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公开(公告)号：CN112541626B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202011422373.X
申请日：2020-12-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进遗传算法的多目标配电网故障重构方法，该方法在基本遗传算法基础上，针对其收敛性差、结果依赖参数选取的问题，引入精英保留算法和参数自适应机制，形成精英保留的自适应遗传算法，并通过该算法求解配电网故障恢复模型，并采用前推回代潮流法计算求解配电网网络损耗；本发明的方法在配电网重构问题上表现出良好的收敛性与准确性，有效提升了求解大规模网络重构问题的速度，可为实际电网的优化配置与负荷转供提供有益参考。
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公开(公告)号：CN112541546B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202011463720.3
申请日：2020-12-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多场景模型的光伏电站典型场景生成方法，首先，获取配电网络下多个光伏电站出力的历史数据，形成由个光伏电站的历史出力数据组成的多维数据集；然后，对多维集进行基于局部密度中心的聚类，将所有数据点分为多个场景；再按照聚类生成的多个场景分别建模，使用核密度估计法和Copula函数估计多个光伏电站出力在各个场景下的联合概率分布；最后，利用拉丁超立方采样方法对每个场景下的最优Copula函数抽样，生成光伏出力典型样本，对生成的样本进行蒙特卡洛概率潮流计算，从而对配电网电压质量进行分析。该方法能够高效地实现对多个光伏电站出力的精确建模。
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公开(公告)号：CN112541626A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011422373.X
申请日：2020-12-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进遗传算法的多目标配电网故障重构方法，该方法在基本遗传算法基础上，针对其收敛性差、结果依赖参数选取的问题，引入精英保留算法和参数自适应机制，形成精英保留的自适应遗传算法，并通过该算法求解配电网故障恢复模型，并采用前推回代潮流法计算求解配电网网络损耗；本发明的方法在配电网重构问题上表现出良好的收敛性与准确性，有效提升了求解大规模网络重构问题的速度，可为实际电网的优化配置与负荷转供提供有益参考。
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公开(公告)号：CN109245091B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201811135864.9
申请日：2018-09-27
Applicant: 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明的面向售电公司的双层策略调度方法，包括如下步骤：步骤1）通过融合电网级储能模型与虚拟电厂模型构建可用于日前电力市场下的双层调度模型；步骤2）以所述双层调度模型为核心结合故障预测技术，形成可适用于日内电力市场中计及电力故障影响后的带有修复性质的策略调度模型；步骤3）将所述双层调度模型转换成混合整数规划的形式进行求解。有益效果：既考虑了电网级储能电站与虚拟电厂的市场行为，又可以同时评估在电网故障预测场景下售电公司采用具有修复性质的二次策略调度后的收益。
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公开(公告)号：CN112541546A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011463720.3
申请日：2020-12-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多场景模型的光伏电站典型场景生成方法，首先，获取配电网络下多个光伏电站出力的历史数据，形成由个光伏电站的历史出力数据组成的多维数据集；然后，对多维集进行基于局部密度中心的聚类，将所有数据点分为多个场景；再按照聚类生成的多个场景分别建模，使用核密度估计法和Copula函数估计多个光伏电站出力在各个场景下的联合概率分布；最后，利用拉丁超立方采样方法对每个场景下的最优Copula函数抽样，生成光伏出力典型样本，对生成的样本进行蒙特卡洛概率潮流计算，从而对配电网电压质量进行分析。该方法能够高效地实现对多个光伏电站出力的精确建模。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112488415A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011464701.2
申请日：2020-12-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 东南大学
Abstract: 一种基于经验模态分解和长短时记忆网络的电力负荷预测方法，首先，获取历史时刻的电力负荷数据和日期特征因素，并进行预处理；然后对预处理的历史数据进行经验模态分解，分解产生多个本征模函数信号以及残差信号，并分别作为多个神经网络预测的输入；再采用基于长短时记忆神经网络的深层网络分别对多个本征模函数信号以及残差信号进行训练建模，产生多个针对不同分量进行预测的子模型；最后，利用训练生成的多个针对不同分量进行预测的子模型对配变电力负荷在预测日期内的各本征模函数分量进行预测，并最后将各个分量的预测结果求和，产生当日的电力负荷预测结果。该方法将经验模态分解与神经网络两者结合起来，能进一步提升预测效果的准确性。
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公开(公告)号：CN109245091A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811135864.9
申请日：2018-09-27
Applicant: 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明的面向售电公司的双层策略调度方法，包括如下步骤：步骤1）通过融合电网级储能模型与虚拟电厂模型构建可用于日前电力市场下的双层调度模型；步骤2）以所述双层调度模型为核心结合故障预测技术，形成可适用于日内电力市场中计及电力故障影响后的带有修复性质的策略调度模型；步骤3）将所述双层调度模型转换成混合整数规划的形式进行求解。有益效果：既考虑了电网级储能电站与虚拟电厂的市场行为，又可以同时评估在电网故障预测场景下售电公司采用具有修复性质的二次策略调度后的收益。
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公开(公告)号：CN119651681A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411563846.6
申请日：2024-11-05
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种考虑源荷储多时间尺度协同的共享混合储能调控策略，该策略根据源荷日前预测数据，以抽水蓄能租赁净效益最大和电网购电曲线小时级波动最小为优化目标，得到抽水蓄能资源的租赁规模与运行策略；根据日内滚动获取的源荷预测数据，以蓄电池租赁净效益最大和弃风、弃光最小为优化目标，得到蓄电池资源在每个阶段的租赁规模与运行策略；根据实时获取的源荷超短期预测数据，以超级电容净效益最大和净负荷分钟级波动率最小为优化目标，得到混合储能资源在每个阶段的租赁规模与运行策略。本发明不仅可以促进可再生能的充分源消纳，同时通过共享混合储能的形式推动了工业园区节能减碳。
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公开(公告)号：CN119557304A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411675193.0
申请日：2024-11-21
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06F16/22 , G06F16/28 , G06F16/2457 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于shapelet的配电运行数据区划方法及装置，获取配电运行数据，降维拟合处理，得到目标运行序列，对目标运行序列进行shapelet遍历，得到shapelet特征，shapelet特征为目标运行序列的子序列；基于各个shapelet特征，确定反映shapelet特征的区分度；基于区分度，确定shapelet集合，给出对配电运行数据进行划分的节点，实现对配电运行数据的区划。将配电运行数据处理成目标运行序列，降低了数据处理难度；对目标运行序列shapelet遍历，根据shapelet特征的区分度，确定数据区划的节点，完成对配电运行数据的区划，实现了配电网中多维数据的可解释划分。
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公开(公告)号：CN119362406A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411358236.2
申请日：2024-09-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
IPC: H02J3/00 , H02J3/28 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q10/067
Abstract: 本发明公开了中低压蜂巢配电网经济运行方法，包括以下步骤：步骤1)基于蜂巢配电网拓扑结构构建多个微电网之间的功率交换机制；步骤2)基于所述功率交换机制建立蜂巢配电网的多目标优化模型，并通过定义适应度的方式将多目标优化模型转化为单目标优化模型；步骤3)基于樽海鞘算法对建立的模型进行求解，根据得到的解完成中低压蜂巢配电网的调度。有益效果：根据樽海鞘算法进化能力强、搜索能力快、寻优能力强的特点，基于樽海鞘算法求解模型得到配电网的调度方案，可适应蜂巢配电网复杂而多变的运行场景，有效提高蜂巢配网运行的经济性。
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