山東大學李正爍獲國家專利權
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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東大學申請的專利計及臺風不確定性的綜合能源系統(tǒng)分布式調度方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予,授權公告號為:CN120013208B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202510487383.8,技術領域涉及:G06Q10/0631;該發(fā)明授權計及臺風不確定性的綜合能源系統(tǒng)分布式調度方法及系統(tǒng)是由李正爍;曹澤昊;燕國安設計研發(fā)完成,并于2025-04-18向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。
本計及臺風不確定性的綜合能源系統(tǒng)分布式調度方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了:本公開提供了計及臺風不確定性的綜合能源系統(tǒng)分布式調度方法及系統(tǒng),涉及電?氣綜合能源協(xié)同運行和韌性增強技術領域,包括:構建海上風電運行模型,利用蒙特卡洛模擬方法采樣生成臺風場景以及海上風電出力場景;基于臺風場景以及海上風電出力場景,建立基于場景的輸?配?氣綜合能源系統(tǒng)三層協(xié)同調度模型;基于混合樣本平均近似對基于場景的輸?配?氣綜合能源系統(tǒng)三層協(xié)同調度模型進行可解性轉化,轉化為確定的連續(xù)線性模型,利用多參數(shù)規(guī)劃理論的高效分布式協(xié)同算法及基于全局最優(yōu)解估計的臨界域加速搜索算法對確定的連續(xù)線性模型進行求解,求取全局最優(yōu)解。本公開的求解效率能夠滿足臺風場景下應急響應的時效性要求。
本發(fā)明授權計及臺風不確定性的綜合能源系統(tǒng)分布式調度方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了:1.計及臺風不確定性的綜合能源系統(tǒng)分布式調度方法,其特征在于,包括: 考慮臺風不確定性對海上風電的影響,構建海上風電運行模型,基于海上風電運行模型,利用蒙特卡洛模擬方法采樣生成臺風場景以及海上風電出力場景,其中,根據(jù)臺風與海上風電場的相對距離,可將海上風電場遭遇臺風事件的全過程劃分為三個階段,即接近階段,過境階段以及離開階段;其中,、、以及分別為臺風遭遇時刻、海上風電停機時刻、海上風電恢復發(fā)電時刻、臺風影響消失時刻; 在臺風接近階段,海上風電場的有功出力直接根據(jù)風速-功率模型計算得出;在過境階段,海上風電場的風速超過風電機組的切出風速,根據(jù)風速-功率模型可推出海上風電場的有功出力,同時若風電機組處于臺風臨界破壞半徑內,其損壞概率通過概率分布函數(shù)進行描述;在離開階段,臺風中心逐漸遠離,未受損的風電機組恢復發(fā)電,其有功出力基于風速-功率模型計算;最終,將三個階段的風電出力向量整合,得到海上風電場在臺風場景下的完整出力向量; 基于臺風場景以及海上風電出力場景,考慮輸電網(wǎng)側、配電網(wǎng)側以及天然氣網(wǎng)側協(xié)同運行,建立基于場景的輸-配-氣綜合能源系統(tǒng)三層協(xié)同調度模型; 基于混合樣本平均近似對基于場景的輸-配-氣綜合能源系統(tǒng)三層協(xié)同調度模型進行可解性轉化,轉化為確定的連續(xù)線性模型,利用多參數(shù)規(guī)劃理論的高效分布式協(xié)同算法及基于全局最優(yōu)解估計的臨界域加速搜索算法對確定的連續(xù)線性模型進行求解,求取全局最優(yōu)解用于臺風場景下綜合能源系統(tǒng)分布式調度; 基于混合樣本平均近似對基于場景的輸-配-氣綜合能源系統(tǒng)三層協(xié)同調度模型進行可解性轉化,包括:針對含隨機變量的機會約束進行可解性轉化,基于生成的各個場景,利用樣本平均近似將含隨機變量的機會約束進行描述,設定二元指示變量,若在某場景下內部約束成立,則二元指示變量取值為1,否則取值0,將二元指示變量松弛為位于區(qū)間的連續(xù)變量,并引入混合不等式來收緊因松弛而擴大的可行域,機會約束一般形式轉化為一組不含隨機變量的連續(xù)線性約束;經(jīng)可解性轉化后的基于場景的輸-配-氣綜合能源系統(tǒng)三層協(xié)同調度模型表述為線性目標函數(shù)和一組線性約束; 利用基于多參數(shù)規(guī)劃理論的高效分布式協(xié)同算法及基于全局最優(yōu)解估計的臨界域加速搜索算法求解經(jīng)可解性轉化后的基于場景的輸-配-氣綜合能源系統(tǒng)三層協(xié)同調度模型,構建緊湊模型,將經(jīng)可解性轉化后的基于場景的輸-配-氣綜合能源系統(tǒng)三層協(xié)同調度模型表述為線性目標函數(shù)以及一組線性約束,劃分為輸電層面和配電層面兩個求解層面,其中輸電層面為輸電網(wǎng)與配電網(wǎng)之間的迭代求解,配電層面為配電網(wǎng)與本地天然氣網(wǎng)之間的迭代求解,輸電層面的迭代求解須在配電層面收斂后再進行; 計算臨界域和局部目標函數(shù),輸電層面臨界域和局部目標函數(shù)的計算方式與配電層面一致,迭代求解未收斂至子問題全局最優(yōu)解,則將所獲得的局部最優(yōu)解與最優(yōu)目標值分別作為數(shù)據(jù)集與保,利用數(shù)據(jù)集擬合全局目標函數(shù),根據(jù)擬合值計算全局最優(yōu)解估計值;設定步進向量,基于步進向量搜索下一臨界域,直至子問題不可行或局部最優(yōu)值開始增大,返回至最后一個可行臨界域,并切換為逐一搜索方式,從而尋得全局最優(yōu)解。
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