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公开(公告)号：CN109190271B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN201811067153.2
申请日：2018-09-13
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明提出一种考虑传输损耗的电热综合能源系统经济优化调度方法，流程包括：建立电热综合能源系统经济优化调度模型；采用Lagrange函数法分析转换优化调度问题；设计迭代算法求解优化调度问题，输出最优解；计算电热综合能源系统经济优化调度模型的最优值，即总成本最小值。本发明中考虑了传输损耗对系统供需平衡和机组出力优化的重要影响；考虑了电力网络、热力管网、电热多能耦合、机组出力限制和运行限制多种约束条件；在计及网络传输损耗的前提下，满足用户负荷需求的同时减少企业的产能成本，从而提高经济效益和保障系统安全稳定运行；采用快速迭代算法将电出力等式二次约束转化为仿射约束，降低了模型求解的复杂程度并具有较快的收敛速度。
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公开(公告)号：CN109190271A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811067153.2
申请日：2018-09-13
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种考虑传输损耗的电热综合能源系统经济优化调度方法，流程包括：建立电热综合能源系统经济优化调度模型；采用Lagrange函数法分析转换优化调度问题；设计迭代算法求解优化调度问题，输出最优解；计算电热综合能源系统经济优化调度模型的最优值，即总成本最小值。本发明中考虑了传输损耗对系统供需平衡和机组出力优化的重要影响；考虑了电力网络、热力管网、电热多能耦合、机组出力限制和运行限制多种约束条件；在计及网络传输损耗的前提下，满足用户负荷需求的同时减少企业的产能成本，从而提高经济效益和保障系统安全稳定运行；采用快速迭代算法将电出力等式二次约束转化为仿射约束，降低了模型求解的复杂程度并具有较快的收敛速度。
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公开(公告)号：CN108805204B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201810599632.2
申请日：2018-06-12
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络的电能质量扰动分析装置及其使用方法，涉及电能质量扰动分析技术领域。该装置包括：数据采集单元、数据存储单元、特征提取与分类单元和液晶显示单元，其中，数据采集单元包括数据采集总线和降噪模块，数据存储单元包括训练数据存储模块、测试数据存储模块以及标签数据存储模块，特征提取与分类单元包括深度神经网络模块、分类器以及微调模块。本发明还提供一种基于深度神经网络的电能质量扰动分析装置的使用方法，采用深度神经网络结构，精准又高效地提取电能扰动数据中各种更深层次的扰动特征，提取电能扰动数据更深层次的特征，找到数据间内在的联系，具有分类准确率高、抗噪性能强、网络运行稳定等特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108964135A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201811072398.4
申请日：2018-09-14
Applicant: 东北大学
CPC classification number: H02J3/381 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/46
Abstract: 本发明提供一种考虑通信时滞的微电网分布式经济调度装置及方法，涉及电力系统经济调度技术领域。本发明是由数据采集单元将采集到的数据发送至通信单元，通信单元将数据信息传送至数据处理与计算单元，按键模块输入所要读取的发电机的编码，经由数据处理与计算单元判断算法能否收敛，数据处理和迭代，计算满足成本最低时各发电机发出功率等计算过程后传输至显示模块。本方法弥补集中式优化方法的不足，减轻通信负担，提高运算效率，适应未来智能电网的发展。
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公开(公告)号：CN108805204A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810599632.2
申请日：2018-06-12
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06K9/6256 , G01R31/00 , G06K9/6267
Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络的电能质量扰动分析装置及其使用方法，涉及电能质量扰动分析技术领域。该装置包括：数据采集单元、数据存储单元、特征提取与分类单元和液晶显示单元，其中，数据采集单元包括数据采集总线和降噪模块，数据存储单元包括训练数据存储模块、测试数据存储模块以及标签数据存储模块，特征提取与分类单元包括深度神经网络模块、分类器以及微调模块。本发明还提供一种基于深度神经网络的电能质量扰动分析装置的使用方法，采用深度神经网络结构，精准又高效地提取电能扰动数据中各种更深层次的扰动特征，提取电能扰动数据更深层次的特征，找到数据间内在的联系，具有分类准确率高、抗噪性能强、网络运行稳定等特点。
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公开(公告)号：CN108964135B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201811072398.4
申请日：2018-09-14
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种考虑通信时滞的微电网分布式经济调度装置及方法，涉及电力系统经济调度技术领域。本发明是由数据采集单元将采集到的数据发送至通信单元，通信单元将数据信息传送至数据处理与计算单元，按键模块输入所要读取的发电机的编码，经由数据处理与计算单元判断算法能否收敛，数据处理和迭代，计算满足成本最低时各发电机发出功率等计算过程后传输至显示模块。本方法弥补集中式优化方法的不足，减轻通信负担，提高运算效率，适应未来智能电网的发展。
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公开(公告)号：CN107147146B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201710452493.6
申请日：2017-06-15
Applicant: 东北大学
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种基于联合多微网的分布式能量管理优化方法及装置，方法包括如下步骤：判定当前电网系统中所对应的各微网是处于并网运行状态还是孤岛运行状态并依据不同的运行状态运行不同的优化算法，具体的本发明采用分布式方法，使其具有无论在并网情况还是在孤岛情况下，每个低载的微网都可以向其他微网注入多余的能量，或是高载的微网从其他微网吸收能量。从而通过协调联合多微网和整个电力系统来实现对能源的综合利用等优点。
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公开(公告)号：CN107147146A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710452493.6
申请日：2017-06-15
Applicant: 东北大学
IPC: H02J3/38
CPC classification number: H02J3/381
Abstract: 本发明公开了一种基于联合多微网的分布式能量管理优化方法及装置，方法包括如下步骤：判定当前电网系统中所对应的各微网是处于并网运行状态还是孤岛运行状态并依据不同的运行状态运行不同的优化算法，具体的本发明采用分布式方法，使其具有无论在并网情况还是在孤岛情况下，每个低载的微网都可以向其他微网注入多余的能量，或是高载的微网从其他微网吸收能量。从而通过协调联合多微网和整个电力系统来实现对能源的综合利用等优点。
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