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公开(公告)号：CN119476699A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411536118.6
申请日：2024-10-31
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08 , H02J3/38 , H02J3/46
Abstract: 本发明公开了一种基于云边协同机制的虚拟电厂聚合可调能力的预测方法、系统及设备，基于云边协同系统网络系统，根据最大信息系数对输入数据进行相关性分析和特征重构，并对数据预预处理；通过CNN‑BiLSTM‑QR模型对未来聚合可调能力值进行点预测，再通过分位数回归的概率预测模型，对不同分位点下可调能力的概率区间可靠表征，同时输出聚合可调能力的点预测结果和区间预测结果。本发明能够对虚拟电厂中需求侧资源的可调能力进行准确预测，使得虚拟电厂有效参与电力系统调度并且提高系统的运行效率和稳定性。
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公开(公告)号：CN119253657A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411324348.6
申请日：2024-09-23
Applicant: 河海大学
IPC: H02J3/16 , H02J3/06 , H02J3/38 , H02M7/42 , G06F30/367 , G06F113/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于多参数离散化的光伏逆变器配电网电压/无功控制综合优化方法、系统及设备，所述方法通过集中优化光伏逆变器的无功设定值和Q‑V控制功能，使网络损耗成本、逆变器退化成本和平均母线电压偏差最小化，采用分段线性化方法对光伏逆变器的通用Q‑V控制模型精确描述，对逆变器支持电压/无功导致的寿命退化进行分析并量化为电压调节成本，并将其纳入优化目标，采用连续变量离散化方法将分段线性Q‑V控制模型中的非凸非线性约束转化为可有效求解的线性约束。本发明中的电压控制方法可以减少配电网运行成本，提高经济性，可以充分利用光伏逆变器剩余容量参与电压控制，保证了当光伏和负荷出力不稳定时电压调控的快速性和灵活性。
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公开(公告)号：CN118504732A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410468231.9
申请日：2024-04-18
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种公共建筑储能配置与运行优化方法。首先，分析三相不平衡治理和光伏就地消纳间的潜在联系，构建面向三相不平衡治理的公共建筑三相供用电系统结构。然后，针对所提三相供用电系统结构，提出了公共建筑三相‑单相储能双层规划模型。上层模型以最小化全寿命周期成本为目标确定储能系统最优容量配置。下层模型采用基于空间加权矩阵距离的近邻传播聚类算法提取典型供用能模式，实现典型模式下单相储能与三相储能的协同经济调度。双层模型通过精英保留的遗传算法以及Gurobi求解器实现求解。本发明借助储能系统和换相开关对建筑内三相不平衡进行了有效治理，并促进了光伏就地消纳与公共建筑经济运行。
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公开(公告)号：CN118361826A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410414209.6
申请日：2024-04-08
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种兼顾节能降碳与用户舒适度的公共建筑中央空调系统协调控制方法，考虑精细化建筑本体结构对建筑热负荷的影响，充分考虑电力系统碳排强度的时空差异性，建立房间的热平衡方程得到冷负荷和室内温度设定值的关系，并以人体热舒适度PMV和分时电价作为调节末端冷负荷需求量的约束条件，采用权重法优化得到各个时刻的最优温度设定值。最后基于中央空调系统主要设备能耗模型和末端冷负荷需量优化结果，建立中央空调系统整体节能降碳的两阶段目标函数及相应的约束条件。本发明建立了兼顾用户舒适度与电力碳排的公共建筑中央空调系统低碳用能策略优化方法，用以提升建筑中央空调系统与电力系统综合节能降碳的能力。
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公开(公告)号：CN117913775A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311437485.6
申请日：2023-10-31
Applicant: 河海大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/06 , H02J3/46 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑绿电消纳意愿的多微网双层优化方法，步骤如下：建立用户负荷行为及其设备出力模型；建立用户绿电消纳意愿综合评价模型；综合用户用能经济性和用能满意度，建立用户福利函数；建立系统能量平衡约束模型；建立微网运营商收益目标函数；以微网运营商为上层领导者，微网用户为下层跟随者，建立主从博弈双层模型；采用差分进化算法嵌套CPLEX求解器求解多微网最优调度方法。本发明建立了用户绿电消纳意愿综合评价模型，该模型能够综合考虑用户可再生能源消纳责任、用能满意度和社会影响对用户可再生能源消费行为的影响；通过采用本发明所述的方法，能够实现微网运营商利益与用户福利的平衡，降低负荷峰谷差，缓解电网的供电压力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117578491A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311618391.9
