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公开(公告)号：CN105932741B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201610394740.7
申请日：2016-06-02
Applicant: 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 华北电力大学
CPC classification number: Y02T10/7005
Abstract: 本发明涉及一种电动汽车群的充电控制方法和系统，该方法通过构建电动汽车群参与市场竞标策略的双层随机动态规划模型，通过根据约束条件求解双层随机动态规划模型，得到最优解并根据所述最优解确定电动汽车群的充电策略，从而根据所述充电策略控制所述电动汽车群充电。由于双层随机动态规划模型的上层优化问题对应电动汽车群充电期间成本最小化，所述下层优化问题对应调度需求侧资源实现发电成本最小，从而在考虑电动汽车群的购电成本和发电成本最小的协调的前提下，实现真正意义上最优竞价，根据最优竞价确定充电策略调度电动汽车群用户调整充电行为，以控制电动汽车群在合适的竞价成本时进行充电，从而降低电动汽车群的购电成本。
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公开(公告)号：CN105005828A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510467880.8
申请日：2015-07-31
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心 , 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种电力交易决策数据的处理方法和系统。其中方法包括：根据电力交易决策数据构建所述电力交易决策数据处理的参数模型；根据所述电力交易决策数据的参数模型及预设的条件风险价值模型建立电力交易决策数据处理的目标函数；其中，所述目标函数为：利用一般性代数仿真系统对所述目标函数进行求解，并根据求解后的方案确定电力交易决策数据的处理结果。本发明的技术，可以在一定的风险价值之内，在相对固定的数据、动态变化的数据及单位成本值数据三者之间找到最佳平衡点，进而实现对电力交易决策数据的处理结果达到最优化。
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公开(公告)号：CN104376379A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410652879.8
申请日：2014-11-17
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 华北电力大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑双边交易的零售商购售电策略的优化方法。本发明采用双层规划模型研究零售商最优购售电决策：首先，分别构建零售商和用户群的最优规划模型，然后构建包含零售商和用户群两个利益相关方的完整的双层规划模型。本发明为零售商提供了在中期规划内制定双边合约购买决策及售电价格策略的依据，零售商可根据自己能够承受的风险力度，调整自身的双边合约购电量与售电价格，以制定考虑双边合约的最优购售电策略，在保障用户的用电可靠性同时，又能使自己制定的价格具有一定竞争力，保证自己的市场份额。
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公开(公告)号：CN119412992A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411781179.9
申请日：2024-12-05
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 华北电力大学
IPC: F28D20/02
Abstract: 本发明提出了一种回收数据中心余热的液‑液压缩二氧化碳储能系统该，包括二氧化碳液态储罐、储能组件、释能组件及数据中心冷却循环回路。在电力低谷期，通过相变蓄冷器回收低压液态二氧化碳冷能，两级压缩机消耗富余电力，两级间冷器回收高压气体热量#imgabs0#为释能过程提供能量；在电力高峰期，通过相变蓄热器匹配热容，回收利用数据中心余热，对高压液态二氧化碳进行预热，优化再热器换热，提升#imgabs1#效率，同时回收部分透平排气废热用于储能过程气体预热。本发明可以在满足数据中心冷却需求的同时回收余热，减少数据中心能量损失，同时提高系统的储能效率。
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公开(公告)号：CN115149586B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202210916474.5
申请日：2022-08-01
Applicant: 华北电力大学
IPC: H02J3/46 , H02J3/14 , H02J3/32 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F113/04 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06N3/098
Abstract: 本发明提供一种分布式能源聚合调控与自主调控协同优化方法及系统，包含设备层，边缘层和云层；设备层将负荷与电源信息上传至边缘层，边缘层训练局部模型上传至云层并接收云层下发的全局模型，同时根据全局模型与局部模型向设备层下发聚合调控与自主调控指令。包括以下步骤：(1)提出区域电网分布式能源调控系统模型；(2)构建分布式光伏总出力成本和供电可靠性联合优化问题；(3)基于一致性算法增强联邦深度强化学习的负荷聚合调控与分布式光伏自主调控两阶段协同优化。本发明提高局部模型的训练和调控优化性能，实现了信息不确定性下的全局决策优化，实现了电网运行的经济性和可靠性的联合优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109636126A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811375716.4
