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公开(公告)号:CN117639082B
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202410108660.5
申请日:2024-01-26
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进量子粒子群算法的配电网多目标无功优化方法,步骤如下:通过改进量子粒子群算法的收缩‑扩张因子,增强算法的寻优能力;构建含有分布式电源和储能系统接入的配电网的节点电压偏移和有功功率损耗计算模型;之后,构建配电网多目标无功优化模型,以有功功率损耗最小为第一目标函数,此函数使用了动态S型函数;以电压偏移量最小的第二目标函数,此函数使用了指数型函数,以配电网运行成本最低为目标的第三目标函数,此函数使用了线性函数;使用改进量子粒子群算法求解所构建配电网多目标无功优化模型。本发明能大幅降低有功功率损耗、电压偏移和配电网运行成本。
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公开(公告)号:CN119419864A
公开(公告)日:2025-02-11
申请号:CN202411380681.9
申请日:2024-09-30
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种多虚拟电厂运行优化方法、系统、设备及存储介质,该方法包括:建立三个虚拟电厂及其共享储能电站为整体组成的上层模型,引入合作博弈机制对共享储能电站的充放电策略及三个共享储能电站的运行进行优化;建立由光伏发电单元、风力发电单元、可控负荷单元所组成的各个虚拟电厂单元为下层模型,并通过夏普利值法对下层各虚拟电厂内部光伏发电单元及风力发电单元出力数据及利益进行分配;通过混合整数规划法结合鲸鱼算法的优化算法寻找全局最优解,分别得到上层共享储能电站的最优充放电策略、三个虚拟电厂最优运行调度策略。本发明能够提高共享储能电站参与下的多虚拟电厂系统的新能源消纳能力、整体鲁棒性、准确性及灵活性。
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公开(公告)号:CN119004989A
公开(公告)日:2024-11-22
申请号:CN202411140427.1
申请日:2024-08-20
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时间卷积和DLinear的光伏发电功率多步预测方法,包括利用ICEEMDAN将光伏与气象历史数据分解为一组子序列,得到反映序列波动趋势的本征模态函数,将不同的子序列分别送入TCN‑DLinear;利用TCN提取输入特征的时序特征,构建蕴含局部和长期时序变化趋势的特征张量;利用DLinear将特征张量分解为趋势项和残差项,通过线性网络实现直接多步预测;将各预测结果子序列重构,得到最终的预测结果。本发明不仅能够实现长序列特征学习,同时还能进行局部时序卷积建模,挖掘气象数据深层次时序特征,提升了模型预测性能;减少了特征冗余,避免了多步预测误差累积的问题,实现了高精度的光伏发电功率多步预测。
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公开(公告)号:CN117639082A
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202410108660.5
申请日:2024-01-26
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进量子粒子群算法的配电网多目标无功优化方法,步骤如下:通过改进量子粒子群算法的收缩‑扩张因子,增强算法的寻优能力;构建含有分布式电源和储能系统接入的配电网的节点电压偏移和有功功率损耗计算模型;之后,构建配电网多目标无功优化模型,以有功功率损耗最小为第一目标函数,此函数使用了动态S型函数;以电压偏移量最小的第二目标函数,此函数使用了指数型函数,以配电网运行成本最低为目标的第三目标函数,此函数使用了线性函数;使用改进量子粒子群算法求解所构建配电网多目标无功优化模型。本发明能大幅降低有功功率损耗、电压偏移和配电网运行成本。
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公开(公告)号:CN117353350A
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311644753.1
申请日:2023-12-04
Applicant: 南京师范大学
IPC: H02J3/28 , H02J3/38 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种多虚拟电厂运行优化方法、系统、设备及存储介质,包括如下步骤:首先获取共享储能电站运行参数,虚拟电厂可控负荷功率需求数据,可再生能源环境数据,计算实际可再生能源发电功率;接着建立共享储能电站经济运行模型,计算出初始购置成本、总置换成本、年运行维护成本和向上级电网购售电成本;构建虚拟电厂向上级电网及共享储能电站购售电费用、向共享储能电站缴纳服务费计算公式和弃风弃光功率损耗计算公式;最后采用混合整数规划法结合鲸鱼算法对有共享储能电站参与下的多虚拟电厂运行进行优化,以共享储能电站运行投资成本最低以及虚拟电厂运行成本最低为优化目标,对电能供给进行调度。本发明提高了系统的新能源消纳能力。
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