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公开(公告)号：CN117372057A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311112921.2
申请日：2023-08-30
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q30/0201 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公布了一种促进电力‑交通耦合系统高效运行的差异化调控方法，进而充分挖掘电动汽车的空间灵活性以支撑两系统的低碳转型。首先，获取电力‑交通耦合系统的网络参数、运行参数和场景数据；其次，将价格信号根据调控对象解耦，分别针对燃油车路径引导、电动汽车路径引导、电动汽车充电引导设置独立的价格调控信号(即差异化调控)；最后，计及电力系统和交通系统的运行约束，构建基于差异化调控的电力‑交通耦合系统低碳‑经济调度模型。本发明具有更高的调控效率，能够减少额外增加的社会成本；与此同时，本发明能够以征收更低的税费来实现调度目标，由此提升出行用户对价格调控手段的接受度。
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公开(公告)号：CN110675049B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201910890845.5
申请日：2019-09-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 河海大学 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于柔性台区的经济调度方法，采用变流器和储能装置进行台区间负荷的转移，具体包括以下步骤：S1、设定经济调度的目标函数，经济调度的目的是均衡台区负载率、降低储能购电费用和降低台区重载率；S2、构建台区内变压器、变流器和储能装置的功率模型；S3、设置基于功率模型的符合实际工况运行的约束条件；S4、输入柔性台区的各项参数；S5、求解经济调度结果，包括台区变压器、变流器和储能装置的日前功率计划。本发明采用变流器和储能装置进行台区间负荷的转移，实现了台区负载率完全均衡、降低了运行成本和购电成本，降低了台区重载率。
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公开(公告)号：CN110675049A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910890845.5
申请日：2019-09-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 河海大学 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于柔性台区的经济调度方法，采用变流器和储能装置进行台区间负荷的转移，具体包括以下步骤：S1、设定经济调度的目标函数，经济调度的目的是均衡台区负载率、降低储能购电费用和降低台区重载率；S2、构建台区内变压器、变流器和储能装置的功率模型；S3、设置基于功率模型的符合实际工况运行的约束条件；S4、输入柔性台区的各项参数；S5、求解经济调度结果，包括台区变压器、变流器和储能装置的日前功率计划。本发明采用变流器和储能装置进行台区间负荷的转移，实现了台区负载率完全均衡、降低了运行成本和购电成本，降低了台区重载率。
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公开(公告)号：CN116861627B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202310619354.3
申请日：2023-05-29
Applicant: 河海大学
IPC: G06F30/20 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明公布了一种计及氢燃料汽车的电力‑交通网碳需求响应最优调度方法，基于电动汽车和氢燃料汽车的空间灵活性，建立碳需求响应机制激励汽车用户参与调度。首先，计及了电网、交通网的运行约束，构建了计及氢燃料汽车的电力‑交通网低碳‑经济调度模型；然后计算碳减排贡献度，制定碳需求响应机制，构建了计及氢燃料汽车的电力‑交通网碳需求响应最优调度模型。本发明同时考虑了电动汽车和氢燃料汽车在当前全球低碳转型的背景下对电力‑交通网的影响，并通过对两者的灵活调度，在保证耦合模型经济性的同时大幅减少碳排放量，有利于电力‑交通网的低碳转型。
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公开(公告)号：CN111626591A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010437210.2
申请日：2020-05-21
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 河海大学 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 一种柔性台区的风险评估方法，根据配电变压器负载状况，进行重载、超载风险的评估，具体包括以下步骤：S1、分别建立快充负荷的传统接入方式和柔性台区接入方式的拓扑结构；S2、构建台区变压器、电动汽车快充负荷的概率模型；S3、设定台区变流器的控制策略与约束条件；S4、建立配电台区的风险评估指标；S5、输入相关参数，计算风险指标及各个配变负荷的概率密度函数。本发明围绕配变超、重载对低压配电台区进行风险评估，从安全性、经济性两个方面，展示了柔性台区相对传统接入的优势，同时展示了本评估方法计算的准确性和快速性两个方面的优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110705779A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910924451.7
