| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 161 | 一种适用多电网负荷需求的梯级水电站中长期计划典型曲线分解方法 | CN202411016650.5 | 2024-07-29 | CN119231475A | 2024-12-31 | 张艳; 郭乐; 舒卫民; 王祥; 李乐; 阮燕云; 王小君; 王李东; 李鹏; 梁志明; 刘晓阳; 周晓倩; 张博涵; 王何予; 毛玉鑫; 王方方; 张光君 |
| 本发明提供一种适用多电网负荷需求的梯级水电站中长期计划典型曲线分解方法，考虑不同省份的差异化的情况，确定梯级电站中长期计划典型曲线的分解准则；利用平峰比和谷峰比来确定不同电站不同省份的典型出力曲线以降低求解问题维度；根据各受端省份差异化的情况，确定不同电站不同省份的收益系数；最后利用智能优化算法求解，得到不同电站不同省份的平峰比和谷峰比，以获得中长期计划典型分解曲线。通过西南地区某流域4座巨型电站组成的梯级电站验证分析，本发明能够得到合理的适用多电网负荷需求的梯级水电站中长期计划分解曲线，既可以有效响应不同受端省份的差异调峰需求又兼顾梯级电站收益。 | ||||||
| 162 | 一种量化投资策略组合风险管控方法 | CN201910239471.0 | 2019-03-27 | CN109949163A | 2019-06-28 | 张昆 |
| 本发明公开了一种量化投资策略组合风险管控方法，本发明的有益效果是：提供一种基于技术分析和基本面分析的量化风险管控组合方法，用于提升投资过程中的风险控制，从而提升投资的收益率，本方法既采用了技术分析，也包括了基本面分析；既考虑行业风险，也考虑个股基本风险，提供多个维度的风险管控，不仅采用实时量化方式，及时发现识别风险，而且动态调整，灵活组合，从而提升整体投资收益率，通过把风险管理放在首位，包括大盘风险，个股风险，仓位控制，资金曲线管理等，给投资策略多重保护，从而获取资产配置收益。 | ||||||
| 163 | 基于粒子群算法的风电场群共享储能容量分配方法 | CN202410118486.2 | 2024-01-29 | CN118040716A | 2024-05-14 | 梁肖; 任曼曼; 程文娟; 戴长春; 张炜; 施壮; 吴静; 丁磊; 王正风; 高卫恒; 栾喜臣; 李梓楠; 陈天宇; 邓竞蓝; 解振洋; 杨子; 孙仪; 李进昌; 赵福林 |
| 本发明涉及一种基于粒子群算法的风电场群共享储能容量分配方法，包括：建立长短期记忆神经网络预测模型，计算风电场发电曲线偏差；构建共享储能和风电场收益模型，由风电场参与一次调频的收益模型、储能参与调频的成本模型组成；使用粒子群算法对共享储能和风电场收益模型进行求解，得到共享储能的容量分配方案，计算风电场群响应一次调频实际积分电量的大小。本发明通过采用长短期记忆神经网络模型对风电场实时发电功率进行预测，并结合粒子群算法实施储能容量分配方案，系统更能有效地利用有限的储能容量，最大程度地提高系统一次调频辅助服务的收益，减少能源浪费；风电场群能够更灵活地提供一次调频辅助服务，降低了对传统电力系统的负荷。 | ||||||
| 164 | 计及需求侧响应的虚拟电厂双层优化调度方法 | CN202010494201.7 | 2020-06-03 | CN111738497B | 2023-09-19 | 高明; 曾平良; 罗艳斌 |
| 本发明公开了一种计及需求侧响应的虚拟电厂双层优化调度方法。在上层模型中燃气轮机单元和储能设备单元用来补偿风光预测出力与其实际出力的偏差，以上层模型收益最大为目标优化；上层优化出力传递到下层，下层建立计及需求侧响应单元、火电机组单元对负荷进行优化，以经济收益最大为目标优化，通过对火电机组出力寻优得到最优分配出力曲线，在MATLAB 2016a软件中调用CPLEX求解器和YALMIP工具箱分别对上层模型和下层模型求解。本发明建立燃气轮机、储能设备、需求侧响应、火电机组的虚拟电厂双层优化模型，考虑风光预测误差对系统收益的影响，该模型可以达到虚拟电厂收益最大化。 | ||||||
