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公开(公告)号：CN116365610A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310621585.8
申请日：2023-05-30
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: H02J3/48 , H02J3/24 , G05B19/042 , G06F9/38 , G06F9/50
Abstract: 本申请涉及一种基于多核异构硬件平台的新能源场站功率快速控制平台和方法。所述方法包括：通过FPGA芯片发送计算结果数据包至主芯片和协芯片；通过主芯片将计算结果数据包中输入至主芯片加载的自动发电控制计算程序，得到第一有功出力指令，并将第一有功出力指令发送给协芯片；通过协芯片将计算结果数据包、第一有功出力指令和预设的一次调频计算参数输入至协芯片加载的一次调频计算程序，得到第二有功出力指令；通过协芯片将计算结果数据包、第二有功出力指令和预设的惯量控制计算参数输入至协芯片加载的惯量控制计算程序，得到第三有功出力指令。采用本方法能够提高对新能源场站的功率控制效率。
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公开(公告)号：CN116316612A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310548550.6
申请日：2023-05-16
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及电力技术领域，特别是涉及一种自动机器学习的新能源功率云边协同预测方法及系统。该方法包括：响应于对目标新能源场站的功率预测需求，获取目标新能源场站在未来时段的未来数值天气预报数据和未来时段对应的历史时段的历史输出功率；根据未来数值天气预报数据的缺失情况，以及历史输出功率的数据量，从功率预测模型集中选择目标新能源场站对应的目标功率预测模型；根据目标工作模式，对目标功率预测模型进行调整，并基于调整后的目标功率预测模型，根据未来时段的未来数值天气预报数据和未来时段对应的历史时段的历史输出功率，预测目标新能源场站未来时段的目标输出功率。本申请能够提高新能源场站的功率预测准确性。
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公开(公告)号：CN116167527A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310431456.2
申请日：2023-04-21
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N7/01 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N5/04 , G06F16/36 , H02J3/00
Abstract: 本申请涉及一种纯数据驱动的电力系统静态安全运行风险在线评估方法，实时获取电力系统的当前运行状态数据，结合当前运行状态数据和预设概率预测模型进行预测，得到电力系统的概率预测数据，之后结合概率预测数据、当前运行状态数据、历史运行状态数据和预设运行状态预测模型进行预测，得到电力系统的未来运行状态参数，最终根据未来运行状态参数进行风险评估。上述方案单纯使用数据来做在线的静态安全运行风险评估，不依赖电力系统的物理模型，可以更快捷对电力系统运行风险的薄弱环节、薄弱区域和关键性设备提前进行预警，并且纯数据驱动可以避免对电力系统的精确建模，可以适用于新能源占比较高、运行方式多变、拓扑多变的未来电力系统。
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公开(公告)号：CN115811098A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202310086495.3
申请日：2023-02-09
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种考虑功率裕度的风储电站AGC指令优化方法和系统。所述方法包括：获取电力设备的限电价值信息；利用所述限电价值信息驱动设备控制模型，得到所述设备控制模型的初始控制信息；以所述初始控制信息作为调整所述电力设备的设备控制价值信息的初始值，对所述设备控制价值信息进行调整，直至所述设备控制价值信息符合预设条件，得到所述设备控制模型的目标控制信息；根据所述目标控制信息，对所述电力设备进行控制。采用本方法能够降低风储电站的电力设备控制的成本。
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公开(公告)号：CN117332899A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311345917.0
申请日：2023-10-17
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/28 , G06F30/27 , H02J3/00 , G01W1/10 , G06F18/10 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F113/04 , G06F113/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种NWP多维特征拟合的新能源小时间尺度功率预测方法。在接收到小时间尺度功率预测指令时，获取预测时间段内第一时长间隔的多个待处理数值天气预报；依据预设插值方法对多个待处理数值天气预报插值处理，得到第二时长间隔的多个待使用数值天气预报；其中，第一时长间隔大于第二时长间隔；将多个数值天气预报输入至预先训练好的小时间尺度功率预测模型中，得到与多个待使用数值天气预报相对应的多个新能源场站预测功率；反馈多个新能源场站预测功率。本发明提高了新能源超短期功率预测的分辨率，提高了新能源功率预测的效率和准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115811098B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310086495.3
