基于双层非线性模型的需求响应-TCSC配置策略优化方法

AITNT
正文
推荐专利
基于双层非线性模型的需求响应-TCSC配置策略优化方法
申请号:CN202510243431
申请日期:2025-03-03
公开号:CN120320336A
公开日期:2025-07-15
类型:发明专利
摘要
基于双层非线性模型的需求响应‑TCSC配置策略优化方法,包括:建立需求响应模型,包括价格型需求响应模型和激励型需求响应模型两部分;建立TCSC稳态模型,并通过功率转移分布因子体现TCSC对网络潮流分布的影响;建立考虑负荷服务实体和独立系统运营商不同利益需求的双层非线性优化模型;构建PSA‑KKT求解方法,通过PSA算法结合下层模型KKT条件完成对模型的编码、简化、迭代求解,实现对需求响应资源和TCSC的最优配置。该方法利用节点边际电价作为信号来优化需求响应和TCSC配置策略,以解决输电阻塞管理问题;进而在不改变现有网架结构的前提下降低节点边际电价并缓解输电阻塞,最终达到降低负荷服务实体购电费用的目的。
技术关键词
策略优化方法 节点边际电价 非线性 价格型需求响应 激励型需求响应 经济调度模型 KKT条件 独立系统 负荷 需求响应资源 双层优化模型 稳态模型 线路 节点导纳矩阵 有功功率 混合整数线性规划模型 机组 因子 晶闸管导通角
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于新息变化的自适应UWB/IMU组合定位方法
组合定位系统 量测噪声 组合定位方法 噪声统计特性 非视距环境
2
基于图神经网络对齐原型的多模态融合类增量学习方法
增量学习方法 原型 图像编码器 对齐模块 混合损失函数
3
多特征注意力融合表示用户兴趣的专题知识推荐方法
知识推荐方法 兴趣 注意力机制 摘要 多层感知器
4
模型加速方法、装置及设备
模型加速方法 环形缓冲区 地址生成单元 非线性 内存
5
基于时空特征融合与LSTM记忆网络的水质预测模型及预测方法
时间卷积网络 长短期记忆网络 深度学习模型 初始化方法 编码器
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号