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公开(公告)号：CN116340296A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310621938.4
申请日：2023-05-30
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F16/21 , G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F16/25 , G06F16/26 , G06F16/28 , G06F16/9538
Abstract: 本申请涉及电力数据技术领域，特别是涉及一种基于数据探针的多源数据融合与统一信息模型构建方法。该方法包括：响应于检索请求，在知识图谱索引库中进行检索，得到检索请求对应的访问对象；其中，知识图谱索引库基于多源数据库中各对象对应的对象索引构建；向连接于多源数据库的执行器发送包括访问对象的抽取指令，以指示执行器在多源数据库中抽取访问对象对应的对象信息；控制数据探针将对象信息反馈至虚拟化服务器，以供虚拟化服务器向检索请求的发送方反馈对象信息。本申请能够准确采集电力模型中相应数据。
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公开(公告)号：CN116154768B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310396839.0
申请日：2023-04-14
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种采用点预测误差经验分布逆变换的功率区间预测方法。通过目标预测模型输出多个历史预测功率和目标预测功率，确定每个历史预测功率及其对应的历史真实功率的数值子区间，确定每个子区间的经验累积分布函数，从多个子区间中获取目标预测功率所属的目标子区间，并基于该子区间对应的经验累积分布函数和预设置信水平，确定预测功率区间。相较于传统的通过点预测来预测未来功率的期望的方式，本方案通过利用历史功率数据对应的预测数据与对应的真实数据确定多个子区间的经验累积分布函数，并基于未来的预测功率使用对应的经验累积分布函数确定预测功率区间，提高了功率区间预测的准确度。
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公开(公告)号：CN115545362A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211545864.2
申请日：2022-12-05
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06F16/215 , G06F16/2458 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种AI与TSD结合的新能源中期功率组合预测方法。所述方法包括：基于新能源场站对应的历史数值天气预报数据和历史功率数据，获取第一预处理数据和第二预处理数据；根据第一预处理数据对第一预测模型进行模型训练，得到预训练预测模型，将第二预处理数据输入至预训练预测模型，得到第一新能源功率预测结果；基于时间序列分解第一新能源功率预测结果与历史功率数据的拼接结果，得到目标时序分量；根据目标时序分量构建的第二预测模型得到第二新能源功率预测结果；将第一新能源功率预测结果和第一新能源功率预测结果进行拼接组合，得到新能源中期功率预测结果。采用本方法能够实现新能源中期功率预测，提升了预测精度。
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公开(公告)号：CN116596405B
公开(公告)日：2024-03-26
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：CN117332900A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311345937.8
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 , H02J3/00 , G06F30/28 , G06F30/27 , G01W1/10 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F113/04 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开了一种3D建模输出的新能源小时间尺度功率预测方法。在检测到满足小时间尺度功率预测条件时，获取预测时间段内的多个数值天气预报；将所述多个数值天气预报输入至预先训练好的新能源小时间尺度功率预测模型中，确定与所述多个数值天气预报相对应的多个新能源场站预测功率；其中，所述数值天气预报的数量小于所述新能源场站预测功率的数量，且相邻两个所述新能源场站预测功率之间的间隔时长为目标间隔时长；反馈所述多个新能源场站预测功率。本发明压缩了新能源超短期功率预测的时间间隔，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：CN117236517A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311417290.5
申请日：2023-10-27
