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公开(公告)号：CN117394444B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202311105297.3
申请日：2023-08-30
Applicant: 河海大学
IPC: H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , H02J3/14 , H02J3/32 , H02J3/00 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习辅助的直流配电网分布鲁棒优化调度方法，该方法首先构建直流配电网基于场景的分布鲁棒优化调度物理模型，反复改变输入的光伏出力、负荷、范数置信度，采用列与约束生成算法迭代求解获得光伏出力的最差概率分布，记录每一次的输入以及对应的最差概率分布作为输出为后续的深度学习提供数据支撑；其次，以光伏出力、负荷、范数置信度为输入，光伏出力的最差概率分布为输出构建深度神经网络模型；基于训练好的神经网络预测实时输入的光伏出力、负荷、范数置信度所对应输出的光伏出力最差概率分布，将原始分布鲁棒模型转化为最差概率分布下的单层随机规划模型并进行求解，获取等效的分布鲁棒调度策略。
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公开(公告)号：CN118410899A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410341419.7
申请日：2024-03-22
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/04 , H02J3/00 , H02J3/28 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06F18/214 , G06F17/10 , G06F18/2415 , G06N3/08 , G06F30/27 , G06F111/04 , G06F111/10
Abstract: 本发明提出了一种电‑气‑氢混联综合能源系统灵活性运行域的构建方法，通过图卷积神经网络挖掘电制氢功率点可行性与系统拓扑、运行约束以及场景数据等条件的内在联系，在能够精准识别电制氢功率点是否为可行点的基础上，实现了在不同的场景条件下电‑气‑氢混联综合能源系统灵活性运行域的快速构建。以电‑气‑氢混联综合能源系统的切负荷最小为目标，在电‑气‑氢混联综合能源系统模型的基础上，建立了识别电制氢功率点是否为可行点的基本物理模型；引入图卷积神经网络，考虑气网运行拓扑的变化，建立了基于图卷积神经网络构建电‑气‑氢混联综合能源系统灵活性运行域的模型。
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公开(公告)号：CN118364228A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410560028.4
申请日：2024-05-08
Applicant: 河海大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/047 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多视角特征提取与多任务学习的光伏功率多步预测方法及系统。所述方法包括：数据预处理；利用长短期记忆神经网络、多层感知器、卷积神经网络分别从时序、全局、局部三个视角进行特征提取，得到丰富且全面的特征信息；将多步光伏预测任务转化为多个单步光伏预测子任务，各子任务通过轻量级注意力机制来整合特征信息；各子任务利用专家子网络通过多层感知器对特征深化学习，得到光伏功率多步预测结果；应用改进动态权重平均法对损失权重进行自适应动态调整。本发明能够提高光伏功率多步预测整体精度，为电网安全、稳定运行提供支撑，具有一定的工程实用价值。
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公开(公告)号：CN117937621A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311826623.X
申请日：2023-12-27
Applicant: 河海大学
IPC: H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J15/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/18 , G06F18/23213 , G06F113/04 , G06F113/14
Abstract: 本发明公布了一种考虑季节性储氢的电‑气‑氢混联综合能源系统优化调度方法，考虑了电力系统季节性电量不平衡，提出了一种考虑季节性储氢和绿氢注入的电‑气‑氢混联综合能源系统优化调度模型，并基于逐次二阶锥松弛进行求解。首先，基于时间序列分解和场景聚类方法获取季节性典型场景；然后，基于电网直流潮流模型和掺氢天然气准动态流量/能量模型，构建电‑气‑氢混联综合能源系统运行模型；针对混氢‑天然气高维非凸非线性方程，采用逐次二阶锥松弛方法求解凸能流模型，实现了综合能源系统协同优化模型的高效精准求解。
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公开(公告)号：CN117833273A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311827323.3
申请日：2023-12-27
Applicant: 河海大学
IPC: H02J3/24 , H02J3/06 , H02J3/32 , H02J3/46 , G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/04
Abstract: 本发明提出了一种基于神经网络辅助的考虑频率约束的电力系统前瞻调度模型求解方法，基于考虑频率约束的电力系统前瞻调度详细模型，考虑使用物理信息神经网络进行辅助求解来提高模型求解效率。考虑使用纯物理驱动进行求解时求解效率低下，提出了基于物理信息神经网络进行辅助求解的高效求解方法。采用纯物理驱动求解模型得到大量样本数据，然后采用物理信息神经网络对样本进行学习，通过修改神经网络损失函数，使得频率相关约束一定能够满足。本发明不仅能够大大提高模型求解效率，而且保证相关频率约束一定能够被满足。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117010621B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202310776694.7