| 165 | 一种关于气田开发井部署与实施的星级管理方法及系统 | CN202111136023.1 | 2021-09-27 | CN115879677A | 2023-03-31 | 刘小波; 周涌沂; 刘林松; 罗衍灵; 王立新; 陈奎; 曹桐生; 于耀南; 李晔; 刘晓东 |
| 本发明涉及一种关于气田开发井部署与实施的星级管理方法及系统，属于气田开发技术领域。本发明首先通过已有同类型气井的动态生产数据建立气井初产估算表达式和气井的无因次生产曲线；然后利用上述结果确定新部署气井的产量，并根据产量和成本确定新部署气井的内部收益率，若未达到要求，则重新优化新井位的部署位置以及施工工艺，直至内部收益率达到要求，同时根据内部收益率的高低确定气井经济效益的星位级别；按照能够达到效益开发要求的新井部署位置进行钻井，并在气井完钻后开展更细致的压裂设计，按照新设计重新确定气井内部收益率和星位级别。本发明能有效提高单井地质设计和压裂施工设计的针对性，从而改善开发效果，提高开发质量。 | ||||||
| 166 | 一种分布式资源P2P交易的方法、装置、设备及存储介质 | CN202210542162.2 | 2022-05-17 | CN115205036A | 2022-10-18 | 王蓓蓓; 吴文强 |
| 本发明公开了一种分布式资源P2P交易的方法、装置、设备及存储介质，该机制包括：获取特定范围内装置有分布式资源的家庭用户群的发用电数据；将装置有分布式光伏与储能资源的用户划分为产消者用户，将均未装置有分布式光伏与储能的用户划分为消费者用户；根据固定电能共享价格模式，对用户群内的P2P电能交易进行模拟求解，获取电能交易情况与各用户收益；基于固定电能共享价格模式，对于收益分配不合理的用户群，采用动态价格共享模式，设置公平性系数，对用户群内交易进行模拟，得到收益更为公平的交易结果。本发明可以得到合理的P2P电能交易价格曲线，促进分布式资源参与市场交易，对一定用户群内的电能共享收益进行合理分摊。 | ||||||
| 167 | 一种基于改进Shapley值的负荷聚集商利润的分摊方法 | CN201910097450.X | 2019-01-31 | CN109840808A | 2019-06-04 | 邓方钊; 杨萌; 李虎军; 白宏坤; 刘军会; 尹硕; 宋大为; 杨钦臣; 蒋传文; 吴威辰; 金曼; 马任远 |
| 本发明公开了一种合理有效的基于改进Shapley值的负荷聚集商利润的分摊方法，首先，由可中断负荷、风电以及储能设备组成的负荷聚集商作为调度主体，系统调度根据当日负荷以及负荷聚集商递交的削减负荷曲线计算出各个时段各负荷聚集商所需要削减的负荷功率；之后，以系统综合收益最高为目标函数，构建负荷聚集商报价模型；最后，构建基于改进Shapley值的双层优化模型，以负荷聚集商报价模型为底层优化，上层优化以成员利润分配最均衡为目标函数。本发明以成员的相对收益均等作为优化目标，通过相对收益均衡，保证系统各个成员获得相同比例的超额收益解决了现有技术所存在的不能综合考虑市场参与者的主观满意度以及各个参与者的市场贡献的问题。 | ||||||
| 168 | 海上风电参与灵活调节服务的出清电价预估方法和设备 | CN202410768060.1 | 2024-06-14 | CN118710350A | 2024-09-27 | 黄阮明; 王诗皓; 王湘; 李海波; 费斐; 李灏恩; 张铭泽; 戚宇辰; 姜雨萌 |
| 本发明涉及一种海上风电参与灵活调节服务的出清电价预估方法和设备，包括以下步骤：获取实时的电力系统运行数据，代入多目标电力市场出清模型，求解获得出清电价的预估结果；其中，所述多目标电力市场出清模型以各发电主体的联合收益最大化和运营商成本最小化为目标，所述联合收益包括各发电主体提供能量获得的收益和参与灵活调节服务获得的收益，基于电力系统功率平衡、各发电主体的功率限制，以及灵活调节服务的供需和采购曲线效益构建所述多目标电力市场出清模型的约束条件，所述的发电主体包括火电机组、水电机组、海上风电机组和抽水蓄能机组。与现有技术相比，本发明可以快速响应电力市场的供需变化，准确预估出清电价。 | ||||||