申请日：2023-02-09
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种考虑功率裕度的风储电站AGC指令优化方法和系统。所述方法包括：获取电力设备的限电价值信息；利用所述限电价值信息驱动设备控制模型，得到所述设备控制模型的初始控制信息；以所述初始控制信息作为调整所述电力设备的设备控制价值信息的初始值，对所述设备控制价值信息进行调整，直至所述设备控制价值信息符合预设条件，得到所述设备控制模型的目标控制信息；根据所述目标控制信息，对所述电力设备进行控制。采用本方法能够降低风储电站的电力设备控制的成本。
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公开(公告)号：CN116596405A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310821304.3
申请日：2023-07-06
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F16/901 , G06F16/9032
Abstract: 本申请涉及一种纯数据驱动的电力系统分析方法及系统。所述方法包括：响应于业务端的业务处理请求，确定与业务处理请求相对应的数据查询信息；根据数据查询信息以及预先构建的知识图谱索引库，得到目标电力数据，知识图谱索引库为基于预先构建的统一信息模型生成的索引库，统一信息模型为基于公共信息模型进行扩展生成的模型；将目标电力数据映射至虚拟表格，虚拟表格为业务端进行业务处理时能够直接使用的表格，虚拟表格用于指示业务端进行业务处理。采用本方法能够打通数据壁垒，将新型电力系统的多源数据融合，使新型电力系统能够以纯数据驱动的方式快速地处理业务端发起的业务处理请求。
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公开(公告)号：CN116526582A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310781236.2
申请日：2023-06-29
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06N3/0442 , G06Q50/06 , G06F18/2321 , G06F18/23213
Abstract: 本申请涉及一种基于人工智能联合驱动的电力机组组合调度方法与系统，其中，方法包括：获取电力系统机组组合运行期望数据；根据电力系统机组组合运行期望数据，识别电力系统机组组合的调度场景；获取与调度场景对应的电力系统机组组合调度模型，得到目标电力系统机组组合调度模型；将电力系统机组组合运行期望数据输入至目标电力系统机组组合调度模型，生成电力系统机组组合调度方案；根据生成的电力系统机组组合调度方案进行电力系统机组组合调度。整个方案可以实现高效的电力系统机组组合调度。
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公开(公告)号：CN116342077A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310621583.9
申请日：2023-05-30
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q10/0639 , G06Q10/0631
Abstract: 本申请涉及电力技术领域，特别是涉及一种适用于数据缺失场站的新能源功率迁移学习预测方法。该方法包括：在确定新建场站的历史运行数据存在缺失的情况下，从其他场站的预测模型中，选择新建场站对应的迁移学习模型；获取新建场站对应的更新数据；其中，更新数据包括补齐后的历史运行数据，以及新建场站在历史时间段之后的预设时间段内采集到的当前运行数据；根据更新数据，构建新建场站对应的增量学习模型；基于新建场站对应的迁移学习模型和增量学习模型，对新建场站在未来时段内的输出功率进行预测，得到功率预测结果。本申请能够对新建场站进行准确的功率预测。
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公开(公告)号：CN116341767A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310612978.2
申请日：2023-05-29
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种基于随机森林的新能源功率预测特征递归筛选方法。所述方法包括：获取新能源电力系统的初始气象特征；根据所述初始气象特征与所述新能源电力系统的发电功率之间的相关性，从所述初始气象特征中筛选出第一气象特征；根据所述第一气象特征对所述新能源电力系统的功率预测的重要性，从所述第一气象特征中确定出第二气象特征；分别将所述第一气象特征和所述第二气象特征作为训练样本，对待训练的功率预测模型进行训练，并根据得到的预训练的功率预测模型的预测精度，从所述第一气象特征和所述第二气象特征中确定出目标气象特征；根据所述目标气象特征，对所述新能源电力系统进行功率预测。采用本方法能够提高新能源功率预测的精度。
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