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公开(公告)号：CN119515040A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411415093.4
申请日：2024-10-11
Applicant: 国网河南省电力有限公司三门峡供电公司 , 武汉大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/23
Abstract: 本发明公开了一种基于改进JAYA算法的多候选位置SNOP规划方法和系统，该方法包括：获取配电网运行的多个历史数据样本，并对多个历史数据样本进行聚类，生成典型日源荷场景；建立配电网运行风险评估指标，并构建SNOP配置双层优化模型；基于典型日源荷场景、配电网运行风险评估指标，采用改进JAYA算法求解SNOP配置双层优化模型，得到SNOP最优配置结果。本发明能够输出得到SNOP最优规划配置结果，从而便于提升配电网运行安全性和经济性。
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公开(公告)号：CN119275819A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411269209.8
申请日：2024-09-11
Applicant: 武汉大学 , 云南电网有限责任公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了水泥生产工业负荷参与的电网调度方法及相关产品。该方法中，以水泥厂预设时间内购电成本最小化构建目标函数，约束条件包含物料平衡约束、电量平衡约束、存储约束、产量约束和回转窑连续工作约束，这些约束条件考虑了水泥生产过程中各环节的耦合关系，由此所形成的经济调度模型能够提高水泥生产工业负荷对电网的调度能力。不仅如此，本经济调度模型的构建过程中，针对水泥生产过程利用状态任务网方法将物料和工序分别抽象为状态与任务，绘制状态任务网框图以刻画各工序之间的耦合关系，这样能保证该模型准确性。
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公开(公告)号：CN119151285A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411167618.7
申请日：2024-08-23
Applicant: 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力有限公司三门峡供电公司 , 武汉大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种分布式光伏接入配电网运行风险评估方法、介质和设备，该方法包括构建配电网风险评估双层指标；建立配电网日前优化调度目标函数，并基于第一约束条件求解配电网日前优化调度目标函数得到储能设备日前运行功率；建立配电网运行风险评估目标函数，并基于第二约束条件求解配电网运行风险评估目标函数得到储能设备功率调整量、切负荷功率调整量、弃光功率调整量和最恶劣光伏不确定性出力场景；确定调度风险指标值，根据最恶劣光伏不确定性出力场景数据确定运行风险指标值，并在运行风险指标值达到设定阈值时，以调度风险指标值进行调度调控。本发明可对大规模分布式光伏接入配电网运行风险进行评估，并可基于评估结果进行调度调控。
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公开(公告)号：CN119029905A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411513980.5
申请日：2024-10-29
Applicant: 武汉大学
IPC: H02J3/14 , F24F11/64 , G06F18/231 , G06N3/092
Abstract: 本申请公开了分散式变频空调参与电网需求响应的控制方法、装置。该方法中，以用户空调作为电网需求侧负荷，由于空调负荷具有随时可调节的高度灵活性、单类负荷资源的高度聚合性、可实时控制调节范围等特点，满足参与电网柔性互动条件。此外，先将各用户空调进行聚类形成用户簇空调，根据各用户簇空调的温度差值并基于深度强化学习算法确定各用户簇空调的功率调节量，以将因所述功率调节量所致的空调负荷功率释放值补偿至电网功率，由此，保证电网需求响应调峰的同时，实际所达制冷温度维持在规定范围内，最终提高了电网需求响应能力。
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公开(公告)号：CN118677025A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410732788.9
申请日：2024-06-07
Applicant: 武汉大学 , 云南电网有限责任公司
Abstract: 本申请公开了面向风电消纳和电解铝负荷调控的源荷分层协调方法。本方法包括：根据电解铝负荷功率调节过程中各关键指标之间耦合关系确定特性约束，并基于特性约束确定电解铝负荷功率调节状况；确定火电机组全调峰过程的成本；根据火电机组全调峰过程的成本和电解铝负荷功率调节状况，确定火电机组的深度调峰的优化结果。本方法中，通过将电解铝负荷功率调节引入火电机组的深度调峰中，利用电解铝负荷具有容量大、集中性高、调节速度快等属性，从而显著缓解火电调峰压力，改善系统调峰运行经济性，并有效支撑系统消纳风电。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118589519A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410632760.8