申请日：2023-11-30
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑价格型需求响应与逆变器下垂参数优化的微网电压控制方法，包括：第一阶段建立考虑电价型需求响应的日前微网电压控制模型，并采用一种基于多场景的随机优化方法求解，获得第二天微网内部每小时电价以及响应后的微网负荷预测曲线；第二阶段建立考虑光伏逆变器无功‑电压(Q‑V)下垂参数动态优化的日内微网分层协调模型；针对日内微网分层协调模型中非线性约束，提出模型转换重构以及基于凸凹过程的快速求解算法，获得逆变器每个调度时段的无功输出基准点和Q‑V下垂曲线，并下发给光伏逆变器；第三阶段建立光伏逆变器实时控制模型，根据本地实时电压量测信息以及优化后的Q‑V下垂曲线，逆变器实时调整无功功率输出。
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公开(公告)号：CN117335431A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311317578.5
申请日：2023-10-11
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑虚拟储能的多微网互联系统分布式协调优化方法，针对可再生能源出力波动这一问题，本发明通过将各微电网构建成虚拟储能加以解决，其具体内容为将可再生能源出力和负荷需求的差值定义为微网灵活性需求，基于微型燃气轮机和电池储能的调节能力，确定各微电网可共享发电量和储能容量，以可共享发电量和储能容量为各微电网可提供充放电量，此时微电网被构建为虚拟储能；针对以遗传算法为代表的传统集中式优化和以分布式交替方向乘子法为代表的传统分布式优化算法求解难度大的问题，本发明通过并行交替方向乘子法将带约束的目标函数转化为无约束的目标函数，降低求解难度，提高了求解效率。
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公开(公告)号：CN117066979A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310071268.3
申请日：2023-02-07
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟微网动态划分的多微网系统能量管理方法，步骤如下：步骤1、确定多微网系统的供需不平衡程度；步骤2、以总运行成本最小为目标，确定虚拟微网群边界和可调节设备能量调度策略；步骤3、当各微电网内可再生能源出力和负荷需求发生变化时，优先通过调节虚拟微网群内部的电池储能的充放电来平抑供需不平衡，最后进行购售电；如果此时运行成本不超过提前设定的阈值，则保持虚拟微网群边界不变；步骤4、如果保持虚拟微网群边界不变其运行成本超过提前设定的阈值，则执行步骤2；以此类推，重复上述操作。本发明所采用的动态边界虚拟微网在经济效益上优于固定边界虚拟微网，在可再生能源利用率上高于固定边界虚拟微网。
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公开(公告)号：CN116308458A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310165945.8
申请日：2023-02-24
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q40/04 , G06Q30/08 , G06Q50/06 , G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟碳储存的需求侧电碳耦合交易方法，包括以下步骤：建立用户动态模型和目标函数；用户参与需求侧电碳耦合市场，加入“虚拟碳储存”，使用户能够对碳排放强度进行投标报价；使用无模型、数据驱动的近端策略优化算法求解最小化问题。本发明通过使灵活性不同的用户参与需求侧电碳耦合市场并进行碳排放责任的交易，进一步释放了高灵活性用户的负荷调节潜力，能够实现系统总体碳排放的降低；本发明提出“虚拟碳储存”的概念，使来自储能的电的碳排放强度成为可控变量，松弛由比例共享定理带来的碳排放责任与潮流的紧密耦合，从而实现碳排放责任在用户间的灵活转移，使用户可以对碳排放强度进行灵活报价。
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公开(公告)号：CN116224790A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310081997.7
申请日：2023-02-07
Applicant: 河海大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于智能手表的智能家居室内环境管理方法，步骤如下：利用智能手表检测人体手腕皮肤温度以及心率；建立人体热感觉模型；建立太阳能热负荷模型；建立室内与外部空气的热交换模型；建立通风系统的热/冷流量模型；建立加热/冷却系统产生的加热/冷却功率模型；建立设备内部热量模型；建立室内的热环境模型；建立系统耗能成本模型；建立室内温度惩罚成本模型；建立目标函数模型；使用双网络深度Q学习算法求解目标函数。本发明以人体实时感觉作为重要指标，能够有效提高环境的热舒适性；本发明基于深度强化学习实现建筑物内部的自主控制，在不需要任何预测信息的情况下，能够根据状态进行自适应决策，最大限度地降低能源成本。
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