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公开(公告)号：CN118428524A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410436621.8
申请日：2024-04-11
Applicant: 天津大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F17/16 , H02J3/38
Abstract: 本发明公开一种考虑风、光极限场景的海岛微电网分布优化方法及装置，将高斯噪声和场景标签输入到生成器中生成微电网风、光场景，将微电网风、光场景和归一化预处理后的风、光历史数据集输入判别器，通过判别器判别微电网风、光场景和归一化预处理后的风、光历史数据集的数据分布差异；利用训练完毕的风、光场景生成模型生成微电网风、光场景集；构建微电网两阶段分布鲁棒优化配置模型，利用选取的极限场景集和风、光场景生成模型生成的微电网风、光场景集对微电网两阶段分布鲁棒优化配置模型进行求解得到指定区域的微电网分布优化方案。本发明提升了随机优化方法的抗风险能力，又克服了鲁棒优化的保守性，兼顾了微电网的经济性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116934115B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202310880967.2
申请日：2023-07-18
Applicant: 天津大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F17/11
Abstract: 本发明涉及微网系统优化调度及交易技术领域，具体涉及一种考虑时变虚拟储能的实时端对端能量交易方法，其特征在于，所述的方法为：对预测时域内的环境信息进行预测，并将历史的交易数据集成至时变虚拟储能建模和实时端对端能量交易；在供需能量量化提取阶段，通过采用产消者自主能量管理模型量化提取产消者可用于交易的供需能量以及边际成本；在交易价格优化阶段，以产消者自身收益最大化为目标，根据历史交易数据对可用于交易的价格进行优化；采用基于连续双向拍卖的分布式交易决策优化方法，同时考虑产消者的多交易偏好等级需求，优化产消者自身交易匹配决策。所述方法可充分利用能量资源的互补潜力促进系统内的供需平衡。
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公开(公告)号：CN116934040B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202310938963.5
申请日：2023-07-28
Applicant: 天津大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F16/9537
Abstract: 本发明涉及充电设施优化技术领域，具体涉及一种移动充电站日前协同优化调度方法包括：构建优化调度模型框架，所述优化调度模型框架包括：EVs模型和TMCS调度模型；所述EVs模型以确定TMCS的充电需求的位置和时间；所述TMCS调度模型以描述TMCS运行的时空动态特征，并完成TMCS在EV充电服务和能量套利之间的协同优化调度；采用MCS和多项式Logit模型来捕获异质EV用户的充电决策过程；建立了扩展图模型以描述TMCS的时空动态特征；进而将协同调度模型表述为一个混合整数线性规划模型。本发明提升了TMCS的利用率和运营商利润，增强了充电设施的灵活性。
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公开(公告)号：CN117171942A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310568484.9
申请日：2023-05-19
Applicant: 天津大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于碳能协同枢纽的能源系统高碳环节辨识方法，包括：在能源枢纽EH模型基础上引入碳流，建立多能源系统的CESH模型；根据中国能源系统(China Energy System,CES)在能源供给、转换、分配、消费等环节的碳能耦合关系，建立CES‑CESH模型，并构建CES‑CESH耦合矩阵；基于CES‑CESH模型，追踪CES能流‑碳流的源头、流动方向与分布情况，并辨识碳能耦合程度较高的环节，降低能源消耗碳排放。本发明的CESH模型将CES碳流的输入输出关系集成到了基于能流的EH模型中，可追踪CES能流‑碳流的源头、流动方向与分布情况，并辨识出碳排放量大、碳能耦合程度高的环节，从而有针对性地制定减排措施，降低能源消耗导致的碳排放量。
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公开(公告)号：CN116934040A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310938963.5
申请日：2023-07-28
Applicant: 天津大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F16/9537
Abstract: 本发明涉及充电设施优化技术领域，具体涉及一种移动充电站日前协同优化调度方法包括：构建优化调度模型框架，所述优化调度模型框架包括：EVs模型和TMCS调度模型；所述EVs模型以确定TMCS的充电需求的位置和时间；所述TMCS调度模型以描述TMCS运行的时空动态特征，并完成TMCS在EV充电服务和能量套利之间的协同优化调度；采用MCS和多项式Logit模型来捕获异质EV用户的充电决策过程；建立了扩展图模型以描述TMCS的时空动态特征；进而将协同调度模型表述为一个混合整数线性规划模型。本发明提升了TMCS的利用率和运营商利润，增强了充电设施的灵活性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108832656B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN201810637802.1