申请日：2023-06-28
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/18 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/14 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于随机分布鲁棒优化的综合能源系统韧性提升方法，该方法包括以下步骤：1)根据灾害袭击的时空特性，构建了多区域多阶段综合能源系统配电网线路故障和配热网管道故障的模糊集和不确定集；2)构建基于随机分布鲁棒的综合能源系统韧性提升规划模型的目标函数；3)构建基于随机分布鲁棒的综合能源系统韧性提升规划模型的约束条件；4)通过引入辅助变量和对偶理论，将基于随机分布鲁棒的综合能源系统韧性提升规划模型转化为主问题和子问题；5)通过改进列约束生成算法，完成主问题和子问题的迭代求解，得到综合能源系统韧性提升规划方案。
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公开(公告)号：CN117745313A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311489028.1
申请日：2023-11-08
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06Q30/0283 , H02J3/00 , H02J3/40 , H02J3/46
Abstract: 本发明公开了一种面向多级电‑碳市场的虚拟电厂联合交易方法，步骤：首先分析电力市场与碳排放权市场的多时间尺度耦合关系，建立多级电碳市场下虚拟电厂电‑碳联合交易机制；其次，建立面向多级电‑碳市场的虚拟电厂两阶段交易模型；最后，针对虚拟电厂中风电出力的不确定性，引入鲁棒系数构建两阶段三层鲁棒优化模型，并采用列和约束生成算法实现模型的转换求解，实现虚拟电厂在多级电‑碳市场的交易策略优化。本发明为虚拟电厂同时参与电力中长期市场与现货市场、碳排放权一级碳市场和二级碳市场交易提供理论支撑，充分挖掘虚拟电厂的灵活和低碳特性，实现配电网中分布式能源的合理消纳，增加虚拟电厂的经济效益和环保效益。
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公开(公告)号：CN111241479B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202010024285.8
申请日：2020-01-10
Applicant: 河海大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/28 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于交叉熵及客观熵权法的电‑热互联综合能源系统风险评估方法，包括以下步骤：S1：建立电‑热互联综合能源系统潮流模型；S2：采用高斯混合模型建立电‑热负荷以及新能源出力的随机概率密度函数；S3：基于交叉熵法对电‑热互联综合能源系统各个指标风险水平进行计算；S4：基于客观熵权对各个指标权重进行计算；S5：将各个指标的风险指数和权重相乘得到系统运行综合风险评估指标。本发明能够有效处理输入变量随机性影响下的电‑热互联综合能源系统风险指标评估问题，具有准确、实用的优点，对综合能源系统安全、稳定运行具有一定指导意义。
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公开(公告)号：CN117610845A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311600889.2
申请日：2023-11-27
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/10
Abstract: 本发明公布了一种计及网络动态特性的电‑热‑氢综合能源系统优化调度方法，该方包括如下步骤：考虑热力网络动态特性和输氢网络动态特性，基于电力系统模型、动态热力系统模型、动态输氢系统模型与耦合设备模型，建立计及网络动态特性的电‑热‑氢综合能源系统运行约束。其次，以综合能源系统总能源消耗量最小为目标函数，建立计及网络特性的电‑热‑氢综合系统优化调度模型，对电力系统、热力系统及输氢系统进行联合调度。利用CPLEX求解器进行求解，得到最优调度结果。本发明通过在综合能源系统优化调度中考虑能源网络动态特性，挖掘能源网络的储能潜力，不仅能够降低综合能源系统总能源消耗量，还能够提高综合能源系统运行的灵活性。
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公开(公告)号：CN117394444A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311105297.3
申请日：2023-08-30
Applicant: 河海大学
IPC: H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , H02J3/14 , H02J3/32 , H02J3/00 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习辅助的直流配电网分布鲁棒优化调度方法，该方法首先构建直流配电网基于场景的分布鲁棒优化调度物理模型，反复改变输入的光伏出力、负荷、范数置信度，采用列与约束生成算法迭代求解获得光伏出力的最差概率分布，记录每一次的输入以及对应的最差概率分布作为输出为后续的深度学习提供数据支撑；其次，以光伏出力、负荷、范数置信度为输入，光伏出力的最差概率分布为输出构建深度神经网络模型；基于训练好的神经网络预测实时输入的光伏出力、负荷、范数置信度所对应输出的光伏出力最差概率分布，将原始分布鲁棒模型转化为最差概率分布下的单层随机规划模型并进行求解，获取等效的分布鲁棒调度策略。
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