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公开(公告)号：CN117993658A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410100167.9
申请日：2024-01-24
Applicant: 国网冀北电力有限公司
Inventor： 郭金智 , 王婧 , 郭王勇 , 汪鸿 , 黄新平 , 谭显东 , 皇甫成 , 陈建华 , 阎帅 , 侯喆瑞 , 朱正甲 , 马蕊 , 周洁 , 李顺昕 , 赵一男 , 杜红卫 , 钱玉麟 , 王智奇
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/46
Abstract: 本发明是一种基于虚拟电厂的多电源投资规划方法，涉及电源规划技术领域；采集虚拟电厂电源的电源信息数据和用户设备的时段能源需求信息数据；根据电源的电源信息数据，建立虚拟电厂的电源清单；根据用户设备的时段能源需求信息数据，建立虚拟电厂的能源需求清单；根据能源需求清单调度电源清单，对若干个电源进行能源分配，生成能源分配结果；对能源分配结果进行分析，根据分析结果，对电源分配进一步规划；在虚拟电厂一个电源作用于若干个用户设备以及一个用户设备使用若干个电源，用户设备发生时段需求时，对电源及进行合理分配，在时段需求时，解决面临着供电不足、电压闪变以及线路阻塞问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117895582A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410081357.0
申请日：2024-01-19
Applicant: 国网冀北电力有限公司
Inventor： 黄新平 , 郭金智 , 汪鸿 , 王婧 , 谭显东 , 陈建华 , 皇甫成 , 阎帅 , 侯喆瑞 , 朱正甲 , 马蕊 , 周洁 , 李顺昕 , 赵一男 , 郭王勇 , 杜红卫 , 钱玉麟 , 王智奇
Abstract: 本发明公开了一种基于互联网的供电规划管理方法，涉及供电规划技术领域，将用电区域划分为光伏供电单元和非光伏供电单元，获得不同单元的历史用电量，并对其后续用电量进行预测以获得预测用电量，构建光照预测模型，根据光照预测模型获得预测光照强度，根据预测光照强度获得预测发电量，并获得不同单元的实际发电量，判断光伏发电站是否存在异常发电设备，根据预测用电量和预测发电量，获得不同单元的乏电量或余电量，并对所获得的乏电量或余电量进行调度；通过本发明的技术方案，有利于对用电量和发电量形成更加准确的预测，能够更好的节约传统能源和利用新型能源。
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公开(公告)号：CN109523122A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811189020.2
申请日：2018-10-12
Applicant: 中国农业大学 , 国网冀北电力有限公司经济技术研究院 , 国网能源研究院有限公司
Abstract: 本发明属于电力系统的电力经济技术领域，涉及一种基于负荷聚合商参与需求响应市场交易的方法，包括以下步骤：步骤S1：设计有负荷聚合商参与的需求响应市场分层结构；步骤S2：负荷聚合商组织不同特点的用户去参与不同的需求响应项目，保证市场成员利益的最大化；步骤S3：规定DR市场投标交易方法；步骤S4：设定DR市场交易时序。本发明所述方法在有负荷聚合商的参与下设计了新的需求响应市场成员，实现了在有负荷聚合商这种新型市场成员参与情况下的需求响应市场交易模式。
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公开(公告)号：CN112686770A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201910990355.2
申请日：2019-10-17
Applicant: 中国农业大学 , 国网冀北电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明实施例提供一种基于需求价格弹性修正的负荷预测方法及装置，该方法包括根据多天各时刻的历史负载需求变化率和多天各时刻的历史电价变化率，得到电价需求响应弹性矩阵；通过电价需求响应弹性矩阵和原始用电量‑当日电价变化率乘积向量信息，计算得到多天中任一时刻的负载需求变化预估值信息；根据负载需求变化预估值信息和原始用电量‑当日电价变化率乘积向量信息，构建负载需求变化量重构误差最小函数；通过灰狼优化算法对负载需求变化量重构误差最小函数进行优化，当满足预设条件时，得到优化后的电价需求响应弹性矩阵，以根据优化后的电价需求响应弹性矩阵得到预测日最终负荷预测信息。更准确地预测负荷响应前后的负荷曲线。
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公开(公告)号：CN109583621A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811189045.2
申请日：2018-10-12
Applicant: 中国农业大学 , 国网冀北电力有限公司经济技术研究院 , 国网能源研究院有限公司
Abstract: 本发明属于电力系统领域，涉及一种基于改进变分模态分解的PSO-LSSVM短期负荷预测方法，包括以下步骤：S1选取分解效果评价指标；S2设定SMD分解上限；S3先用粒子群优化算法优化VMD参数，再进行VMD分解，最后获得模态分量中心频率对应的周期；S4组合模态分量，获得组合分量；S5求解各影响因素数据和组合分量的序列分别与预测日负荷序列的互信息，根据阈值要求获得影响因素输入变量集合；S6将选取的影响因素输入变量代入PSO-LSSVM模型中，求解预测结果。本发明所述方法提高了影响因素数据的利用效率，得到优化的模态分解结果；通过量化影响因素内部结构分量与负荷的相关关系，准确选取有效的影响因素变量，拓展了影响因素数目，提升了预测精度。
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公开(公告)号：CN109583621B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201811189045.2
申请日：2018-10-12
Applicant: 中国农业大学 , 国网冀北电力有限公司经济技术研究院 , 国网能源研究院有限公司
Abstract: 本发明属于电力系统领域，涉及一种基于改进变分模态分解的PSO‑LSSVM短期负荷预测方法，包括以下步骤：S1选取分解效果评价指标；S2设定SMD分解上限；S3先用粒子群优化算法优化VMD参数，再进行VMD分解，最后获得模态分量中心频率对应的周期；S4组合模态分量，获得组合分量；S5求解各影响因素数据和组合分量的序列分别与预测日负荷序列的互信息，根据阈值要求获得影响因素输入变量集合；S6将选取的影响因素输入变量代入PSO‑LSSVM模型中，求解预测结果。本发明所述方法提高了影响因素数据的利用效率，得到优化的模态分解结果；通过量化影响因素内部结构分量与负荷的相关关系，准确选取有效的影响因素变量，拓展了影响因素数目，提升了预测精度。
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