申请日：2019-09-27
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种计及交通流时域耦合的电力-交通网多时段协同调度方法，设定电力-交通网协同优化调度的目标函数，协同调度的目标是最小化电网中分布式电源的发电量、配电系统运营商向上级电网的购电量、交通网中用户的行驶时间和用户需要支付的路段拥挤费用，实现社会效益最大化;建立电网、交通网各自的运行模型以及两网耦合模型；输入电网、交通网的网络参数和运行参数；求解协同调度结果，包括分布式电源出力、购电量、各路段拥挤费用以及交通流分布情况；输出优化调度方案和目标函数值，结束。本发明考虑了交通需求和电力需求的日波动特性，并充分计及交通流在相邻时间断面上的耦合，调度结果能够确保电力-交通网的安全经济运行。
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公开(公告)号：CN116865347A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310613661.0
申请日：2023-05-29
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于坡度辨识和自适应寻优的电力‑交通系统双层优化调度方法，获取电力‑交通系统的负荷参数和网络拓扑参数，确定电力‑交通系统中上层主体的控制变量取值区间，以最小化上、下层主体的总运行成本为目标建立电力‑交通系统双层优化调度模型；基于摄动法判断上层目标函数在各区间端点处的坡度；根据各区间端点处的坡度判断相应区间内是否存在电力‑交通系统双层优化调度的局部最优解，抛弃不存在局部最优解的区间；对存在局部最优解的区间进行宽度判断，若区间宽度满足收敛要求，则定位局部最优解；根据所定位的一系列局部最优解，对各个最优解处的上层目标函数值进行比较，从中选出全局最优解并输出相应的调度策略。
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公开(公告)号：CN112564146A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011252650.7
申请日：2020-11-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 河海大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H02J3/32
Abstract: 一种柔性台区二维安全经济运行域的构建方法及装置，所述方法包括以下步骤：1)确定安全经济运行边界的研究对象；2)获取研究对象以外对象的功率曲线，并作为步骤3的输入；3)获取安全经济运行边界点。设定经济指标约束，求解优化问题，获取研究对象在各时段的最大可接入功率值，得到安全经济运行边界点；4)采用凸包络拟合二维安全经济运行域的边界。所述装置中运行有实现所述方法的计算机程序。本发明根据台区变压器和换流器的容量约束，以及运行经济指标约束，基于凸包络法构建了兼顾安全性和经济性的安全经济边界，能够为台区调度人员提供各时段所能接入的最大负荷以及当前运行点的安全裕度，确保柔性台区的安全经济运行。
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公开(公告)号：CN110728040A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910923656.3
申请日：2019-09-27
Applicant: 河海大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种改善McCormick凸包络松弛严格性的方法，设定OBBT和SBT算法的终止条件；对于含有多线性项的非凸优化问题，输入多线性项中各变量的初始上、下限，对于无法预先获取的变量上、下限，按照保守原则给定预设值；根据各变量的初始上、下限构建McCormick包络，进而将非凸优化问题转化为凸优化问题；基于步骤3的凸优化问题，执行OBBT算法，获取各变量的有效上下限并输出；将OBBT算法的输出结果作为SBT算法的输入，执行SBT算法；输出SBT算法的结果，得到松弛后的最优解。本发明所提方法能够处理变量上下限无法预先获取或变量取值范围较大的多线性项，并在较短时间内得到较严格的松弛解。
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公开(公告)号：CN117541009B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202311599887.6
申请日：2023-11-27
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G08G1/01 , G06N20/00
Abstract: 本发明公布了一种基于深度学习解耦的电力‑交通网最优调度方法，通过深度学习解耦电力‑交通网模型，在保证电网和交通网信息隐私的基础上，实现了电‑交通网最优调度。计及了电网、交通网的运行约束，构建了计及电动汽车的电‑交通网协调调度模型；采用深度学习学习电网和交通网之间的电动汽车充电功率，实现了电‑交通网协调调度模型两网各自独立运行，构建了基于深度学习解耦的电‑交通网最优调度模型。本发明考虑当下电网和交通网存在信息壁垒的现实情况，通过深度学习解耦，在保证电网和交通网运行独立性的基础上，实现电‑交通网的最优调度，有效提高了模型的求解效率。
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