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公开(公告)号：CN115204516A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210935330.4
申请日：2022-08-05
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 为了解决区域综合能源系统内不同利益主体间的利益博弈和隐私保护问题以及系统中CHP机组可能出现非凸可行域模型的问题，本发明提供了一种基于纳什议价的多利益主体分布式鲁棒优化调度方法。利用基于数据的鲁棒优化算法来处理风电功率的不确定性。建立了可以处理凸可行域和非凸可行域的CHP机组模型，采用纳什议价来解决区域综合能源系统内各利益主体间的博弈问题，以各个利益主体在进行能源交互后是否能有效降低运行成本为纳什谈判的破裂条件。为保护各个利益主体的隐私，采用交替方向乘子法对该纳什议价问题进行求解，以获得各利益主体的能源交互量和能源交易价格。
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公开(公告)号：CN117910194A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202310317995.3
申请日：2023-03-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06Q50/26 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/06 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了基于双层优化模型的碳封存以及P2G设备容量优化方法，在建模过程中基于密度思想选取初始聚类中心，应对系统风电的不确定性，提高高维时序风电数据的聚类效果，使用杰卡德距离作为距离度量改进现有的K‑means算法得到典型的风电场景。所建立的双层优化模型以CCUS装置碳封存和P2G设备容量为上层优化变量，最小化投资成本和环境成本为上层优化目标；以典型场景下各个设备出力为优化变量，基于碳捕集电厂运行工况的精细化建模，综合考虑能源系统运行的约束条件，最小化综合能源系统的运行成本为优化目标建立下层优化模型。采用细菌觅食算法对该双层优化模型寻优，以提高模型求解速度。
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公开(公告)号：CN114282654A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111597778.1
申请日：2021-12-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于条件生成对抗网络的EV充电负荷计算方法，本发明考虑气温、交通拥堵、用户意愿建立精确的EV负荷预测模型，并将其预测结果作为真实数据。将气温、交通拥堵、用户意愿等负荷影响因素作为条件与噪声输入CGAN的生成模型并获取预测数据，然后将预测数据与真实数据分别输入CGAN的判别模型，通过CGAN的博弈训练，使生成模型以负荷影响因素为条件生成预测负荷数据。本发明提出的基于CGAN的方法，在网络训练完成后可以更改条件数据快速获得EV充电数据，为线上实时调度打下基础，也可以对一些非常见条件下的负荷进行快速预测，起到一定参考作用。
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公开(公告)号：CN114282654B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202111597778.1
申请日：2021-12-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F17/18 , G06F17/16 , G06F18/15 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/094 , G06Q30/0203 , G06Q50/06 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于条件生成对抗网络的EV充电负荷计算方法，本发明考虑气温、交通拥堵、用户意愿建立精确的EV负荷预测模型，并将其预测结果作为真实数据。将气温、交通拥堵、用户意愿等负荷影响因素作为条件与噪声输入CGAN的生成模型并获取预测数据，然后将预测数据与真实数据分别输入CGAN的判别模型，通过CGAN的博弈训练，使生成模型以负荷影响因素为条件生成预测负荷数据。本发明提出的基于CGAN的方法，在网络训练完成后可以更改条件数据快速获得EV充电数据，为线上实时调度打下基础，也可以对一些非常见条件下的负荷进行快速预测，起到一定参考作用。
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