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公开(公告)号：CN114723147A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210387225.1
申请日：2022-04-14
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于改进的小波变换与神经网络的新能源功率预测方法。所述方法包括：获取多组气象数据样本和历史发电功率，确定每种变量类型下的气象数值样本与历史发电功率之间的相关度，得到与每个相关度阈值对应的初始变量类型，根据初始变量类型对应的第一训练精度，确定出目标阈值和目标变量类型，对多组气象数据样本进行聚类处理，得到每组气象数据样本所属的第一目标类别，对历史发电功率进行小波分解，采用目标气象样本和每个信号频率下的功率信号样本对多种初始功率预测模型进行训练，确定出与每种第一目标类别对应的功率预测模型。采用本方法能够遍历多个相关度阈值，对多种初始功率预测模型集成学习，从而提高功率预测模型的准确率。
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公开(公告)号：CN114493052A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210397998.8
申请日：2022-04-08
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种多模型融合自适应新能源功率预测方法和系统。本申请涉及新能源技术领域，所述方法包括：获取多个初始预测模型，多个初始预测模型均用于对目标发电系统进行功率预测，且多个初始预测模型的模型类型互不相同；对于各初始预测模型，利用不同批次的训练集对初始预测模型进行训练，得到与不同批次的训练集一一对应的多个分批子模型；基于获得的各分批子模型进行模型融合处理，得到目标预测模型，目标预测模型用于对目标发电系统进行功率预测。采用本方法得到的目标预测模型能够提高新能源功率预测精确度。
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公开(公告)号：CN116976060B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311235727.3
申请日：2023-09-25
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F30/18 , H02J3/00 , G06F30/20 , G06F113/04 , G06F119/06
Abstract: 本申请实施例提供了一种分布式新能源集群‑负荷‑网络动态重构的灵活组网方法。该方法包括：获取初始配电网的初始电网电压，基于预设电压区间对该初始电网电压进行判断，在初始电网电压处于第一预设电压区间内时，获取初始配电网中的拓扑结构信息，进而，得到初始配电网的电网连通图；根据电网连通图，得到电网生成树图；调整电网生成树图的连接方式，得到调整后的电网生成树子图；获取电网生成树子图的更新电网电压，将更新电网电压小于第一预设电压区间的电压上限的电网生成树子图确定为候选生成树；基于候选生成树，调整初始配电网的连接方式，得到目标配电网。该方法有效降低分布式新能源集群连片接入配电网时减少电压翘尾、减少弃风弃光。
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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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公开(公告)号：CN116011236B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310064487.9
申请日：2023-01-31
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种电力时域仿真微分代数方程求解的控制元件快速建模方法和装置。方法包括：根据控制元件的运行系统图，确定待分析的性能指标中已知指标变量和未知指标变量之间的指标传递函数；未知指标变量的指标值受已知指标变量的指标值影响；确定指标传递函数的当前阶数是否需满足分析要求；若不满足，则对指标传递函数降阶处理，并确定降阶处理后的指标传递函数对应的电力时域微分代数方程组，作为控制元件模型；控制元件模型用于解析控制元件的性能指标。采用本方法能够提高控制元件的性能分析的准确性，降低控制元件的性能分析的难度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115688447B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202211391029.8
申请日：2022-11-08
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06Q50/06 , H02J3/06 , G06F119/12
Abstract: 本申请涉及一种高性能电力系统云仿真系统架构。所述架构部署于云端服务器，用户通过云端服务器使所述云端服务器调用所述架构对电力系统进行潮流计算与时域仿真。所述架构包括：接口模块、模型库模块、潮流计算模块、时域仿真模块、数据输出模块；接口模块获取电力系统仿真参数与算例数据；模型库包含了电力系统各电力元件的模型；潮流计算模块对仿真参数与算例数据进行潮流计算，获得潮流计算结果；时域仿真模块基于潮流计算结果，对电力系统进行时域仿真，获得时域仿真结果；数据输出模块，输出目标仿真结果。采用本架构能够提高电力系统仿真效果。
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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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