[发明专利]一种基于需求侧响应的微网社区分布式能量分配方法有效
| 申请号： | 201810150524.7 | 申请日： | 2018-02-13 |
| 公开（公告）号： | CN108306288B | 公开（公告）日： | 2021-03-02 |
| 发明（设计）人： | 王思明;牛玉刚;王蓓;贾廷纲;陈蓓 | 申请（专利权）人： | 华东理工大学 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00;H02J3/38;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 上海顺华专利代理有限责任公司 31203 | 代理人： | 顾雯 |
| 地址： | 200237 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于需求侧响应的微网社区分布式能量分配方法。包括如下步骤：(1)建立Operator优化模型(2)基于需求侧响应的分布式优化算法(3)引入了一个峰均比PAR来调节负荷侧以满足大电网要求。该需求侧响应技术采用分布式控制策略，每个微网并行运算，有效的避免了隐私信息的泄露，且不会出现单点故障问题，且可以通过PAR的设定协调控制整个微网社区的负荷需求，通过粒子群智能优化算法，保证了微网的运行成本最优，降低了用户的用电成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 需求 响应 社区 分布式 能量 分配 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于需求侧响应的微网社区分布式能量分配方法，包括如下步骤：(1)建立Operator优化模型微网社区的主要运行目标是系统运行的经济性和稳定性，配合微网社区中压层的设备以及低压层的需求侧响应，满足如下等式约束：![]()
式中，pgrid(t)表示从大电网购买的电量，由于微网中的新能源并不是一直能满足用户需求，这部分的功率缺额由Operator向电网购电进行弥补，从而产生购电成本：![]()
其中，Cb(t)是t时刻的购电电价；谷时段为10:00～15:00，平时段为01:00～09:00、23:00～00:00，峰时段为16:00～22:00；本发明假设电网各时段的电价如表1所示：表1电网分时电价![]()
由于微电网与电网物理联络线的约束，购电功率满足如下约束：![]()
得到：![]()
(2)基于需求侧响应的分布式优化算法以多智能体系统中有限时间内达到一致性为依据，通过微网之间的信息传递，获取微网社区的整体负荷需求信息：![]()
表示迭代k次的信息条，设第j微网的初始信息条为：![]()
![]()
表示净负荷信息；信息迭代的方式如下式所示：![]()
Nj表示第j个微网的邻居微网集合，迭代会在有限时间内趋向一致性，得到最终的负荷信息条：![]()
由此，每个微网可以得到全局的负荷信息；(3)引入了一个峰均比PAR来调节负荷侧以满足大电网要求，如下式所示：![]()
较高的par表示在时间周期内有较高的峰值，若par＝1则表示负荷需求是一条水平直线；(4)基于par的需求侧响应4.1:初始化:按照式(15)计算该时刻的par.获取大电网设定的标准值PAR.另外设变量![]()
4.2:如果par≤PAR,那么![]()
4.3:否则，循环迭代：![]()
4.5:负荷调节:找出原始数据中最小的四个Pnet(t),排序为:Plow(1),Plow(2),Plow(3),Plow(4).![]()
4.6:计算调节后的![]()
是否满足PAR，不满足继续到第4.3步。
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- 本发明提供一种基于边频量的功率振荡类型甄别和传播路径分析方法与系统，首先基于宽频量测系统监测扰动发生时机组的瞬时电流响应曲线，经Prony分析获取各发电机组扰动时刻的基频分量、上边频分量和下边频分量；再计算得到各机组起振阶瞬时电流增量幅值相位分布，据此判断低频振荡类型。然后根据网络支路瞬时电流响应曲线，经Prony分析获取各网络支路扰动时刻的基频分量、上边频分量和下边频分量，计算各支路起振阶瞬时电流增量幅值相位分布，获取相应振荡类型的传播路径。利用本发明可实现宽频量测系统应用背景下的低频振荡在线振荡类型甄别和传播路径分析，实现对新型电力系统的低频振荡在线溯源。
- 供电系统容量计算方法、装置、设备以及计算机存储介质-202211527213.0
- 邱超;田程军;崔敏;伍建萍;樊春锋;侯亚斐;杨华;何振泉;谢艳玲;刘庆;刘锦华;白涛;王朋朋 - 中国移动通信集团设计院有限公司;中国移动通信集团有限公司;中国移动通信集团陕西有限公司
- 2022-12-01 - 2023-10-27 - H02J3/00
- 本发明实施例涉及通信技术领域，公开了一种供电系统容量计算方法，该方法包括：确定目标供电系统中的多个可选供电设备之间的电能传输路径；根据所述目标供电系统接收到的供电请求数据以及所述电能传输路径分别计算各个所述可选供电设备的实际负载；根据所有所述实际负载确定所述目标供电系统的电源容量。通过上述方式，本发明实施例提高了供电系统容量计算的准确率。
