公开(公告)号：CN117408583A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311335900.7

申请日：2023-10-16

Applicant: 安徽大学

Inventor： 陶骏 ,  熊文静 ,  朱乾龙 ,  邓天白 ,  彭飞翔 ,  张茂松 ,  朱明星

IPC: G06Q10/067 ,  G06Q10/109 ,  G06Q50/40

Abstract: 本发明公开了一种基于再生能利用的列车时刻表节能优化方法，是输入各车次的原始停站时间以及原始发车间隔、每一行驶区间不同时刻列车运行速度，获得所述时刻表节能优化方法输出的目标停站时间以及相邻车次的发车间隔，其步骤包括：1、建立列车动力学模型；2、搭建列车能耗计算模型；3、搭建列车时刻表节能优化模型。本发明能实现基于列车再生能利用的时刻表优化，从系统整体的角度提高再生能利用率，降低净能耗。

公开(公告)号：CN116805788A

公开(公告)日：2023-09-26

申请号：CN202310858873.5

申请日：2023-07-13

Applicant: 安徽大学

Inventor： 陶骏 ,  李大为 ,  朱乾龙 ,  朱明星 ,  邓天白 ,  尹骁骐 ,  张茂松 ,  彭飞翔

IPC: H02J3/14 ,  G06N3/006 ,  G06Q50/06 ,  G06Q50/08

Abstract: 本发明公开了一种计及负荷特性的超高层建筑配电网两阶段优化方法，是按如下步骤进行：1、统计超高层建筑的负荷信息；2、搭建超高层建筑供电区的最优划分模型；3、搭建超高层建筑配电网主干线路的多目标规划模型。本发明能实现超高层建筑配电网的规划，其中计及负荷特性的供电区划分不仅能够增加系统运行的稳定性，还能降低变压器的容量配置需求，减少系统的运行损耗。

公开(公告)号：CN116505530A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310411665.0

申请日：2023-04-12

Applicant: 安徽大学

Inventor： 彭飞翔 ,  陶骏 ,  汤雯 ,  朱乾龙 ,  邓天白 ,  张茂松 ,  尹骁骐

IPC: H02J3/06 ,  H02J3/38 ,  H02J3/32 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q50/06 ,  G06F30/20 ,  G06F111/04 ,  G06F111/08 ,  G06F119/02

Abstract: 一种考虑退役电池参与的风电双侧尾部信息调度方法，属于电力系统优化调度技术领域，步骤：1)考虑风电出力双侧尾部成本特点，建立退役电池参与的风电双侧尾部惩罚成本模型；2)考虑风电出力双侧尾部场景概率，建立风电双侧尾部惩罚成本的条件风险价值模型；3)考虑退役电池失效风险，建立考虑退役电池失效概率的风电双侧尾部调度模型；4)基于等效变换对模型进行简化并利用粒子群算法求解。本发明针对风电出力的不确定性给电力系统调度带来的技术难题，对运行中面临的风电短缺场景和弃风场景分别进行惩罚成本建模，并对风电双侧尾部信息分别进行风险建模；调度中考虑退役电池失效场景和失效概率，控制调度风险，实现面向风电出力不确定性的电力系统优化调度。

公开(公告)号：CN117458594A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311535120.7

申请日：2023-11-17

Applicant: 安徽大学

Inventor： 朱乾龙 ,  金小强 ,  陶骏 ,  苏凡亚 ,  张文萱 ,  彭飞翔

IPC: H02J3/38 ,  H02J3/00 ,  G06F30/367 ,  G06F111/08 ,  G06F113/06

Abstract: 本发明公开了一种计及Bayes判别准则的风电场等值误差阈值最小风险量化方法，包括：1、搭建风电场详细模型和等值模型并仿真获取两模型的功率曲线；2、选取欧几里得误差函数处理风电场等值误差并将等值误差曲线划分为多个时间窗口，求取每个窗口的等值误差均值；3、选取核密度估计法求取风电场等值误差的概率密度函数；4、选取实时加权先验概率算法和参数设定相结合求取等值误差的先验概率；5、根据风电场仿真风险确定错判损失；6、基于Bayes判别准则，求取风电场每个时间窗口的等值误差阈值。本发明实现了对风电场等值模型各评价指标误差阈值的参数确定，解决了风电场作为实际电力系统的一个元件的精度问题。

公开(公告)号：CN116415733A

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202310411094.0

申请日：2023-04-12

Applicant: 安徽大学

Inventor： 彭飞翔 ,  汤雯 ,  贺长波 ,  陶骏 ,  朱乾龙

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明提供一种基于改进粒子群算法的风‑火联合调度方法，电力系统优化调度技术领域，其步骤为：1)考虑尾部信息风险建模，建立风‑火联合调度模型；2)以待优化变量为参数对等式约束进行等效变换；3)基于等式约束等效变换初始化粒子种群；4)迭代更新粒子位置，更新粒子个体最优位置和群体最优位置；5)基于双适应度函数判断粒子优劣，对粒子进行优劣排序；6)基于Cat混沌映射对粒子变异，替代排序靠后粒子；7)迭代至最大迭代次数，获得风‑火联合调度优化结果。本发明针对风‑火联合调度模型中存在的复杂等式约束，以待优化变量为参数对等式约束进行等效变换；利用改进粒子群算法对模型进行求解，提高调度模型求解的寻优能力，保证调度结果的可行性。