一种电网区域需求响应方法

    公开(公告)号:CN110011306A

    公开(公告)日:2019-07-12

    申请号:CN201910355101.3

    申请日:2019-04-29

    Abstract: 本发明公开了一种电网区域需求响应方法,在需求响应主体于电力电站签订需求响应协议后,通过在电力电站向需求响应主体进行供电的线路中建立能源站,由能源站分别获取需求响应主体侧及电力电站侧的供能数据,以确定当前的用电环境是否符合需求的触发条件,并通过能源站进行需求响应的供能调控。该方法明确了在进行需求响应时供给侧和需求侧的责任义务,采用标准化量化的手段使得需求响应操作的具体操作时机和操作方法得以固化,避免了需求响应的逐级审批,提升了进行需求响应的效率。

    电网主设备负载率动态管理方法、系统、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN119695851A

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202411660893.2

    申请日:2024-11-20

    Abstract: 本发明公开了电网主设备负载率动态管理方法、系统、装置及存储介质,主要涉及电网设备负载率管理技术领域。包括以下步骤:通过调度SCADA系统和中台获取用电数据,并对用电数据进行预处理,得到电网主设备负载率数据库,所述电网主设备负载率数据库的分类包括变电站整站负载率、主变负载率和线路负载率;对电网主设备负载率数据库中的数据,按照用户类型分类,并对其进行负荷增长趋势分析;对上述分析结果,进一步在迎夏峰、冬峰前自动进行高峰负荷预测;在夏峰、冬峰负荷出现后,结合步骤预测结果,完成负荷分析输出。本发明的有益效果在于:它能实现电网主设备负载率动态分析与管理,为制定迎峰项目、电网高峰应对预案提供帮助指南。

    一种基于启发式能量函数的电力系统无功规划优化方法

    公开(公告)号:CN117913792A

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202311747472.9

    申请日:2023-12-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于启发式能量函数的电力系统无功规划优化方法,包括:步骤A、输入系统参数,计算系统各节点的无功裕度;步骤B、判断所有需要配置功装置的节点均配置适合的无功容量,若全部配置完成,则进入步骤E,否则进入步骤C;步骤C、按照无功裕度的大小对系统各节点进行排序,确定需要补偿无功的节点,并选取无功裕度最小的节点;步骤D、输入遗传算法初始参数;以无功补偿装置投资费用TF和降低网损所减少的费用T0两者之差最小作为目标函数,同时输入约束条件,计算使目标函数为最小值的无功容量值,并返回步骤A;步骤E、输出全部无功规划数据。本发明能够实现电力系统无功规划的优化,无功电源的合理配置。

    一种基于“聚类-回归”模型的短期负荷预测方法

    公开(公告)号:CN108846530B

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN201811140228.5

    申请日:2018-09-28

    Abstract: 本发明针对电力行业短期负荷预测问题,公开了一种基于“聚类‑回归”模型的短期负荷预测方法。传统的负荷预测方法一般只基于“回归”模型,将影响电力负荷的因素作为属性,进行回归预测。在这个过程中,往往需要将非结构化信息结构化,而且人为因素影响较大。本发明的目的在于克服上述不足,提出一种基于“聚类‑回归”模型的短期电力负荷预测方法:第一步,对用户用电特征进行聚类分析,用电特征类似的用户聚为一簇,得到表征簇内用户用电水平的簇负荷特性曲线;第二步,将簇负荷特性曲线作为区域总负荷的属性因子,训练模型,进行回归预测。新方法的性能更好,在电力行业短期负荷预测问题中具备很好的实践应用价值。

    一种基于“聚类-回归”模型的短期负荷预测方法

    公开(公告)号:CN108846530A

    公开(公告)日:2018-11-20

    申请号:CN201811140228.5

    申请日:2018-09-28

    Abstract: 本发明针对电力行业短期负荷预测问题,公开了一种基于“聚类-回归”模型的短期负荷预测方法。传统的负荷预测方法一般只基于“回归”模型,将影响电力负荷的因素作为属性,进行回归预测。在这个过程中,往往需要将非结构化信息结构化,而且人为因素影响较大。本发明的目的在于克服上述不足,提出一种基于“聚类-回归”模型的短期电力负荷预测方法:第一步,对用户用电特征进行聚类分析,用电特征类似的用户聚为一簇,得到表征簇内用户用电水平的簇负荷特性曲线;第二步,将簇负荷特性曲线作为区域总负荷的属性因子,训练模型,进行回归预测。新方法的性能更好,在电力行业短期负荷预测问题中具备很好的实践应用价值。

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