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公开(公告)号：CN115130759B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210778225.4
申请日：2022-06-30
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F30/20 , H02J3/00 , G06F111/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了属于电‑热综合能源系统调度自动化技术领域的基于ADMM的电‑热综合能源系统抗差状态估计方法。包括以下步骤：步骤A：对状态变量进行双线性变换，将原非线性的状态估计模型变换为线性的状态估计模型；步骤B：基于步骤A的状态估计模型，构造电‑热综合能源系统分布式抗差状态估计模型，利用ADMM方法得到中间状态变量估计值；步骤C：对步骤B得到的中间状态变量估计值进行线性与非线性变换，得到最终状态变量的估计值。本发明能够对电‑热综合能源系统进行高精度的状态估计，当存在强相关不良数据时有良好的抗差性，适用于综合能源系统进行高精度分布式状态估计。
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公开(公告)号：CN115130759A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210778225.4
申请日：2022-06-30
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F30/20 , H02J3/00 , G06F111/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了属于电‑热综合能源系统调度自动化技术领域的基于ADMM的电‑热综合能源系统抗差状态估计方法。包括以下步骤：步骤A：对状态变量进行双线性变换，将原非线性的状态估计模型变换为线性的状态估计模型；步骤B：基于步骤A的状态估计模型，构造电‑热综合能源系统分布式抗差状态估计模型，利用ADMM方法得到中间状态变量估计值；步骤C：对步骤B得到的中间状态变量估计值进行线性与非线性变换，得到最终状态变量的估计值。本发明能够对电‑热综合能源系统进行高精度的状态估计，当存在强相关不良数据时有良好的抗差性，适用于综合能源系统进行高精度分布式状态估计。
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公开(公告)号：CN113408648B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202110770017.5
申请日：2021-07-07
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提供了一种结合深度学习的机组组合计算方法，首先，对大量的历史数据进行预处理；接着构建深度学习模型得出机组启停状态，将机组启停状态输入到优化程序中，得到次日的机组组合计划。所提出的深度学习模型采用LSTM神经网络，通过学习大量的历史数据，模型训练完成后得出映射关系。在实时决策中，调用训练好的深度学习模型，即可直接得到机组启停状态；并将结果代入到机组组合优化程序中，较传统机组组合模型减少了计算量。实验结果表明，根据本发明所公开的机组组合计算方法，能够达到较高的计算精度，且提升了求解速度。
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公开(公告)号：CN113673853B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202110922983.4
申请日：2021-08-12
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F18/27 , G06F18/2135 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的电‑热综合能源系统状态估计方法通过对历史状态估计数据进行整理，得到历史量测量数据和历史状态变量数据，并对历史状态变量进行非线性变换，得到历史辅助状态变量；按照不同的系统进行分类，分别得到电力系统和热力系统的历史数据；将非线性的状态估计模型变换为线性的状态估计模型，再利用偏最小一乘法和最小一乘法，分别对电力系统和热力系统的历史状态估计数据进行线性状态估计模型的回归学习，得到基于数据驱动的电‑热综合能源系统状态估计模型；最后，将当前量测量作为模型的输入，得到模型输出后，对其进行线性与非线性变换后，最终得到状态变量估计值。
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公开(公告)号：CN114943473A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210685349.8
申请日：2022-06-15
Applicant: 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种热电联产机组热电解耦规划方法、装置及存储介质，该方法包括以下步骤：首先搭建电价型需求响应模型优化负荷曲线，电源侧构建改进轻鲁棒优化模型处理风电出力不确定性；然后对CHP运行区域及热电解耦后热电机组运行特性进行建模；接着构建多CHP机组热电解耦协调规划方案模型，规划模型为以多CHP机组热电解耦改造容量之和最大和解耦后运行成本最低为目标并包括约束条件；最后基于步骤A、B所建立的多CHP机组热电解耦规划模型，对CHP机组和纯凝机组成本函数进行线性化以提高计算效率。算例分析表明，考虑到热电解耦改造成本的CHP双目标规划解耦方案能够大幅增进系统调峰能力，实现风电全额消纳的目标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114938030A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210685339.4
