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公开(公告)号：CN116167010B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310451657.9
申请日：2023-04-25
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/04 , G06N3/096 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及具有智能迁移学习能力的电力系统异常事件快速识别方法。方法包括：获取待识别异常事件数据，并对待识别异常事件数据进行预处理操作，得到待识别目标数据；对待识别目标数据进行特征提取，得到待识别目标特征；将待识别目标特征输入至预先构建的异常事件识别模型中，得到异常事件预分类结果；确定待识别目标特征与异常事件预分类结果的特征相似度向量；将特征相似度向量与预设的相似度阈值向量进行比较，得到异常事件识别结果。采用本方法能够利用对异常事件发生时的正、负、零序电压所提取的特征数据，通过识别模型并基于特征相似度，实现了具有智能迁移学习能力的考
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公开(公告)号：CN117114212A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311385443.2
申请日：2023-10-25
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了基于全周期点‑流模型的发电侧碳排放趋势预测方法、存储介质和装置。该方法包括以下步骤：通过步骤X1至X3计算目标区域i单位用电的全周期碳排放，在步骤X1中还执行的步骤Y，计算目标区域i的电力源覆盖率，判断电力源覆盖率是否达到预设程度；若判断结果为达到，则以全国电力传输线损率均值作为目标区域i内供电线损率ρi；若判断结果为未达到，则调用目标区域i的同期电量输出和用电量数据，以这两者的差值与电量输出的比值作为目标区域i内供电线损率ρi；实现对目标区域i内供电线损率ρi的自适应调整。并通过步骤Z，根据全周期碳排数据，基于STIRPAT模型执行发电侧碳排放趋势预测。
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公开(公告)号：CN116342077B
公开(公告)日：2023-09-15
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: G06Q10/04 , G06F18/2411 , G06F18/2431 , G06N20/00 , G06N3/04 , G06Q50/06 , H02J3/00
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：CN116167527B
公开(公告)日：2023-09-12
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：CN116316617A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310603024.5
申请日：2023-05-26
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种多场站智能融合的新能源发电功率区域预测方法和系统。所述方法包括：获取目标区域内各新能源场站在未来时段对应的目标预测发电功率；根据各目标预测发电功率和各新能源场站对所述目标区域的贡献权重，确定所述目标区域的第一预测总发电功率；根据所述目标区域在历史时段的历史实际总发电功率，以及各新能源场站的地理坐标，确定所述目标区域的第二预测总发电功率；根据所述第一预测总发电功率和所述第二预测总发电功率，对所述目标区域在所述未来时段的新能源发电功率进行预测。采用本方法能够将目标区域内多个新能源场站智能融合，从而提高目标区域的预测总发电功率的准确性和全面性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116191424A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310494979.1
申请日：2023-05-05
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及电路诊断技术领域，特别是涉及一种考虑量测缺失的知识驱动电网拓扑辨识及状态估计方法。所述方法包括：获取配电网的测量数据，并基于测量数据对配电网进行拓扑参数预测，得到配电网的预测拓扑参数；基于拓扑结构预测模型，通过配电网的测量数据和配电网的预测拓扑参数，预测配电网的拓扑结构；基于配电网的拓扑结构和配电网的测量数据对配电网进行状态预测，得到配电网的配电网状态。本申请实现了在配电网具有较高复杂程度的情况下，及时准确的掌握配电网的运行状态，并且，保证了对配电网运行状态的实时掌控，使得当配电网状态异常时能够对配电网进行及时维修。
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公开(公告)号：CN115392792B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211306850.5
申请日：2022-10-25
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碳排放强度的新能源潜在减碳当量计算方法。该方法包括：获取项目的碳减排量关联数据；碳减排量关联数据包括项目的各阶段的累积碳排量和累积替代碳减排量；根据碳减排量关联数据和碳减排确定模型，确定项目的累积碳减排当量；累积碳减排当量用于表征项目的碳减排能力。采用本方法能够客观、全面和准确地对新能源发电项目的碳减排能力进行评估，新能源发电项目实现碳减排的合理性提供方法支撑。
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公开(公告)号：CN114493052B
公开(公告)日：2022-10-11
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：CN114493050A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210397812.9
申请日：2022-04-08
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种多维度融合的新能源功率并联预测方法和装置。所述方法包括：获取与目标新能源场站对应的目标发电物理模型和目标数据知识模型；确定将目标发电物理模型和目标数据知识模型，按照第一融合方式和第二融合方式分别进行融合得到的第一融合模型和第二融合模型；获取与目标新能源场站对应的待处理数据，待处理数据包括目标新能源场站的场站数据、天气数据和发电历史运行数据；将待处理数据输入第一融合模型得到第一预测结果，将待处理数据输入第二融合模型得到第二预测结果；将第一预测结果和第二预测结果输入并联输出学习器进行处理，得到目标新能源场站的功率预测结果。采用本方法能够提高新能源场站的发电功率预测精度。
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公开(公告)号：CN114418243A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210314475.2
申请日：2022-03-28
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/29 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N7/02 , G06N20/10 , G06N20/20 , G06N5/00 , H02J3/00 , H02J3/38
Abstract: 本申请涉及一种分布式新能源云端网格预测方法。所述方法包括：获取目标发电节点对应的至少一个种类的发电节点特征数据；在天气预报网格数据中获取与所述目标发电节点所处位置对应的天气预报数据，并建立所述目标发电节点对应的天气预报数据与所述目标发电节点对应的发电节点特征数据间的映射关系，得到至少一个目标网格数据；从发电能力预测模型集合中选取目标发电能力预测模型；将至少一个所述目标网格数据输入所述目标发电能力预测模型进行预测，得到所述目标发电节点对应的发电能力预测结果。采用本方法能够提高发电能力预测的效率和准确率。
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