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公开(公告)号：CN111222917A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010005476.X
申请日：2020-01-03
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明涉及一种与配电侧多元零售市场互动的虚拟电厂投标策略，主要包括以下步骤：步骤1：数据输入，所述数据包括虚拟电厂数据和配电侧零售市场数据；步骤2：建立与多元配电市场互动的虚拟电厂双层投标决策模型；步骤3：基于混合模拟退火-遗传算法对步骤2)中的模型求解；步骤4：结果输出，所述结果包括虚拟电厂代理参与的配电侧零售市场类型，有功功率、无功功率及旋转备用分时分节点的出力范围和竞标价格。本发明能够有效地制定虚拟电厂同时向配电侧零售能量市场和多种类型辅助服务市场的竞价投标方案。
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公开(公告)号：CN111222917B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202010005476.X
申请日：2020-01-03
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/08 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种与配电侧多元零售市场互动的虚拟电厂投标策略，主要包括以下步骤：步骤1：数据输入，所述数据包括虚拟电厂数据和配电侧零售市场数据；步骤2：建立与多元配电市场互动的虚拟电厂双层投标决策模型；步骤3：基于混合模拟退火‑遗传算法对步骤2)中的模型求解；步骤4：结果输出，所述结果包括虚拟电厂代理参与的配电侧零售市场类型，有功功率、无功功率及旋转备用分时分节点的出力范围和竞标价格。本发明能够有效地制定虚拟电厂同时向配电侧零售能量市场和多种类型辅助服务市场的竞价投标方案。
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公开(公告)号：CN109522964B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201811418832.X
申请日：2018-11-26
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 清华大学深圳研究生院
IPC: G06F18/23213 , G06F18/24
Abstract: 本发明实施例公开了一种虚拟电厂的聚类方法、装置、调控设备及计算机可读存储介质。包括：在电力系统各个节点中通过预设聚类数值确定领导节点，其中，将所有节点中除领导节点外的节点作为跟随节点；采用第一预设算法分别计算各个所述跟随节点到各个所述领导节点的第一距离；任选一个跟随节点，选取所述跟随节点到各个所述领导节点的第一距离中最短距离对应的领导节点；将所述跟随节点聚类至选取的所述领导节点，直至所有跟随节点聚类完毕。实现提高虚拟电厂的灵活性、运行效率和响应效率，从而降低对传统发电方式的依赖，降低维持电力系统稳定性的经济成本和环境成本。
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公开(公告)号：CN109522964A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811418832.X
申请日：2018-11-26
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 清华大学深圳研究生院
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例公开了一种虚拟电厂的聚类方法、装置、调控设备及计算机可读存储介质。包括：在电力系统各个节点中通过预设聚类数值确定领导节点，其中，将所有节点中除领导节点外的节点作为跟随节点；采用第一预设算法分别计算各个所述跟随节点到各个所述领导节点的第一距离；任选一个跟随节点，选取所述跟随节点到各个所述领导节点的第一距离中最短距离对应的领导节点；将所述跟随节点聚类至选取的所述领导节点，直至所有跟随节点聚类完毕。实现提高虚拟电厂的灵活性、运行效率和响应效率，从而降低对传统发电方式的依赖，降低维持电力系统稳定性的经济成本和环境成本。
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公开(公告)号：CN119093499A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411262023.X
申请日：2024-09-10
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 清华大学 , 广东电网有限责任公司
IPC: H02J3/46 , G06Q30/018 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种低碳需求响应策略应用的方法及装置，方法包括：获取电力系统中可再生能源的功率历史数据，并根据所述功率历史数据，得到矩信息，进而构建对应的模糊集；获取电力系统中的分布式发电机、可再生能源、负载和碳交易的信息数据，构建得到考虑不确定性的系统运行成本最小化问题；根据所述模糊集，得到约束条件，并将考虑不确定性的系统运行成本最小化问题转化成确定性的系统运行成本最小化问题；对所述确定性的系统运行成本最小化问题进行求解，得到低碳需求响应策略，并通过所述电力系统对所述低碳需求响应策略的执行，以实现电力系统的低碳控制与运行。本发明解决现有技术中预测误差大、不具备现实实用性、精确度低的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117543586A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311509217.0