申请日：2022-06-15
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种电‑热综合能源系统不良数据处理方法及装置，该方法包括以下步骤：利用历史量测数据和最小二乘法，分别计算从支路量测到节点注入量测的线性映射矩阵以及从节点注入量测到支路量测的线性映射矩阵；分别计算四个不良数据辨识指标，并根据辨识指标的值辨识出不良数据的具体位置；辨识得到不良数据所在位置后，利用剩余正确量测数据以及最小二乘法实现对不良数据的替换。算例分析表明，当前量测断面不良数据检测与替换方法对电‑热综合能源系统具有良好的适应性。仿真算例验证了所提方法具有较高的不良数据辨识精度，以及较高的不良数据替换精度，适合于大规模网络的在线应用。
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公开(公告)号：CN114938030B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210685339.4
申请日：2022-06-15
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种电‑热综合能源系统不良数据处理方法及装置，该方法包括以下步骤：利用历史量测数据和最小二乘法，分别计算从支路量测到节点注入量测的线性映射矩阵以及从节点注入量测到支路量测的线性映射矩阵；分别计算四个不良数据辨识指标，并根据辨识指标的值辨识出不良数据的具体位置；辨识得到不良数据所在位置后，利用剩余正确量测数据以及最小二乘法实现对不良数据的替换。算例分析表明，当前量测断面不良数据检测与替换方法对电‑热综合能源系统具有良好的适应性。仿真算例验证了所提方法具有较高的不良数据辨识精度，以及较高的不良数据替换精度，适合于大规模网络的在线应用。
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公开(公告)号：CN114186722A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111417946.4
申请日：2021-11-25
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 北京电力经济技术研究院有限公司 , 华北电力大学
Inventor： 滕苏郸 , 张璞 , 张凯 , 郭思琪 , 宫一玉 , 刘景延 , 左向红 , 马彦虎 , 李翔宇 , 李方青 , 于洋 , 郑国栋 , 张涵 , 任学婧 , 张帆 , 刘芳兰 , 马雪峰 , 刘丁华
Abstract: 本申请公开了一种发电机组的收益确定方法、装置、存储介质以及电子装置。该方法包括：确定目标发电机组的运行收益数据，并通过运行收益数据计算目标发电机组热电解耦后调峰运行的收益；确定目标发电机组的运行成本数据，并通过运行成本数据计算目标发电机组热电解耦后调峰运行的成本；通过调峰运行的收益和调峰运行的成本计算目标发电机组在预设投资回报指标下的投资回报值。通过本申请，解决了相关技术中无法准确的判断机组热电解耦改造是否具备可行性的问题。
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公开(公告)号：CN113420508A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110770004.8
申请日：2021-07-07
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM的机组组合计算方法，使用MinMaxScaler归一化方法和K‑means聚类算法对历史数据进行处理，并构建预调度模型和再调度模型，通过两步深度学习得到次日的机组组合计划。所提出的深度学习模型采用LSTM神经网络，通过学习大量的历史数据，模型训练完成后得出机组组合映射关系。在实时决策中，调用训练好的深度学习模型，即可直接得到机组组合计划，无需通过复杂的物理模型计算。第一步，输入负荷的预测数据，得到机组启停状态；第二步，输入机组启停状态和负荷的预测数据，得到机组出力。
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公开(公告)号：CN113609435B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202110922962.2
申请日：2021-08-12
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的电力系统潮流计算方法，通过引入辅助状态变量，将原始非线性潮流方程转化为精确线性潮流方程，进一步表示为准确线性回归方程。在求解之前给出判断当前潮流数据与历史/模拟数据是否有相同拓扑结构的步骤方法。最后给出离线学习步骤方法求解线性回归方程，得到映射矩阵，给出在线计算步骤方法得到辅助状态变量，通过非线性和线性变换得到状态变量。本发明所述潮流计算方法没有收敛问题，在保证相似计算精度的情况下，计算效率远远高于传统牛顿‑拉夫逊法和快速分解法，适合于大规模网络的在线应用。
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