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公开(公告)号：CN108964042A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810819706.9
申请日：2018-07-24
Applicant: 合肥工业大学
CPC classification number: H02J3/00 , G06Q10/06312 , G06Q10/06315 , G06Q50/06 , H02J3/386 , H02J2003/003 , H02J2003/007
Abstract: 本发明提供了一种基于深度Q网络的区域电网运行点调度优化方法，包括步骤：确定区域电网运行点调度中心的调度架构；将区域电网运行点调度动态决策过程建模为相应的马尔科夫决策过程模型，该模型包含状态、行动、代价及优化目标函数；利用深度Q网络对马尔科夫动态决策过程模型进行策略求解；区域电网运行点至少包括下一个调度时段的常规火电机组出力、风电机组出力以及柔性负荷削减量；区域电网运行点的调度至少包括依据风电、负荷功率超短期预测信息和当前时段运行点信息，动态确定下一调度时段的电网运行点。本发明可有效应对新能源出力与负荷需求的随机性，充分发挥源‑荷互动调度潜力，维持区域电网功率的动态平衡，提高电网系统运行效率。
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公开(公告)号：CN119209611A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411292837.8
申请日：2024-09-14
Applicant: 河海大学 , 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: H02J3/24 , H02J3/00 , H02J3/28 , H02J3/32 , H02J3/38 , H02J3/46 , G06F30/20 , G06F30/18 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/04 , G06F119/06
Abstract: 本发明提供一种分布式资源快速调频的聚合容量范围预测方法，包括：获取分布式资源集群内各单体设备的运行数据；将所述各单体设备的运行数据输入预构建的两阶段鲁棒优化模型中，基于C&CG算法对所述两阶段鲁棒优化模型进行迭代求解，获得集群内分布式资源快速调频的聚合容量范围。本发明提供的分布式资源快速调频的聚合容量范围预测方法在考虑分布式资源集群所在配电网网络约束和单体设备调节约束的前提下，利用两阶段鲁棒优化模型，将集群内分布式资源在各时刻的调频容量动态聚合，并预测出分布式资源快速调频的聚合容量范围；有利于促进分布式资源有效调动及电力系统资源优化配置，提高电网的稳定性，解决了采用分散控制方式存在风险的问题。
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公开(公告)号：CN109066805B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201810787523.3
申请日：2018-07-18
Applicant: 合肥工业大学
IPC: H02J3/46
Abstract: 本发明公开了一种跨区互联电网发输电系统动态调度优化方法，首先确立包含常规发电机组、光伏发电机组、风电机组、刚性负荷、柔性负荷以及直流联络线多个单元在内的多区域互联电网架构，建立各个单元的物理模型；然后将跨区互联电网动态调度问题建立成相应的MDP数学模型；最后采用深度Q学习算法对MDP数学模型进行策略求解。在所得策略下，调度机构可根据调度时刻电网实际运行状态选取合理的行动方案，实现对跨区互联电网发输电系统动态调度。本发明可有效应对跨区互联电网中新能源与负荷需求的随机性，促进了新能源的消纳，有利于跨区互联电网安全经济运行，提高了电力系统运行的稳定性。
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公开(公告)号：CN110635476A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910932990.5
申请日：2019-09-29
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识迁移的跨区互联电网动态调度快速优化方法，首先在源任务预学习阶段，将各源任务优化后的最优知识矩阵作为经验知识存储到知识库中；然后在目标任务学习阶段，得到与目标任务相似性最高的源任务，并对其最优知识矩阵迁移得到目标任务的初始知识矩阵，从而进行目标任务的快速优化；最后，再将目标任务的最优知识矩阵作为经验知识存储到知识库中。在所得策略下，调度机构可根据调度时刻电网实际运行状态选取合理的行动方案，实现对跨区互联电网动态调度。本发明中分层学习、知识迁移的机制可在一定程度上避免强化学习“维数灾”问题，加快算法收敛速度，促进调度策略的快速求解。
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公开(公告)号：CN110363362B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201910692603.5
申请日：2019-07-30
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开一种柔性负荷的多目标日前经济调度模型建立与求解方法。首先建立风电出力不确定性模型和负荷不确定性模型，在同时考虑系统经济成本与碳排放量的情况下，对系统内火电机组与柔性负荷分别建模，采用机会约束规划处理系统的旋转备用约束，通过改进的CMOPSO算法求解模型，利用模糊隶属度函数从Pareto解集中找到最优折中解，即均衡两个目标函数的解。本发明可在日前做出第二天的机组出力计划并以一定的置信度满足风电与负荷的波动，保证系统运行的可靠性；需求侧柔性负荷参与系统调度，可以与发电侧进行协调配合，达到削峰填谷，缓解高峰期用电压力的作用；改进的算法可以增加对目标空间的搜索范围，提高算法的收敛性与多样性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113890112A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111147877.X