申请日：2023-11-14
Applicant: 清华大学 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习模型的电压调节方法和装置，通过将历史数据集作为输入数据传输至参数化电压调节模型中获得相应优化模型，并求解优化模型获得输出数据集，继而整合输入数据集和输出数据集获得对应训练数据集；然后从训练数据集中提取获得调节参数和第一调节策略，并将编码后的参数和调节策略发送至机器学习模型，以使学习模型对其进行训练学习输出多个电压调节策略；再对多个电压调节策略进行评估，根据评估结果从中选择一个作为第一电压调节策略对配电网进行调节。本发明通过对于机器学习模型的学习能力的充分利用，提高了电压调节策略预测结果的准确性，从而提高配电网系统的运行安全性和经济性。
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公开(公告)号：CN119093450A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411262026.3
申请日：2024-09-10
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 清华大学 , 广东电网有限责任公司
IPC: H02J3/32 , G06F18/23 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车充放电功率控制方法及装置，所述方法根据集群内各电动汽车的基础数据，以总成本最小值为目的，构建双层优化模型的上级优化模型；以及，以聚合器总充电成本最小为目的，构建双层优化模型的下层优化模型；紧接着在满足预设KKT条件的情况下，将所述双层优化模型转换为单层优化模型，并对所述单层模型进行求解，得到优化后的峰谷价格以及发电计划；最后根据所述优化后的峰谷价格以及所述发电计划，生成一调度计划，并将所述调度计划下发至集群内的电动汽车聚合器，使得所述电动汽车聚合器根据所述调度计划对电动汽车的充放电功率进行控制。通过实施本发明，能够对电动汽车进行高效聚合，促进电动汽车参与调度。
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公开(公告)号：CN117498345A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311517259.9
申请日：2023-11-14
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 清华大学 , 广东电网有限责任公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种配电网系统的资源聚合商参与阻塞管理方法及装置，方法包括获取配电网系统的量测量，进行配电网状态估计，获得配电网当前运行状态；根据配电网当前运行状态，将节点注入功率方程与支路潮流方程进行功率变换灵敏度分析，得到分布式资源聚合商的节点注入功率变化与配电网系统的各支路节点运行状态变化之间的函数关系；对配电网系统进行资源聚合商指令响应决策，确定当前参与阻塞管理的资源运行商，将等效的资源运行商安全运行约束传输至资源运行商，以使资源运行商进行指令响应时，配电网系统的安全约束不越限。本实施例实现优化分布式资源聚合商参与阻塞管理的调度决策，提高配电网安全运行的安全性。
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公开(公告)号：CN110046766A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910309371.0
申请日：2019-04-17
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种虚拟电厂与配电网的协同优化方法。该方法包括：获取各运营主体的经典场景集，其中，运营主体为虚拟电厂或者配电网；根据各运营主体的经典场景集，建立各运营主体的优化模型；根据各运营主体的优化模型，得到虚拟电厂与配电网的协同优化策略和定价策略。本发明公开的技术方案能够兼顾各运营主体的利益需求和电力市场环境中的多种不确定因素，提升电力系统的可再生能源消纳能力及运行效率。
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公开(公告)号：CN117526448A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311509213.2
申请日：2023-11-14
Applicant: 清华大学 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种分布式发电集群的功率调控方法及装置，包括：实时将当前时刻各个分布式发电机的功率数据输入预设的策略网络，获得当前时刻各个分布式发电机的调控策略，并根据当前时刻各个分布式发电机的调控策略对各个分布式发电机的功率进行调整，获得下一时刻各个分布式发电机的功率数据；将当前时刻各个分布式发电机的调控策略和下一时刻各个分布式发电机的功率数据存储至第一数据缓冲池，根据SAM‑SAC算法，通过第一数据缓冲池和预设的价值网络对所述策略网络和价值网络中的参数进行迭代更新，并将更新完成的策略网络用于根据下一时刻各个分布式发电机的功率数据获取下一时刻各个分布式发电机的调控策略。
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