申请日：2024-05-21
Applicant: 武汉大学 , 武汉龙德控制科技有限公司
Abstract: 本发明属于电力系统运行与控制技术领域，尤其涉及一种基于有功‑电压耦合特性的电动汽车负荷参与电网辅助调峰方法及系统。本发明以电动汽车及充电桩为控制对象，以电动汽车充电端口电压为控制量，提出涉及充电端口电压调整方法、电动汽车调节特性辨识方法及电动汽车与电网互动策略三方面的全流程方案。全面考虑电动汽车充电方式和充电桩特点，明确充电桩调压方法，以试验形式辨识电动汽车充电过程中的有功‑电压耦合特性，量化电动汽车负荷调节潜力，实现电动汽车参与电网调峰辅助服务。
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公开(公告)号：CN118572794A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410738006.2
申请日：2024-06-07
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种配电网的负荷有功功率调节方法及装置，该方法用于配备DVR的柱上开关，该方法包括：采集配电网的实时频率fmeasure，根据实时频率fmeasure与标准频率fref的差值得到频率偏差值Δf，Δf＝fmeasure‑fref；当频率偏差值Δf的绝对值大于频率偏差允许值时，向DVR提供电压控制量ΔV，ΔV＝KΔf，K为反馈增益系数；DVR根据电压控制量ΔV调节预设的电压参考值，从而调节DVR的电压输入值，进而调节DVR的电压输出值，实现柱上开关的负荷侧电压控制，以此调节负荷有功功率。本发明利用DVR可连续调节电压的这一特性，通过与柱上开关相结合，在电力系统缺少调频容量时，调节配网侧的电压，从而调节负荷的有功功率，为电力系统提供调频容量。
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公开(公告)号：CN118399503A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410611128.5
申请日：2024-05-16
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 中国长江电力股份有限公司 , 武汉大学
IPC: H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/00 , G06F18/23213 , G06N3/126
Abstract: 一种水风光日前调度模型的建立方法，它包括以下步骤：步骤1：针对水风光预测误差的不确定性，生成考虑水风光时空相关性的场景；步骤2：获得各个场景下梯级水电有效转动惯量和风机有效转动惯量，建立水风光系统的有效转动惯量约束；步骤3：建立考虑水风光不确定性和梯级水电的灵活调节能力的水风光系统日前调度模型。本发明的目的是为了解决现有电网调度中存在的水风光不确定性带来的梯级水电难以充分发挥灵活调节能力、限制风光功率外送且水风光系统有效转动惯量下降的技术问题，而提供的一种考虑有效转动惯量及不确定性的水风光日前调度模型及该模型的建立方法。
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公开(公告)号：CN118249324A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410212143.2
申请日：2024-02-27
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种可参与电网调峰调频的充电桩和电网调峰调频方法，该充电桩包括本地控制器和充电桩本体，本地控制器用于接收上级调峰控制指令，计算充电桩可调能力，决策得到充电桩的第一目标调控量，以及根据第一目标调控量向充电桩本体发送第一控制信号；本地控制器还用于实时监测电网频率，计算电网频率偏差，并计算电网有功功率偏差，以及根据电网有功功率偏差和充电桩可调能力决策得到充电桩的第二目标调控量，并根据第二目标调控量向充电桩本体发送第二控制信号；充电桩本体还用于根据第一和第二控制信号进行相应充电功率控制，以实现电网调峰调频控制。本发明能够更加快速地参与电网的调峰调频工作，从而便于提升电网辅助调峰调频能力。
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公开(公告)号：CN117852735A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311831118.4
申请日：2023-12-27
Applicant: 云南电网有限责任公司 , 武汉大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及电力系统碳排放预测技术，具体涉及一种区域碳达峰目标设计和路径规划方法及系统，该方法首先基于logistic回归和灰色理论开展区域碳排放量影响因素高适应性预测，然后基于卷积神经网络开展区域碳排放量预测；接着以碳达峰目标为导向，开展基于空间映射的碳达峰目标设计；最后建立基于卷积神经网络的适应度函数、构建指标约束，并基于遗传算法求解获得碳达峰实施路径。该方法不同于现有针对区域碳排放量的变化趋势的预测方法，考虑到区域碳排放影响因素的高适应预测是区域碳排放量变化趋势感知的关键，同时考虑到卷积神经网络方法对于时序数据特征挖掘的优越性，该方法简单有效，可以指导区域低碳转型，助推碳达峰。
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