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[发明专利]一种电-气综合能源系统的日前调度方法-CN201910244744.0有效
发明人：许洋;吴皖莉;胡益夫;王逸飞;赖来利 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-03-28 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及属于对能源互联网的电力系统运行和控制技术领域，更具体地，涉及一种电‑气综合能源系统的日前调度方法。包括以下步骤：S1.建立电‑气综合能源系统日前调度模型：包括建立电力网络模型、建立天然气网络模型、建立燃气机组模型、建立非燃气机组模型、建立系统运行成本最低模型；S2.对S1步骤建立的电‑气综合能源系统日前调度模型进行约束处理；S3.对模型进行求解：首先利用罚函数求解模型获取粗糙解，然后利用泰勒级数法求解模型，并采用序贯二阶锥规划形成迭代优化。本发明将罚函数法与泰勒级数法结合，利用序贯二阶锥规划方法，设计了一套电‑气综合能源系统的日前调度算法，该算法具有较好的收敛性与精确性，提高了计算时间。
一种综合能源系统日前调度方法

[发明专利]基于梯度投影退化型内点法的电动汽车充电站调度装置-CN201910576140.6有效
发明人：张淼;陈栩杰;吴皖莉;康家熙;许洋;汤瑞欣;许方园 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于梯度投影退化型内点法的电动汽车充电站调度计算机装置、方法、设备及计算机可读存储介质，包括：构建模块，用于采用内点罚函数法构建电动汽车充/放电模型；生成模块，用于根据电动汽车充/放电模型的等式约束与不等式约束，生成可行域；获取模块，用于在可行域内获取初始解，确定微电网初始收益；确定模块，用于根据等式约束，确定正交投影算子；梯度下降模块，用于根据初始解、正交投影算子及投影下降梯度法，确定模型当前最优解，确定当前收益；目标收益确定模块，用于判断当前收益是否大于初始收益，若大于，将当前收益设为目标收益。本发明所提供的计算机装置、方法、设备及计算机可读存储介质，降低了微电网运行费用。
基于梯度投影退化型内点法电动汽车充电站调度装置

[发明专利]基于光伏阵列传感器关联性的未来光照度预测方法-CN201910537280.2有效
发明人：李泽锴;王林钰;温永燊;樊奕良;吴皖莉 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-06-20 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G01J1/42 文献下载
摘要：本发明涉及光伏发电技术领域，提出一种基于光伏阵列传感器关联性的未来光照度预测方法，包括以下步骤：根据光伏阵列所在位置的太阳高度角和太阳辐射度计算所有传感器每一时刻的太阳光照度；通过小波分析获取附近传感器当前时刻的太阳光照度的低频系数和附近传感器的历史光照度数据的高频系数，然后通过小波逆变换生成附近传感器的带谐波的太阳光照度数据；对中心传感器的太阳光照度与附近传感器的太阳光照度进行关联性计算，得到中心传感器与附近传感器之间的超前滞后关系数据；将所述超前滞后关系数据作为移动时间长度，对附近传感器的带谐波的太阳光照度数据进行时移处理，获得所预测的附近传感器的未来光照度数据。
基于阵列传感器关联性未来光照度预测方法

[发明专利]一种任务安排表制定方法、装置和介质-CN201910289976.8在审
发明人： 吴皖莉;许洋;许方园 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-04-11 - 公布日： 2019-07-16 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种任务安排表制定方法、装置和计算机可读存储介质，根据初始化后的任务参数，建立满足约束条件的初始任务安排表；依据预先设定的交叉概率，对各初始任务安排表进行自交叉操作，得到多个交叉表；按照预设规则从交叉表中筛选出优化表；判断各优化表是否满足预设条件；若是，则输出适应度最高的优化表；若否，则将各优化表作为初始任务安排表，并返回按照预先设定的交叉概率，对各初始任务安排表进行自交叉操作，得到多个交叉表的步骤。通过自交叉操作，保证了优化过程中任务安排表的多样性，有效的降低了任务安排表陷入局部最优的情况发生。并且降低了数据处理量，提升了任务安排表的寻优效率。
任务安排交叉操作优化交叉概率计算机可读存储介质数据处理量任务参数预设规则预设条件约束条件初始化适应度寻优多样性筛选制定返回输出保证

[发明专利]基于综合电力需求响应的任务表制定方法、装置和介质-CN201910289985.7在审
发明人： 吴皖莉;王智敏;许方园 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-04-11 - 公布日： 2019-07-16 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于综合电力需求响应的任务表制定方法、装置和计算机可读存储介质，根据输入的固定参数、用电设备以及电价信息，确定出以传统任务安排数据为自变量的传统电费函数；根据输入的激励参数、用电设备以及电价信息，确定出以激励任务安排数据为自变量的激励电费函数；利用任务时间的互斥关系，对传统电费函数和激励电费函数进行整合，得到总电费函数；以总电费最低为优化目标，按照预设的约束条件对总电费函数进行综合优化，输出满足电费要求的最优任务安排表。通过综合考虑固定参数和激励参数，使得建立的总电费函数更加贴合实际需求，提高了需求侧响应面向对象的适应度，使得制定出的任务安排表更加精确。
任务安排自变量电价信息固定参数需求响应用电设备综合电力任务表计算机可读存储介质面向对象实际需求优化目标约束条件综合考虑综合优化适应度制定互斥贴合预设整合输出响应