申请日：2021-09-29
Applicant: 合肥工业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J3/46
Abstract: 本发明属于电力系统技术领域，更具体地，涉及一种基于数据驱动的电网前瞻优化调度辅助决策方法。定义电网下一调度时刻至未来一段时间内的调度时刻的区间为前瞻调度窗口，定义电网前瞻调度窗口内各调度时刻的机组输出功率组成的序列为该前瞻调度窗口的前瞻调度巡航路径。首先建立包含节点拓扑结构、机组物理参数、电网系统物理参数、调度目标以及滚动刷新的前瞻调度窗口内电网日内短期负荷预测数据在内的电网调度模型，然后以多场景并行学习的Asynchronous Advantage Actor‑Critic算法作为框架构建调度智能体，通过将前瞻调度窗口的状态矩阵输入到调度智能体中，从而得到下一时刻前瞻窗口的前瞻调度巡航路径。
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公开(公告)号：CN108964042B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201810819706.9
申请日：2018-07-24
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度Q网络的区域电网运行点调度优化方法，包括步骤：确定区域电网运行点调度中心的调度架构；将区域电网运行点调度动态决策过程建模为相应的马尔科夫决策过程模型，该模型包含状态、行动、代价及优化目标函数；利用深度Q网络对马尔科夫动态决策过程模型进行策略求解；区域电网运行点至少包括下一个调度时段的常规火电机组出力、风电机组出力以及柔性负荷削减量；区域电网运行点的调度至少包括依据风电、负荷功率超短期预测信息和当前时段运行点信息，动态确定下一调度时段的电网运行点。本发明可有效应对新能源出力与负荷需求的随机性，充分发挥源‑荷互动调度潜力，维持区域电网功率的动态平衡，提高电网系统运行效率。
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公开(公告)号：CN109066805A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810787523.3
申请日：2018-07-18
Applicant: 合肥工业大学
IPC: H02J3/46
CPC classification number: H02J3/46 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了一种跨区互联电网发输电系统动态调度优化方法，首先确立包含常规发电机组、光伏发电机组、风电机组、刚性负荷、柔性负荷以及直流联络线多个单元在内的多区域互联电网架构，建立各个单元的物理模型；然后将跨区互联电网动态调度问题建立成相应的MDP数学模型；最后采用深度Q学习算法对MDP数学模型进行策略求解。在所得策略下，调度机构可根据调度时刻电网实际运行状态选取合理的行动方案，实现对跨区互联电网发输电系统动态调度。本发明可有效应对跨区互联电网中新能源与负荷需求的随机性，促进了新能源的消纳，有利于跨区互联电网安全经济运行，提高了电力系统运行的稳定性。
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公开(公告)号：CN110363362A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910692603.5
申请日：2019-07-30
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种计及柔性负荷的多目标日前经济调度模型与方法。首先建立风电出力不确定性模型和负荷不确定性模型，在同时考虑系统经济成本与碳排放量的情况下，对系统内火电机组与柔性负荷分别建模，采用机会约束规划处理系统的旋转备用约束，通过改进的CMOPSO算法求解模型，利用模糊隶属度函数从Pareto解集中找到最优折中解，即均衡两个目标函数的解。本发明可在日前做出第二天的机组出力计划并以一定的置信度满足风电与负荷的波动，保证系统运行的可靠性；需求侧柔性负荷参与系统调度，可以与发电侧进行协调配合，达到削峰填谷，缓解高峰期用电压力的作用；改进的算法可以增加对目标空间的搜索范围，提高算法的收敛性与多样性。
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公开(公告)号：CN113890112B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202111147877.X
申请日：2021-09-29
Applicant: 合肥工业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J3/46
Abstract: 本发明属于电力系统技术领域，更具体地，涉及一种基于数据驱动的电网前瞻优化调度辅助决策方法。定义电网下一调度时刻至未来一段时间内的调度时刻的区间为前瞻调度窗口，定义电网前瞻调度窗口内各调度时刻的机组输出功率组成的序列为该前瞻调度窗口的前瞻调度巡航路径。首先建立包含节点拓扑结构、机组物理参数、电网系统物理参数、调度目标以及滚动刷新的前瞻调度窗口内电网日内短期负荷预测数据在内的电网调度模型，然后以多场景并行学习的Asynchronous Advantage Actor‑Critic算法作为框架构建调度智能体，通过将前瞻调度窗口的状态矩阵输入到调度智能体中，从而得到下一时刻前瞻窗口的前瞻调度巡航路径。
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