| 169 | 用户侧储能系统收益计算控制方法及装置 | CN202311519164.0 | 2023-11-15 | CN117559410B | 2024-07-26 | 陈填; 廖飞龙; 范良明 |
| 本申请实施例公开了一种用户侧储能系统收益计算控制方法及装置，所述方法包括：采集储能系统数据；通过云平台获取用电参数的实时功率及历史数据，其中，所述用电参数包括：用电负荷、需量电表、储能充放电；通过云平台计算得到理论最大需量值；比较得到修正方程，并结合各储能设备的当前状态得到各储能设备功率曲线和储能充放电优先级；云平台根据修正方程，得到最大收益目标模型，并根据预设的评估规则得到各设备充放电功率；储能系统根据云平台的最大收益目标模型，得到各储能设备协同控制方法，以控制储能设备的充放电功率；本申请实施例提高用户侧收益，智能调节使储能运行工况最优。 | ||||||
| 170 | 用户侧储能系统收益计算控制方法及装置 | CN202311519164.0 | 2023-11-15 | CN117559410A | 2024-02-13 | 陈填; 廖飞龙; 范良明 |
| 本申请实施例公开了一种用户侧储能系统收益计算控制方法及装置，所述方法包括：采集储能系统数据；通过云平台获取用电参数的实时功率及历史数据，其中，所述用电参数包括：用电负荷、需量电表、储能充放电；通过云平台计算得到理论最大需量值；比较得到修正方程，并结合各储能设备的当前状态得到各储能设备功率曲线和储能充放电优先级；云平台根据修正方程，得到最大收益目标模型，并根据预设的评估规则得到各设备充放电功率；储能系统根据云平台的最大收益目标模型，得到各储能设备协同控制方法，以控制储能设备的充放电功率；本申请实施例提高用户侧收益，智能调节使储能运行工况最优。 | ||||||
| 171 | 一种反应炉控制方法、装置及相关设备 | CN202211405312.1 | 2022-11-10 | CN115618744A | 2023-01-17 | 张兆东; 马东; 刘兴平; 王文; 王永富 |
| 本申请提供一种反应炉控制方法、装置及相关设备，其中，所述方法包括：将预设的多个数据组逐一输入至预测模型中，获得所述多个数据组中每一数据组对应的收益参数，其中，所述数据组对应反应炉在一次反应过程中的输入参数的输入量变化曲线，所述收益参数用于表征所述预测模型根据对应数据组预测的多晶硅产出收益；将对应最高的收益参数的数据组确定为基准数据组；控制反应炉按照所述基准数据组对所述反应炉的输入参数进行调节。通过预测模型来确定基准数据组，并控制反应炉根据基准数据组对反应炉的输入参数进行调节，从而规避人为因素的干扰，使得反应炉的多晶硅产出效果得到提升。 | ||||||
| 172 | 计及需求侧响应的虚拟电厂双层优化调度方法 | CN202010494201.7 | 2020-06-03 | CN111738497A | 2020-10-02 | 高明; 曾平良; 罗艳斌 |
| 本发明公开了一种计及需求侧响应的虚拟电厂双层优化调度方法。在上层模型中燃气轮机单元和储能设备单元用来补偿风光预测出力与其实际出力的偏差，以上层模型收益最大为目标优化；上层优化出力传递到下层，下层建立计及需求侧响应单元、火电机组单元对负荷进行优化，以经济收益最大为目标优化，通过对火电机组出力寻优得到最优分配出力曲线，在MATLAB 2016a软件中调用CPLEX求解器和YALMIP工具箱分别对上层模型和下层模型求解。本发明建立燃气轮机、储能设备、需求侧响应、火电机组的虚拟电厂双层优化模型，考虑风光预测误差对系统收益的影响，该模型可以达到虚拟电厂收益最大化。 | ||||||
