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公开(公告)号：CN110689210A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201911110971.0
申请日：2019-11-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种计及三种类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法，步骤为：典型日连续时域的离散化处理；电动汽车泊车行为表征及三种类型充电负荷建模；电力用户分类及负荷建模；以年化总成本最小为目标构建电动汽车充电站优化配置模型；求解该优化配置模型，得到计及三种类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方案。本发明可以在电动汽车充电站的优化配置过程中有效计及三种类型充电桩对电动汽车充电负荷时空分布情况的影响，从而在完全响应电动汽车用户需求的前提下以最低的社会总成本完成电动汽车充电设施的配置工作。
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公开(公告)号：CN108448632B
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201810384935.2
申请日：2018-04-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种计及储能荷电状态循环的交直流微网日内滚动优化调度方法，包括以下步骤：步骤10）获取交直流微网的日前调度计划；步骤20）获取交直流微网中各设备的运行成本系数和运行限值，基于步骤10）的日前调度计划建立交直流微网的日内短期调度模型；步骤30）基于步骤10）和步骤20）建立交直流微网的日内实时调度模型；步骤40）求解步骤20）和步骤30）组成的交直流微网日内滚动优化调度模型，获得交直流微网的日内运行计划。该方法考虑到日内多时间尺度的滚动优化，并对储能的始末荷电状态进行限制，保证储能循环调度的能力，制定合理的交直流微网日内运行调度计划。
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公开(公告)号：CN109687510A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811507881.0
申请日：2018-12-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种计及不确定性的配电网多时间尺度优化运行方法，包括：步骤1)建立min-max-min两阶段三层鲁棒优化调度模型，利用列约束生成算法（CCG）对鲁棒优化调度模型求解，确定最恶劣场景下的慢动作设备的操作状态；步骤2)基于灰色预测的短期预测数据，设定目标函数，结合系统运行约束条件及确定的慢动作设备的操作状态，建立短时间尺度下主动配电网的优化调度模型；步骤3)：基于灰色预测的超短期预测数据，综合考虑可调可控设备的操作次数和操作时间的限制，设定目标函数，结合系统运行约束条件及确定的慢动作设备的操作状态，建立超短时间尺度下主动配电网的优化调度模型，对于分布式电源高渗透率的地区能够很好保证系统的安全性。
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公开(公告)号：CN106786793B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201611149137.9
申请日：2016-12-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于鲁棒优化的冷热电联供型微网运行方法，该运行方法包括以下步骤：步骤10）建立冷热电联供型微网经济运行的目标函数；步骤20）建立冷热电联供型微网运行约束中的确定性约束；步骤30）建立冷热电联供型微网运行约束中的不确定性约束；步骤40）求解优化模型，得到系统运行控制量，并向系统中各个设备发出相应指令；所述优化模型包括步骤10）建立的目标函数、步骤20）建立的确定性约束和步骤30）建立的不确定性约束。该运行方法消除了可再生能源和负荷不确定性带来的不利影响。
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公开(公告)号：CN109241549A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810722392.0
申请日：2018-07-04
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 东南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于总线式结构的能量分配器的建模方法。传统能源系统的规划仅仅面对单一能源系统，人为的割裂了各能源系统的资源优化配置，降低了整体能源利用效率。本发明的建模方法包括步骤：1)根据用户需求建立多个总线式接口模型；2)根据实际应用场景将多个总线式接口模型组合得到能量分配器。本发明将电、热、冷、气四种能源统一调度，合理配置能源的使用途径，充分发挥不同能源形式的互补特性和协同效应；本发明使得能量分配器的内部结构清晰简洁，并方便用户进行模块化建模，对能量分配器内部根据能源转换装置的种类进行总线式的建模。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108629445A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810294782.2