申请日：2018-06-20
Applicant: 天津大学
Abstract: 本发明涉及微能源网、分布式能源规划领域，为提出考虑电转气技术和可再生能源利用的微能源网多目标规划方法，对包含风机、光伏、冷热电三联供系统、P2GSS和蓄电池等的微能源网规划具有指导意义，本发明，基于电转气和可再生能源利用微能源网多目标规划方法，步骤如下：(1)微能源网建模；(2)基于全生命周期法计算微能源网全生命周期成本，以全生命周期成本最低和年二氧化碳排放量最小为优化目标，考虑电制冷比例和电制热比例等运行方式的影响，建立针对微能源网关键设备容量的多目标优化配置方法；(3)通过不同场景对比，提出微能源网多目标规划方法。本发明主要应用于微能源网、分布式能源规划场合。
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公开(公告)号：CN115907227B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202211726231.1
申请日：2022-12-30
Applicant: 天津大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/02 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种高速公路固定与移动充电设施双层协同优化方法，方法包括：构建优化模型框架，所述优化模型框架包括：上层协同选址优化模型和下层协同容量优化模型；所述上层协同选址优化模型以优化充电站的位置，并确定部署TMC的充电需求的位置和时间；所述下层协同容量优化模型优化候选站点的TMC和FC的容量，提高FC的利用率；采用大M法将非线性问题进行等价线性化处理并转化为混合整数线性规划模型，采用目标级联分析实现上下两层之间的数据交换过程。本发明提升了高速公路充电设施的利用率，并增强充电设施的灵活性，可以有效获取TMC和FC的充电需求时空分布，完成充电设施的协同优化，为充电站运营商和电动汽车用户提供了新的选择。
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公开(公告)号：CN116128227A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211736716.9
申请日：2022-12-30
Applicant: 天津大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明实施例公开了一种电能分配方法及装置。该方法包括：根据微型电网的电能分布情况和各建筑集群的用电需求，构建微网功率平衡约束；根据微型电网的平均购电价格和售电价格上下限，构建电价约束；根据微型电网的网络拓扑情况，构建微网运行约束；根据各建筑集群的室内温度，以及送风温度，构建各建筑集群的电能损耗约束；根据该建筑集群中各建筑节点对应墙体的热导抗参数，构建相应建筑节点的热平衡约束；根据建筑集群的室内温度需求和/或温度调节情况，构建温度约束；在满足目标约束条件的情况下，根据微型电网的电能需求成本和各建筑集群的电能需求成本，确定微型电网的目标电能分配情况。
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公开(公告)号：CN115663849A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211700789.2
申请日：2022-12-29
Applicant: 天津大学
Abstract: 本发明涉及新能源消纳技术领域，具体涉及一种水电厂与工业温控负荷协同快速调控的方法及控制器，所述方法为：读取和采集参数；计算水电厂要求功率变化量；水电厂设定功率变化量计算；建立水电厂模型：根据水电厂调速器控制参数和物理参数，建立水电厂调速器模型和水轮机模型；建立响应补偿模块：通过提取水电厂模型的零极点，求取水电厂主导极点，建立一阶或二阶系统的等效水电厂作为响应补偿模块；工业温控负荷目标用电量变化计算：根据水电厂要求功率变化量和响应补偿模块计算近似的水电厂实际响应功率，计算工业温控负荷目标用电量变化。所述方法可以用于适应含高比例新能源新型电力系统快速调控和平抑新能源快速波动的要求。
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公开(公告)号：CN112798961B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202110224012.2
申请日：2021-02-27
Applicant: 天津大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/382
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车动力电池剩余使用寿命预测方法，首先，通过自适应鲁棒损失函数（Adaptive Robust Loss Function,ARLF）对轻量型梯度提升机（Light Gradient Boosting Machine,LightGBM）进行改进，提升剩余使用寿命（Remaining Useful Life,RUL）预测的鲁棒性；然后，基于多线程并行直方图，对行驶工况下电动汽车全生命周期容量衰减数据进行处理；其次，基于带宽度限制的Leaf‑wise生长方式，制定RUL预测模型训练方式；再次，基于元学习超参数自动调优获取模型最优参数并设置性能评价函数；最后，利用获取最优参数的RUL预测模型完成剩余使用寿命预测。
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