| 173 | 基于主从博弈法的电动汽车充放电定价方法 | CN201811113021.9 | 2018-09-25 | CN109461021A | 2019-03-12 | 顾雅茹; 陈中; 黄学良; 刘贞瑶; 陈轩 |
| 本发明提供了基于主从博弈法的电动汽车充放电定价方法，属于计算、推算、计数的技术领域，尤其涉及电动汽车充放电电价的计算。该方法构建了包含电动汽车运营商自身收益及电动汽车运营商给电网带来的收益的斯塔伯格主从博弈模型，以电网制定的各电动汽车运营商充放电价及此电价环境下运营商选择向电网放电的概率为博弈策略，该方法将电动汽车车主的利益纳入定价机制，并在当前电价机制下电动汽车运营商选择对电网放电概率的约束下动态优化电动汽车充放电电价，在实现电网收益最大化的同时也实现了用户收益最佳，提高了用户V2G的参与度，避免了传统定价机制下参与者与电网利益的冲突，能够达到通过大规模电动汽车接入电网改善电网负荷曲线的作用。 | ||||||
| 174 | 一种集中式储能电站参与联合市场的协同调度方法及系统 | CN202510151751.1 | 2025-02-12 | CN119671206A | 2025-03-21 | 颜炯; 王枫; 武强; 周明; 张涛; 王思聪; 张东寅; 桑子夏; 刘君瑶; 汪颖翔 |
| 一种集中式储能电站参与联合市场的协同调度方法及系统，该协同调度方法先将储能与新能源场站形成联合系统，以联合系统在绿电和现货市场收益最大化为优化目标，构建计及绿电交易电量分解曲线的联合系统优化调度模型，对储能的共享部分容量进行优化调度；再利用储能共享后的剩余容量独立参与电力市场竞争，构建储能参与现货‑调峰‑绿电联合市场的双层优化模型，求解双层优化模型得到储能运营策略；计算联合系统中各主体的贡献度水平，根据贡献度水平计算收益分配比例，进而对联合系统中各主体进行收益分配。本发明能够充分发挥集中式储能参与多类型市场、多运营模式的灵活多样性，从而提升储能利用率以及运行收益。 | ||||||
| 175 | 适用于用户侧微电网的概率收益分析方法和可读存储介质 | CN202011117869.6 | 2020-10-19 | CN114389254A | 2022-04-22 | 朱军卫; 杨阳; 计远帆; 史仍辉; 耿光超; 江全元 |
| 一种适用于用户侧微电网的概率收益分析方法和可读存储介质，分析方法包括步骤S1：获取每日的历史数据和预测数据，聚类每日历史数据中的历史曲线得到负荷及可再生资源发电功率的每日类型，并选取负荷、可再生资源发电功率的每日类型组合形成多个每日典型类型；步骤S2：选取一个每日典型类型，根据每日的历史数据和预测数据得到所选的每日典型类型的模拟场景集；步骤S3:重复步骤S2直到获得所有每日典型类型的模拟场景集，进行步骤S4：根据各个每日典型类型的比例，在各每日典型类型的模拟场景集中随机抽样计算得出收益及收益的概率。本发明将用户侧微电网的收益的不确定性转化为概率问题进行分析。 | ||||||
| 176 | 基于灵活性的虚拟电厂爬坡服务市场优化调度方法及装置 | CN202411528793.4 | 2024-10-30 | CN119494494A | 2025-02-21 | 薄利明; 程雪婷; 邹鹏; 郑惠萍; 张超; 常泽洲; 苏奕萌; 张志轩; 张谦; 王玮茹; 崔校瑞; 暴悦爽; 张颖; 郝捷 |
| 本申请涉及数据安全相关技术领域，具体涉及一种基于灵活性的虚拟电厂爬坡服务市场优化调度方法及装置。其中，方法包括：确定虚拟电厂内部组件构成；基于所述虚拟电厂内部组件构成，结合预设的规则，以社会成本最小为目标函数建立爬坡服务市场出清模型；以收益最大化为目标，在预设的约束条件下，结合爬坡服务市场出清模型，进行申报曲线的调整；获取反馈的出力曲线，其中，服务市场主体基于各申报曲线确定市场出清方案并反馈出力曲线；基于反馈的出力曲线，以社会成本最小为目标，进行虚拟电厂内部各个组件运营优化，确定调度策略。 | ||||||
