考虑天然气压力能消纳供电的集中充电站运行与规划方法

    公开(公告)号:CN116362472A

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202310050077.9

    申请日:2023-02-01

    Applicant: 四川大学

    Inventor: 向月 王晏亮

    Abstract: 本发明公开了一种考虑天然气压力能消纳供电的集中充电站运行与规划方法,包括以下步骤:S1,采用分析法建立调压站的天然气压力能发电模型;S2,在压力能发电量供应下,结合电动汽车电池充电站的电能分配,建立电能转移的集中调度模型;S3,根据换电站的地理位置,电池需求数量以及时间窗信息建立配送车配送路径规划模型。通过上述设计,本发明提供的天然气压力能供应的BCS发电‑充电‑配送架构,以高准时率向换电站交付约定数量的电池,有效填补电动汽车换电站的需求缺口,拓展城市清洁能源利用模式,解决城市天然气压力能的浪费问题。因此,适宜推广应用。

    一种气象驱动的新能源发电功率预测方法

    公开(公告)号:CN116090635A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202310050073.0

    申请日:2023-02-01

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本发明公开了一种气象驱动的新能源发电功率预测方法,包括新能源发电功率‑气象因素关联分析方法、新能源发电功率核心气象因素优化识别方法、气象驱动的新能源发电功率预测方法三部分。该发明的发电功率预测模型预测精度高,该方法考虑了因地理和气象因素产生的发电特性差异,相比于传统预测方法更具优势;预测效率高,基于气象关联分析的将降维措施可优化选取关键气象因素作为输入变量,降低预测模型的复杂度并提升预测效率;可应用于少数据新能源场站,针对部分新能源场站缺少历史发电数据的问题,综合考虑空间相关性和气象关联分析增补预测模型的数据来源,提高少数据新能源场站发电功率的预测精度。因此,适宜推广应用。

    一种基于prophet算法的风电功率预测方法

    公开(公告)号:CN115081681A

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202210583005.6

    申请日:2022-05-25

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于prophet算法的风电功率预测方法,主要解决现有预测方法适用的时间序列数据局限性较大,模型的灵活性不足的问题。该预测方法包括如下步骤:(S1)基于prophet算法确定影响风电功率的时间序列因素;(S2)建立每个时间序列因素对时间序列数据的影响模型;(S3)根据影响模型建立风电功率预测时间序列模型。通过上述方法,本发明采用适合于具有季节性影响的时间序列和具有多个季节的历史数据的prophet算法,与风电功率具有明显周期季节性数据相适配,可以深度挖掘风电数据的周期性因素,并据此提高预测的精确度。因此,适宜推广应用。

    一种适应电能替代发展战略的城市能源互联网规划方法

    公开(公告)号:CN113052450B

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202110281662.0

    申请日:2021-03-16

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本发明公开了一种适应电能替代发展战略的城市能源互联网规划方法,涉及城市能源互联网建设技术领域,步骤1,能源互联网现状分析,调研收资包括城市的基本情况、用能需求、资源和基础设施条件等外部信息;步骤2,确定规划范围,需要基于待规划区域的能源互联网现状分析;步骤3,多能负荷预测,包括传统用电负荷预测、电能替代潜力分析以及综合负荷预测;步骤4,能源互联网规划,进一步讨论了考虑多能流耦合的互联网规划方法、电动汽车充电桩规划方法;步骤5,规划方案评估,构建包含技术性、经济性、社会性三方面的能源互联网评价指标体系,提出能源互联网规划方案评估方法。

    基于导向标签的配电网投资项目组合优选方法

    公开(公告)号:CN114529171A

    公开(公告)日:2022-05-24

    申请号:CN202210098142.0

    申请日:2022-01-19

    Applicant: 四川大学

    Inventor: 向月 杨建平

    Abstract: 本发明公开了基于导向标签的配电网投资项目组合优选方法,包括如下过程:构建基于项目基础指标、项目关联指标、项目效益指标和项目功能指标的投资导向标签;基于电网诊断指标体系,将二级指标数值的现状值和目标值分别转换为现状值得分和目标值得分,根据目标值得分与现状值得分的差值,确定目标层各类目标的打分权重,得到电网诊断结果;耦合电网诊断结果对单个项目的综合投资效益进行评分,得到单个项目的综合评分,采用效益耦合矩阵来计算项目间的耦合效益,在项目间耦合效益基础上建立效益提升优选模型和经济提升优选模型,根据效益提升优选模型和经济提升优选模型得到配电网投资项目组合。

    基于深度迁移学习的配电网投资决策方法

    公开(公告)号:CN113393051A

    公开(公告)日:2021-09-14

    申请号:CN202110731847.7

    申请日:2021-06-30

    Applicant: 四川大学

    Inventor: 向月 杨建平

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度迁移学习的配电网投资决策方法,包括数据收集及筛选,然后以边缘分布概率描述电网的数据分布特征,再以条件分布概率表征电网网络关系特征,完成源域电网到目标电网的特征迁移,实现了配电网投资小样本下的自适应学习,最终建立基于目标配电网的投入产出非线性映射模型,来对配电网投资进行决策。本发明通过深度学习网络构建电网投资投入‑产出关联关系,从“纯数据”的角度对电网投资决策问题进行分析,同时引入迁移学习过程,利用其自适应的特点通过自身少量样本从其它相似电网迁移数据分布特征和网络关系特征,解决了现有数据驱动方法在关联挖掘过程中训练样本不足的难题。

    一种非侵入式电动汽车充电负荷模式提取方法

    公开(公告)号:CN112394220B

    公开(公告)日:2021-08-24

    申请号:CN202011269047.X

    申请日:2020-11-13

    Applicant: 四川大学

    Inventor: 向月 王杨 周润

    Abstract: 本发明公开了一种非侵入式电动汽车充电负荷模式提取方法,采用以鲁棒局部加权回归作为平滑方法的时间序列分解法从上述电表数据中提取低频趋势分量,再通过离散小波变换从低频趋势分量中提取出于电动汽车充电负荷相关的特征分量,同时通过高阶差识别确定充电的开始和结束时间,最后结合开始和结束时间对特征分量和事先预存的充电负荷模板进行匹配,并运用动态时间规整算法从匹配的相似距离矩阵中得出最短路径即可实现对电动汽车充电负荷模式的提取;与现有技术相比,本发明所述提取方法计算简便,同时能够有效避免杂音分量和局部突变对检测结果的影响,提高检测的准确性。

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