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申请/专利权人：清华大学;国网宁夏电力有限公司
申请日：2024-04-15
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118263873A
主分类号：H02J3/14
分类号：H02J3/14;H02J3/46;G06Q10/0631;G06Q10/0635;G06Q50/06;G06F17/18;G06N3/092
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本申请涉及电力技术领域，特别涉及一种日前发电计划优化方法、装置、电子设备、介质及程序，其中，方法包括：估计火电机组的出力上下限与故障停机的概率密度函数，并进行反积分，基于机会约束条件设定的阈值得到转化后的约束条件；采集火电机组的机组参数，并建立火电机组的出力受阻约束条件，以生成对应的调整阈值，形成确定的约束条件；建立模型的目标函数，并建立最终约束条件，以生成优化模型并进行求解，输出对应的日前发电计划。由此，解决了相关技术中，由于无法应对火电机组的实时变化和不确定性，可能导致发电过程中的运行不稳定，影响发电效率和电网供电质量，进而造成能源的浪费，增加运行风险，影响电网的稳定性和可靠性等问题。
主权项：1.一种日前发电计划优化方法，其特征在于，包括以下步骤：根据发电系统中的多台火电机组历年发电数据以及运行数据估计火电机组的出力上下限与故障停机的概率密度函数，并利用所述概率密度函数进行反积分，根据基于机会约束条件设定的阈值进行确定性约束的转化，得到转化后的约束条件；采集所述火电机组的机组参数，并根据所述机组参数建立所述火电机组的出力受阻约束条件，以生成对应的调整阈值，形成确定的约束条件；建立模型的目标函数，所述目标函数包括利用风险度量方法GlueVaR来建立火电机组受不确定影响的风险成本函数，并根据所述转化后的约束条件和所述确定的约束条件建立最终约束条件，以生成优化模型；使用基于多智能体深度强化学习的技术方法对所述优化模型进行求解，以输出对应的日前发电计划。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学;国网宁夏电力有限公司 日前发电计划优化方法、装置、电子设备、介质及程序
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