一种平衡新能源系统发用电的风光储容量配置方法及装置

    公开(公告)号:CN118381120A

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202410462967.5

    申请日:2024-04-17

    Abstract: 本发明公开了一种平衡新能源系统发用电的风光储容量配置方法及装置。获取新能源系统的历史风光发电数据以及风光预计装机量后,将其输入至预设的风光出力预测模型,获取风光预测发电功率;获取碳电市场的碳电交易数据,并结合预设的火电机组利润公式,计算火电最优利润出力;结合所述风光预测发电功率以及所述火电最优利润出力,以最大化风光消纳率为目标,构建风光消纳优化数学模型;求解所述风光消纳优化数学模型,获取最优风光装机量配置系数以及最优储能单元运行功率,根据求解结果计算风光储容量,并按照计算结果配置所述新能源系统的风光储容量。通过本申请配置的风光储容量,能够提高新能源系统的稳定性、风光消纳及火电效益。

    一种有源配电网容量配置方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118381119A

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202410462965.6

    申请日:2024-04-17

    Abstract: 本发明公开了一种有源配电网容量配置方法、装置、设备及存储介质。根据配电网内风光储系统建设投资成本、供电可靠率以及年碳排放量建立经济性优化目标、可靠性优化目标和低碳性优化目标;根据预设的每个优化目标的权重,以最小化所有所述优化子目标加权和为目标,建立目标函数;以潮流约束、风光出力约束以及储能系统运行约束为约束条件,根据所述目标函数,建立所述风光储系统的多目标数学优化模型;通过预设的优化算法,求解所述多目标数学优化模型,获取最优电网风光储系统电源规划方案;根据所述规划方案,配置有源配电网的相关配置。本申请在保证风光储系统建设经济性以及可靠性的前提下,降低了其碳排放,实现了电力发展绿色化。

    一种区域性风光储开发容量调整方法及系统

    公开(公告)号:CN118412895B

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202410489854.4

    申请日:2024-04-23

    Abstract: 本发明提出一种区域性风光储开发容量调整方法及系统,获取目标区域风光储政策集和目标区域风光储项目开发容量数据集并进行量化分析,提取所述目标区域风光储项目开发容量的时空特征和所述目标区域风光储政策集的时空特征;构建风光储政策库与风光储项目开发容量的小样本概率关联度模型,通过流形学习和BiLSTM对目标区域风光储政策与目标区域风光储项目开发容量的关联度进行特征映射处理得到关联度结果;调整目标区域风光储的开发容量。解决现有技术模型训练数据维度高导致风光储开发容量调整不准确的问题。采用BiLSTM的处理方式结合流形学习以使样本数据实现降维,更好的实现特征映射效果,提高开发容量调整准确度。

    一种新能源容量配置方法及容量配置装置

    公开(公告)号:CN118983880A

    公开(公告)日:2024-11-19

    申请号:CN202411121248.3

    申请日:2024-08-15

    Abstract: 本发明公开了一种新能源容量配置方法及容量配置装置,本发明以风光储能源系统的系统经济成本最小、碳排放成本最小和系统运行成本最小为目标构建了包括外层决策模型和内层优化模型的新能源容量配置决策模型,然后,基于获取的风光储能源系统的基础数据对该新能源容量配置决策模型进行迭代求解并获得最优的风光储容量配置方案;本发明通过考虑风光储能源系统的经济成本和碳排放成本,通过对新能源容量配置决策模型的迭代优化获得了最优的风光储容量配置方案,根据该最优的风光储容量配置方案对风光储能源系统进行容量配置,可以在系统总成本最优时充分地利用风光储的资源,进一步提升新能源消纳水平和风光储能源系统经济性。

    一种区域性风光储开发容量调整方法及系统

    公开(公告)号:CN118412895A

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN202410489854.4

    申请日:2024-04-23

    Abstract: 本发明提出一种区域性风光储开发容量调整方法及系统,获取目标区域风光储政策集和目标区域风光储项目开发容量数据集并进行量化分析,提取所述目标区域风光储项目开发容量的时空特征和所述目标区域风光储政策集的时空特征;构建风光储政策库与风光储项目开发容量的小样本概率关联度模型,通过流形学习和BiLSTM对目标区域风光储政策与目标区域风光储项目开发容量的关联度进行特征映射处理得到关联度结果;调整目标区域风光储的开发容量。解决现有技术模型训练数据维度高导致风光储开发容量调整不准确的问题。采用BiLSTM的处理方式结合流形学习以使样本数据实现降维,更好的实现特征映射效果,提高开发容量调整准确度。

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