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公开(公告)号：CN113239574A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110645223.3
申请日：2021-06-09
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F113/06
Abstract: 本发明提出一种考虑源荷双重不确定性的电力系统多阶段鲁棒机组组合决策方法，其建立了考虑风电和负荷不确定性的电力系统多阶段鲁棒机组组合模型。首先，针对风电出力和电力负荷的不确定性，构造基于其上、下边界的高维不确定集；然后，结合电力系统调度的序贯决策特点，建立基于该高维不确定集的多阶段鲁棒机组组合模型；最后，结合线性仿射规则和鲁棒对等变换，将上述min‑max形式的鲁棒优化问题转化为混合整数线性规划问题进行求解。该方法可应用于含风电电力系统的机组组合决策制定，有利于提高不确定运行条件下电力系统调度决策的可靠性和有效性。
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公开(公告)号：CN112132363A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011106105.7
申请日：2020-10-16
Applicant: 国网湖北省电力有限公司十堰供电公司 , 福州大学 , 十堰长能电器有限公司
Abstract: 本发明属电力及储能技术领域，尤其是涉及一种增强系统运行鲁棒性的储能选址定容方法。首先，兼顾储能投资方和配电网运营商的利益，以储能投资成本、配网购电成本和网损成本最小为目标建立储能选址定容模型；此外，采用具有时空相关性特征的极限场景集描述可再生能源出力的不确定性，提高配电网应对极端事件能力；然后，利用大M法和二阶锥松弛技术将该模型转化成混合整数线性规划问题，求解得到储能最优选址定容方案和充放电运行策略；最后，以IEEE‑33节点配电网为例进行分析，仿真结果表明所提优化配置方法能够提升配电网的电压质量，并兼顾系统运行经济性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111030110A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911387565.9
申请日：2019-12-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种考虑电转气消纳风电的电力-天然气耦合系统鲁棒协同调度方法，建立了考虑风电出力不确定性的电力-天然气耦合系统两阶段鲁棒调度模型。首先，结合风电出力基准预测场景建立电-气耦合系统第一阶段日前调度模型；然后，构建风电出力不确定集下的电-气耦合系统第二阶段实时调度模型；最后，结合主子问题求解框架和列约束生成方法，将上述具有min-max结构的双层优化问题转化为单层优化问题进行求解。本发明可以应用于含电转气装置及风电机组的电力-天然气耦合系统的调度决策制定，有利于提高不确定运行环境下调度方案的有效性和可靠性。
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公开(公告)号：CN110739687A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201911016650.4
申请日：2019-10-24
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种考虑风电高阶不确定性的电力系统分布鲁棒调度方法，建立了考虑风电概率分布不确定性的电力系统分布鲁棒优化调度模型。首先，针对风电出力这一不确定量，构造基于其概率密度函数置信度的模糊集；然后，结合双重因子仿射可调策略建立电力系统两阶段分布鲁棒调度模型；最后，结合对偶理论和鲁棒对等式转换，将上述含不确定量的min-max结构优化问题转化为确定性混合整数线性规划问题进行求解。本发明可以应用于含风电电力系统的调度计划制定，有利于提高可调度机组备用配置的灵活性。
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公开(公告)号：CN113239574B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110645223.3
申请日：2021-06-09
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F113/06
Abstract: 本发明提出一种考虑源荷双重不确定性的电力系统多阶段鲁棒机组组合决策方法，其建立了考虑风电和负荷不确定性的电力系统多阶段鲁棒机组组合模型。首先，针对风电出力和电力负荷的不确定性，构造基于其上、下边界的高维不确定集；然后，结合电力系统调度的序贯决策特点，建立基于该高维不确定集的多阶段鲁棒机组组合模型；最后，结合线性仿射规则和鲁棒对等变换，将上述min‑max形式的鲁棒优化问题转化为混合整数线性规划问题进行求解。该方法可应用于含风电电力系统的机组组合决策制定，有利于提高不确定运行条件下电力系统调度决策的可靠性和有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110739687B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201911016650.4