申请日：2018-03-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种计及储能动态损耗的交直流混合微网鲁棒调度方法，包括以下步骤：步骤10)获取储能测试参数，构造双线性形式的储能动态损耗模型；步骤20)对步骤10)构造的储能动态损耗模型开展线性化处理；步骤30)获取各设备的运行成本系数和运行限值，建立交直流混合微网的鲁棒优化调度模型；步骤40)求解鲁棒优化调度问题：利用嵌套式列约束生成算法求解鲁棒优化问题，获得交直流混合微网的鲁棒协调运行方式。该方法计及交直流混合微网中的储能动态损耗特性，能够实现交直流混合微网的鲁棒优化调度，在准确计算储能损耗成本基础上提高储能运行的经济效益，为制定交直流混合微网的运行计划提供重要的指导和帮助。
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公开(公告)号：CN108539732A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810293205.1
申请日：2018-03-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多区间不确定性鲁棒优化的交直流微网经济调度方法，包括以下步骤：步骤10)获取不确定性预测参数，分配不确定性时段预算数；步骤20)基于步骤10)构造多区间不确定性集；步骤30)获取微网中各设备的运行成本系数和运行限值，基于步骤20)建立交直流微网的鲁棒经济调度模型；步骤40)求解鲁棒经济调度问题：利用列约束生成算法迭代求解该优化问题，获得交直流微网的鲁棒运行计划。该方法考虑到不确定性的实际分布特性，利用多区间不确定性集降低鲁棒优化的保守性，能够实现交直流微网的鲁棒优化调度，提高微网运行的经济效益，为制定交直流微网的运行计划提供重要参考。
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公开(公告)号：CN108388964A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810166341.4
申请日：2018-02-28
Applicant: 东南大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种多微网系统的双层协调鲁棒优化调度方法，包括以下步骤：步骤10）获取多微网系统中用户层各设备的运行成本系数及运行限值参数，构建用户层鲁棒优化调度模型；步骤20）获取多微网系统中供电层各设备的运行成本系数及运行限值参数，构建供电层鲁棒优化调度模型；步骤30）求解多微网系统的双层协调鲁棒优化模型：利用列约束生成算法迭代求解用户层和供电层的鲁棒优化问题，获得多微网系统的鲁棒协调运行计划。该方法计及多微网系统中用户层和供电层的功率交互特性和多重不确定性，能够实现多微网系统的双层协调鲁棒优化调度，为制定多微网系统的运行计划提供指导和帮助。
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公开(公告)号：CN106786793A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611149137.9
申请日：2016-12-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于鲁棒优化的冷热电联供型微网运行方法，该运行方法包括以下步骤：步骤10）建立冷热电联供型微网经济运行的目标函数；步骤20）建立冷热电联供型微网运行约束中的确定性约束；步骤30）建立冷热电联供型微网运行约束中的不确定性约束；步骤40）求解优化模型，得到系统运行控制量，并向系统中各个设备发出相应指令；所述优化模型包括步骤10）建立的目标函数、步骤20）建立的确定性约束和步骤30）建立的不确定性约束。该运行方法消除了可再生能源和负荷不确定性带来的不利影响。
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公开(公告)号：CN119134476A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411056386.8
申请日：2024-08-02
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 东南大学 , 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司临海市供电公司
Inventor： 赵景涛 , 张晓燕 , 郑舒 , 陈娜 , 李渊 , 周苏洋 , 吴志 , 杜炜 , 刘韶华 , 陈永华 , 付明 , 王辉 , 周灵刚 , 余才阳 , 张驰 , 朱逸芝 , 罗啸远
IPC: H02J3/38 , H02J3/46 , H02J3/00 , H02J13/00 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于主动注册的分布式电力设备组网，每个分布式电力设备均向主电网注册器发送注册请求以及注册信息；通过主电网注册器发现其他分布式电力设备并获取其他设备数据、自身的历史数据以及接收其他设备发送的请求指令；采用神经网络模型预测设备状态；根据预测的设备状态、获取的设备数据以及能源需求制定能源调度策略，并采用神经网络对能源调度策略进行优化后执行，并根据能源调度策略向其他设备发送执行需求的请求指令；或者执行接收到请求指令。采用主动注册机制，可以令新设备动态加入网络，使系统具有较强的灵活性和扩展性；每个设备自主注册到网络中，没有中心化的控制节点，使系统更加去中心化，降低了单点故障的风险。
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