申请日：2018-11-19
Applicant: 南方电网能源发展研究院有限责任公司 , 华北电力大学
Abstract: 本申请涉及一种增量配电网投资决策的量化方法、装置、设备和存储介质。计算机设备先获取增量配电网的各项评价指标，然后根据预设的层次分析法和各项评价指标的量化值，获取所述各项评价指标的权重，最后根据各项评价指标的权重和各项评价指标的取值，确定各项评价指标的综合得分值。由于在本实施例中，各项评价指标是根据增量配电网的投资决策的相关信息选取的，这样，计算机设备根据各项评价指标得到的综合得分值，确定的该增量配电网投资决策的方向更加科学，以科学的视角去审视增量配网的投资侧重点，大大减少了投资者的投资损失，实现投资效果的最优化。
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公开(公告)号：CN105896674B
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610387778.1
申请日：2016-06-01
Applicant: 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种电动汽车群的充电控制方法和系统，该方法包括基于当前的行驶模式构建电动汽车群竞价的双层优化模型，根据所述约束条件求解所述双层优化问题得到所述双层优化问题的最优解；根据所述最优解确定所述电动汽车群的充电策略；根据所述充电策略控制所述电动汽车群进行充电。该方法考虑了行驶模式对电动汽车群参与电力市场交易的竞价的影响，在考虑电动汽车群的购电成本和日前市场效益两者之间的协调的前提下，实现真正意义上最优竞价，根据最优竞价确定充电策略，以控制电动汽车群在合适的竞价成本时进行充电，从而降低电动汽车群的购电成本。
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公开(公告)号：CN105894108A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610184483.4
申请日：2016-03-25
Applicant: 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 华北电力大学
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/54 , Y04S10/545 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及微电网运行规划方法及系统。所述方法包括：获取微电网中分布式机组和储能系统的参数信息，将规划周期内微电网运行总成本最低作为目标函数，根据所述参数信息构建含储能系统的微电网规划模型；获取预先构建的模型约束，根据所述模型约束对所述规划模型进行求解；得到所述规划模型的最优解，根据所述最优解得出对应的微电网运行规划方案。基于本发明方案能够得到含储能系统的微电网运行总成本最低的规划方案，提高了规划方案的实际运行效果。
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公开(公告)号：CN117674082A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311513689.3
申请日：2023-11-14
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网冀北电力有限公司张家口供电公司 , 国网河南省电力有限公司开封供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/23
Abstract: 本发明涉及电力系统暂态评估技术领域，具体公开了一种基于广域测量数据的电力系统暂态评估方法，包括：通过采集电力系统各节点的电力运行数据和历史电力运行数据，运用聚类法得到各节点的电力运行标准阈值。实时获取各节点的电力运行值，与标准阈值对比，判断是否发生暂态行为。若实时值在标准阈值内，判定为正常；若不在范围内，则发生暂态行为。获取暂态行为节点的电力运行数据，通过与标准阈值对比确定暂态评分。根据暂态评分与预设评分关系，确定节点的暂态危机等级，实现对电力系统暂态行为的有效监测和分类评估。
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公开(公告)号：CN117609759A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311472223.3
申请日：2023-11-07
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网河南省电力有限公司开封供电公司 , 国网冀北电力有限公司张家口供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0455 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习框架的分布式光伏发电功率预测系统和方法，属于光伏发电量预测技术领域；通过RNN网络模块对数据样本中的异常数据进行预处理，进而生成数据准确的训练集；并通过transformer网络模块基于注意力机制对训练集的数据及时序特征进行训练，一方面，通过基于注意力机制的transformer网络提取数据之间的时序特征信息，解决传统算法时序信息利用率不高，无法获得序列中各个时刻权重的问题；另一方面，基于数据准确的基础上保证预测结果的高精度。
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