| 177 | 一种光伏电站的管理方法、管理系统和存储介质 | CN202211383688.7 | 2022-11-07 | CN115794933A | 2023-03-14 | 尹立胜; 卢浩杰; 陈刚 |
| 本申请适用于太阳能电池技术领域，提供了一种光伏电站的管理方法、管理系统和存储介质。光伏电站的管理方法包括：获取光伏组串多日的工作数据；根据工作数据拟合成多条日发电曲线；将多条日发电曲线与标准曲线进行比对，确定光伏组串的运行状态。如此，基于光伏组串多日的工作数据拟合成的多条日发电曲线与标准曲线的比对结果，来确定光伏组串的运行状态，使得确定的运行状态更加准确，便于高效地对光伏电站进行管理。这样，可以保障光伏电站系统高效运行，提高光伏电站整体的发电稳定性及投资收益的保障性。 | ||||||
| 178 | 一种柔性光储一体智能化能量管理方法和系统 | CN202410220447.3 | 2024-02-28 | CN118432124A | 2024-08-02 | 冷鹭浩 |
| 一种柔性光储一体智能化能量管理方法和系统，包括获取用户负载信息，输入负载用电功率预测模型进行预测，输出负载用电功率预测基础曲线以及未来负载用电实时功率预测曲线；获取光伏组件信息，输入光伏发电功率预测模型进行预测，输送出光伏发电功率预测基础曲线和未来光伏发电实时功率预测曲线；将未来负载用电实时功率预测曲线减去未来光伏发电实时功率预测曲线得到光伏缺失量实时预测曲线；根据光伏缺失量实时预测曲线生成储能保留电量目标值，根据储能保留电量目标值管理储能设备、光伏设备、负载和市电之间的能量流动。本发明根据外部参数对未来的光伏缺失量进行估值，根据缺失量估值来管理储能设备、光伏设备、负载和市电之间的能量流动，提升光储一体系统的收益率，降低设备成本回收周期。 | ||||||
| 179 | 一种电力现货市场环境下的新能源运行优化方法及装置 | CN202411113988.2 | 2024-08-14 | CN118863968A | 2024-10-29 | 张玉丽; 唐博进; 李秀峰; 代慧涛; 胡晓勇; 刘洋; 常勇; 史东宇; 范晨凯; 樊帆; 周桐; 郭永奇; 陈美福 |
| 本发明涉及电力系统运行优化技术领域，公开了一种电力现货市场环境下的新能源运行优化方法及装置，该方法包括：构建新能源全电量参与电力现货市场的收益模型；以电力系统的总收益最大为目标，基于新能源参与电力现货市场的收益模型，构建电力现货市场环境下考虑储能配置的新能源运行优化模型；对电力现货市场环境下考虑储能配置的新能源运行优化模型进行求解，得到新能源设备运行曲线和储能设备的运行曲线。本发明能够获取在最优经济效益情境下的新能源设备和储能设备的运行情况，明确了大规模新能源参与电力现货市场的路径和方向，有利于提升新能源消纳率，并在一定程度上减少了运行成本，提升了电力系统的运行经济性。 | ||||||
| 180 | 考虑需求响应基于多代理的双边电力市场优化决策方法 | CN202011233077.5 | 2020-11-06 | CN112465303A | 2021-03-09 | 姜子卿; 艾芊; 孙东磊; 李雪亮 |
| 本发明公开了一种考虑需求响应基于多代理的双边电力市场优化决策方法，包括：发电商Agent确定报价策略，递交分段报价信息；零售商Agent进行负荷预测，递交购电投标信息；ISO根据收到的报价信息和购电投标信息，生成供给曲线和需求曲线，并调用出清算法，确定市场出清信息；各发电商Agent计算各自的发电成本和收益，根据Q学习算法完善决策；各零售商Agent计算购电成本，并确定零售电价；用户Agent向零售商Agent购电，根据实际情况和价格信号进行响应并调整用电计划；零售商Agent计算其收益，根据Q学习算法完善决策。本发明在双边电力市场机制下考虑了用户、零售商、发电商各方收益，优化了各方决策行为。 | ||||||
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