基于数据驱动的常规机组与长-短时储能协同调度方法

    公开(公告)号:CN117540959A

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202311332849.4

    申请日:2023-10-13

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供一种基于数据驱动的常规机组与长‑短时储能协同调度方法,包括:获取电力系统的多项约束条件,构建全年尺度离线最优调度模型,对可再生能源历史数据进行离线优化,以获得长时储能最优调度曲线;获取可再生能源周度电量预测值,判断未来一周可再生能源出力电量总和为非极端的情况下,对长时储能最优曲线进行高斯核回归并确定权重,得到数据驱动的长时储能当日运行的参考曲线;基于长时储能当日运行的参考曲线,利用预测可再生能源数据粗略优化系统灵活性,并计算发电侧成本,生成调度方案;基于所述调度方案利用实时可再生能源数据实现实时调度。本发明解了决现有电力系统难以与可再生能源协同调度导致能量不平衡的问题。

    火电及多类型储能的容量分配方法及装置

    公开(公告)号:CN116436074A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310347397.0

    申请日:2023-04-03

    Abstract: 本发明提供一种火电及多类型储能的容量分配方法及装置,通过获取净负荷功率频谱;基于预设火电‑多类型储能容量配置线性规划模型优化频谱分布系数,得到最佳频谱分布系数,频谱分布系数用于对所述净负荷频谱进行完全分解,以使火电和多类型储能共同分享单一频率分量;根据最佳频谱分布系数确定火电及多类型储能的容量分配结果,通过引入频谱分布系数这一连续变量对频谱完全分解,使单一频率分量可被火电和储能共同分担,充分利用火电机组调节潜力,同时具有较高的求解速率和最优性保证,为火电‑多类型储能的配置和协调运行提供有益参考。

Patent Agency Ranking