- 一种海洋牧场微电网的优化调度方法及系统-202310698810.8
- 汤耀;乔学明;郭聃;许明;朱伟义;乔琳霏;孟平;陈一鸣;郑鹏飞;宋紫宁;李玉文;陈豪;邵馨玉;勇群;李解放;尤杨;秦健博;吕琳;仇智 - 国网山东省电力公司威海供电公司
- 2023-06-13 - 2023-10-27 - H02J3/00
- 本发明属于电网优化技术领域，提供了一种海洋牧场微电网的优化调度方法及系统，首先根据历史数据，利用经验方程，确定建立风光场景所需要的经验数据；然后，利用经验数据生成风光场景，以生成的风光场景为基础，建立以使用寿命内净当前成本最小化为目的的决策模型；最后，计算决策模型中目标函数的最小值，对海洋牧场微电网进行优化配置；在确定经验方程中的经验模型参数时，通过泰勒级数近似进行不确定性传播得到预测区间内的经验模型参数，将预测不确定性度量转换为预测区间问题，在考虑随机不确定影响的基础上，可以实现虑算法不确定性和结构不确定性等认知不确定性影响的目的，提高了调度优化效果。
- 一种基于区域油田风光发电利用管理系统-202310704818.0
- 王冲;张正辉;李晋之;张艳丽;褚宁轩;孙晶;霍雷远 - 唐山冀东石油机械有限责任公司
- 2023-06-14 - 2023-10-27 - H02J3/00
- 本发明涉及风光发电利用技术领域，具体公开一种基于区域油田风光发电利用管理系统，该系统包括用电设备信息采集分析模块、气象信息采集模块、发电设备信息采集分析模块、电量供应适配度分析模块、电量利用精准度分析模块、反馈终端和云数据库；本发明通过根据预计电量供应适配度和实际电量供应适配度进行电量利用精准度分析，同时对风力发电机所处高度对应的风速和油膜层面的光伏发电修正因子进行深度分析，提高了后续发电设备总发电量确认的精准性和预计用电量确认的可靠性，同时为下一用电计划提供可靠的决策性建议，提高了用电计划制定的合理性和适配性，并且提高了用电计划优化的及时性和优化效果。
- 基于LSTM网络的光伏超短期功率预测方法和系统-202310994245.X
- 刘春明;李雨桐;王俊旺;李安琪 - 华北电力大学
- 2023-08-08 - 2023-10-27 - H02J3/00
- 本发明提供了基于LSTM网络的光伏超短期功率预测方法和系统，包括：选取影响光伏出力的因素，利用皮尔逊相关系数法计算各个因素与光伏出力的相关性系数；利用所述相关性系数筛选与光伏出力强相关的影响因素；构建长短期记忆人工神经网络，将与光伏出力强相关的影响因素作为长短期记忆人工神经网络的输入，得到光伏超短期功率预测值。相对于现有技术而言，本发明的技术方案通过精准筛选对光伏出力强相关的影响因素，增强了预测模型的准确性，预测精度高，计算复杂度低，具有良好的应用前景。
- 一种基于配电网运行优化的产消者端对端交易方法及系统-202311045578.4
- 严兴煜;高赐威 - 东南大学
- 2023-08-18 - 2023-10-27 - H02J3/00
- 本发明公开一种基于配电网运行优化的产消者端对端交易方法及系统，属于电力系统配电网运行技术领域；交易方法包括：产消者进行用电负荷预测和发电功率预测，并确定产消者身份，上传给配电网运营商；配电网运营商依据产消者身份和配电网参数，计算每种可能组成交易的电气距离，并对应下发给相应的产消者；依据配电网运营商下发的电气距离，构建产销者运行目标函数并进行分布式协调优化，来制定购售电计划和P2P交易计划，再上传至配电网运营商；配电网运营商依据产消者上传的计划构建配电网运行目标函数
- 抑制电力系统宽频振荡的方法、装置、系统及存储介质-202311218584.5
- 冀肖彤;柳丹;胡四全;贺之渊;熊平;康逸群;肖繁;邓万婷;陈孝明;曹侃;蔡萱;王伟;熊亮雳;江克证;徐驰;李猎;叶畅;胡畔 - 国网湖北省电力有限公司;国网智能电网研究院有限公司;许继电气股份有限公司
- 2023-09-21 - 2023-10-27 - H02J3/00
- 本申请提供一种抑制电力系统宽频振荡的方法、装置、系统及存储介质，涉及电力系统技术领域。本申请基于电力电子控制器的实际输出参数与期望输出参数的差异（如电压差）在线识别宽频振荡的振荡频率以及振荡幅度，并基于振荡频率以及振荡幅度实时调整目标振荡抑制元件（如有源阻尼）的元件参数（如传递函数），以使目标振荡抑制元件能够自适应抑制宽频振荡，从而使在系统参数存在不确定性时依然可以实现较好的抑制效果，降低宽频振荡抑制方法对系统模型精确度的要求。
- 一种基于图卷积网络模型的面向概率电力负荷预测方法-202311222388.5
- 何州;裘一蕾;陈细平;宋小波;陈卫强;姚家渭 - 杭州半云科技有限公司
- 2023-09-21 - 2023-10-27 - H02J3/00
- 本发明公开了一种基于图卷积网络模型的面向概率电力负荷预测方法，利用具有双重卷积通道的网络模型分别处理不同的分解分量，全面地从负荷数据中捕捉到时序关联性信息，并得到时空特征矩阵。将时空特征矩阵与自适应邻接矩阵通过堆叠的图卷积网络，得到图卷积特征矩阵。最后将图卷积特征矩阵通过线性变换得到自注意力机制的
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