:2024-12-31

    Abstract: 本发明公开了一种风电场无功支撑能力在线评估方法和装置,属于风电场控制技术领域,所述方法包括:将采集到的风电场的当前运行状态数据输入基于Koopman算子的规划模型进行求解,得到多层次量化评估指标,能快速精准量化风电场无功支撑能力,最终实现风电场无功支撑能力在线评估;规划模型在小扰动无功充足的情况下计算最小无功输出以满足电压恰好不越限,节约了无功资源,剩余容量可用于有功输出从而提升经济性;在大扰动无功不足的情况下,计算最大无功输出使得电压偏移量最小,提升了系统的安全性。即该规划模型提高了分析的针对性、可信度和准确性。在风电场无功支撑能力的评估中显示出了极高的效果,确保了评估结果的高度可靠性和实用性。

    风电场并网系统跟网型和构网型风机比例优化方法及装置

    公开(公告)号:CN119742796A

    公开(公告)日:2025-04-01

    申请号:CN202411911762.7

    申请日:2024-12-24

    Abstract: 本申请属于风力发电技术领域,具体公开了一种风电场并网系统跟网型和构网型风机比例优化方法及装置,方法包括:改变构网型风机的初始比例,并在更新比例下改变电网强度;计算更新比例下的风电场并网系统各节点的潮流分布,基于潮流分布确定并网系统未达到容量阈值;建立并网系统的状态空间模型,判断并网系统是否小信号稳定;在小信号稳定的情况下,基于主导模态特征值分析并网系统的稳定裕度,利用离散系数评价风电场对电网强度变化的适应性,并记录离散系数;循环进行所有电网强度和风机比例的分析,得到所有比例下的离散系数,选取最小离散系数所对应的构网型风机比例作为最优比例。通过本申请能够提高风电场配置结果的运行稳定性。

    多批次液体远距离长输管道调度方法、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN118761183B

    公开(公告)日:2025-03-18

    申请号:CN202410949671.6

    申请日:2024-07-16

    Abstract: 本发明属于能源优化相关技术领域,其公开了多批次液体远距离长输管道调度方法、设备和存储介质,方法包括:利用压强降落估计器预测管道压强降落并进行插值处理得到待优化时间步起始、结束时刻的管道压强降落;建立优化调度模型,目标函数为使系统所有主输泵的总电耗最小,约束条件包括:管道压强安全约束、主输泵安全运行约束、出站减压阀安全运行约束和元件耦合关系约束;管道压强安全约束中,相同时刻管道首尾两端的压强差值等于基于压强降落估计器所计算出的管道压强降落;求解调度模型得到调控策略。本发明通过将压强降落估算器与调度模型结合,使得调度模型更加精确,保证调度的可靠性,在提升管道系统节能的同时降低潜在风险。

    一种数据中心实时能量管理方法及系统

    公开(公告)号:CN113779759B

    公开(公告)日:2025-02-07

    申请号:CN202110905770.0

    申请日:2021-08-09

    Abstract: 本发明公开了一种数据中心实时能量管理方法及系统,属于电能管理领域,方法包括:建立数据中心在当前预设时段内的实时能量管理模型,并将模型重构为马尔科夫决策过程;通过逐时段求解贝尔曼方程的方式来优化数据中心的最优实时能量管理策略,采用队列中的批处理负荷量、储电量和蓄冷量三维状态变量分别进行值函数近似,克服值函数求解困难的问题,将预先离线训练得到的队列中的批处理负荷量近似值函数、储电量近似值函数以及蓄冷量近似值函数进行组合,得到三维近似值函数并代入马尔科夫决策过程中的贝尔曼方程,求解贝尔曼方程,得到用于管理数据中心的近似全局最优的决策变量集合。可以对运行在不确定环境下的数据中心进行实时能量管理。

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