申请日：2019-10-24
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种考虑风电高阶不确定性的电力系统分布鲁棒调度方法，建立了考虑风电概率分布不确定性的电力系统分布鲁棒优化调度模型。首先，针对风电出力这一不确定量，构造基于其概率密度函数置信度的模糊集；然后，结合双重因子仿射可调策略建立电力系统两阶段分布鲁棒调度模型；最后，结合对偶理论和鲁棒对等式转换，将上述含不确定量的min‑max结构优化问题转化为确定性混合整数线性规划问题进行求解。本发明可以应用于含风电电力系统的调度计划制定，有利于提高可调度机组备用配置的灵活性。
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公开(公告)号：CN116599150A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310544390.8
申请日：2023-05-15
Applicant: 福州大学
IPC: H02J3/46 , H02J3/06 , H02J3/16 , H02J3/00 , H02J3/32 , H02J3/14 , G06F30/20 , G06F113/04 , G06F113/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明的目的在于提供一种计及灵活性资源的分布式多微网配电系统定价和功率策略模拟系统，首先，针对配电网和微电网分属于不同决策方，分别建立配电网和微电网的运行模型。根据用户侧灵活性资源上报的初始需求量，采用一致性交替方向乘子法对配网模型和微网模型进行分布式求解，得到微电网对配网接入节点注入功率。其次，配网根据该节点注入功率进行系统优化，求解其有功功率节点平衡方程的对偶变量，并作为定价策略，建立灵活性资源对电价的响应模型，依据该响应模型，提供给配电网新的需求功率。最后，引入不动点定理描述灵活性资源与配网电价之间的动态博弈行为，直至满足不动点迭代收敛条件。
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公开(公告)号：CN111523249B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010459175.4
申请日：2020-05-27
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种考虑源荷不确定性的数据驱动鲁棒优化调度方法。建立了考虑风电和负荷不确定性的电气互联综合能源系统数据驱动鲁棒优化调度模型；首先，针对风电和负荷构成的高维不确定量，构造表征其概率分布特性的模糊集；其次，建立基于数据驱动的电力‑天然气综合能源系统两阶段鲁棒经济调度模型；然后，结合对偶理论将上述含不确定量具max‑min形式的半无限优化问题转化为确定性混合整数线性规划问题；最后，利用列约束生成方法将该模型分解为单个主问题和一系列子问题进行迭代求解。本发明可以应用于不确定运行条件下电气互联综合能源系统的调度决策制定。
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公开(公告)号：CN111523249A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010459175.4
申请日：2020-05-27
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种考虑源荷不确定性的数据驱动鲁棒优化调度方法。建立了考虑风电和负荷不确定性的电气互联综合能源系统数据驱动鲁棒优化调度模型；首先，针对风电和负荷构成的高维不确定量，构造表征其概率分布特性的模糊集；其次，建立基于数据驱动的电力‑天然气综合能源系统两阶段鲁棒经济调度模型；然后，结合对偶理论将上述含不确定量具max‑min形式的半无限优化问题转化为确定性混合整数线性规划问题；最后，利用列约束生成方法将该模型分解为单个主问题和一系列子问题进行迭代求解。本发明可以应用于不确定运行条件下电气互联综合能源系统的调度决策制定。
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公开(公告)号：CN116720689A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310608969.6
申请日：2023-05-26
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q10/0631 , H02J3/00 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明的目的在于提供考虑电动汽车弹性需求行为的电力‑交通耦合网络双层博弈模型及均衡求解方法，建立了含电动汽车需求弹性和充电行为的混合交通流模型，实现了城市电力交通网络的耦合；考虑耦合网络均衡问题的优化目标和运行约束，采用拟变分不等式框架来表征弹性混合交通用户均衡状态，建立城市电力交通耦合网络数学优化模型；针对问题的非凸性，采用外层分层不动点迭代将问题解耦为双层凸优化问题，基于粘性投影逼近算法对内层均衡问题进行求解，形成求解双层博弈均衡状态的完整方法。本发明能够为电力交通耦合网络的均衡状态提供准确有效的分析手段，实现对实际问题的精细化建模。
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