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种动态自适应区域光伏日前功率预测方法及系统，其中，方法包括：获取目标发电站在待预测日的原始预测功率数据；基于所述目标发电站的历史发电功率数据，确定所述待预测日的目标功率修正方式；其中，所述历史发电功率数据包括：历史预测功率数据和历史真实功率数据；基于所述目标功率修正方式对所述原始预测功率数据进行修正，得到目标预测功率数据。本发明实施例的技术方案解决了现有技术中，通过基于单一的修正方式对原始预测的发电功率进行修正，导致修正的发电功率的准确率不足的问题，可以根据发电站的发电特点确定更适合的功率修正方式，提高修正后的发电功率的准确率。
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公开(公告)号：CN115718986B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202211460484.9
申请日：2022-11-17
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F17/12 , G06F17/13 , G06F17/16 , G06F113/04
Abstract: 本申请涉及仿真技术领域，提供了一种基于分布式内存架构的多核并行时域仿真方法和装置，通过构建电力系统在t时刻的微分方程组与代数方程组，利用隐式梯形法，到雅可比矩阵方程，利用各元件的状态变量与代数变量数值，对雅可比矩阵方程进行迭代更新，在第一次迭代更新前，拆分雅可比矩阵的更新任务，得到多个子更新任务，且多个子更新任务被分配给多个核心并行执行；其中，在多次迭代更新中，判断每一次迭代的残差是否满足收敛条件，若结果为满足，则停止迭代更新，将本次迭代更新所用的各元件的状态变量数值与代数变量数值，对电力系统进行t+1时刻的时域仿真，实现了对于雅可比矩阵更新任务进行拆分，提升了对与雅克比矩阵更新任务的计算效率。(56)对比文件王丹 等.基于数值微分法求导的分布式发电系统仿真算法《.电力系统自动化》.2009,第33卷(第17期),第81-85页.李鹏 等.基于多核心处理器的分布式发电微网系统暂态并行仿真方法《.中国电机工程学报》.2013,第33卷(第16期),第171-178页.
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公开(公告)号：CN116976532A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311240894.7
申请日：2023-09-25
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种非参数化的新能源场景‑概率‑区间一体化预测方法，包括：获取待预测的新能源在预测时间段的功率预测曲线；针对所述预测时间段内的目标时间点，基于目标时间点在所述功率预测曲线上对应的预测功率值，确定所述目标时间点在预设的多个预测箱中对应的目标预测箱；每个预测箱均对应有所述新能源的历史实测功率值的概率分布信息；基于所述目标预测箱对应的概率分布信息，生成所述目标预测箱对应的新能源场景集，根据所述新能源场景集，对所述目标时间点的预测功率值进行误差校正，得到所述新能源在所述目标时间点处的预测功率区间。采用本方法能够实现对风电、光伏等新能源功率的不确定性的定量描述，克服点预测方法存在的误差问题。
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公开(公告)号：CN116245033B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310533821.0
申请日：2023-05-12
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种人工智能驱动的电力系统分析方法及智能软件平台。所述平台包括：多源数据融合模块、模型训练模块以及电力系统分析模块，多源数据融合模块用于对获取的电网数据进行融合处理，模型训练模块用于对融合处理后的电网数据进行多场景仿真，基于仿真得到的暂态样本和稳态样本训练电力系统人工智能模型，电力系统分析模块用于调用已训练的电力系统人工智能模对接收到的融合处理后的电网数据进行暂稳态分析，得到分析结果。所述方法包括：人工智能驱动的电力系统分析方法及框架，包括调用已训练的电力系统分析人工智能模型对融合处理后的电网数据进行暂态分析和稳态分析，得到分析结果。采用上述方案能够得到更为准确的电力分析结果。
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公开(公告)号：CN116245033A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310533821.0
申请日：2023-05-12
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种人工智能驱动的电力系统分析方法及智能软件平台。所述平台包括：多源数据融合模块、模型训练模块以及电力系统分析模块，多源数据融合模块用于对获取的电网数据进行融合处理，模型训练模块用于对融合处理后的电网数据进行多场景仿真，基于仿真得到的暂态样本和稳态样本训练电力系统人工智能模型，电力系统分析模块用于调用已训练的电力系统人工智能模对接收到的融合处理后的电网数据进行暂稳态分析，得到分析结果。所述方法包括：人工智能驱动的电力系统分析方法及框架，包括调用已训练的电力系统分析人工智能模型对融合处理后的电网数据进行暂态分析和稳态分析，得到分析结果。采用上述方案能够得到更为准确的电力分析结果。
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