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公开(公告)号：CN110705768B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN201910916121.3
申请日：2019-09-26
Applicant: 国家电网公司华北分部 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种用于风电场的风力发电功率预测优化方法和装置，该方法包括：获取风电场的风‑电转换模型、预测数据、实测数据以及运行数据；根据所述预测数据以及所述实测数据获取风力发电功率预测总误差；根据所述风‑电转换模型、所述实测数据以及所述运行数据得到等效预测数据；根据所述风力发电功率预测总误差、所述预测数据以及所述等效预测数据得到风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差；根据各个关键环节引起的误差优化风力发电功率预测的各个关键环节，能够有效提高功率预测精度。
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公开(公告)号：CN111156585B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201811319361.7
申请日：2018-11-07
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 清华大学 , 国家电网有限公司 , 国家电网公司华北分部
Abstract: 本申请涉及一种风电供暖系统能量流控制方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过获取不同供暖方式下热负荷的等效供暖负荷，每一所述等效供暖负荷至少包括电功率，其中，所述供暖方式包括蓄热式电锅炉供暖方式、集中式热泵供暖方式、分散式热泵供暖方式和户用电热设备供暖方式中的任意组合；再基于弃风消纳和风电供暖系统热效率的控制原则，将所述电功率和低位热源的热功率输入全环节能量流时序仿真模型，模拟所述电功率和低位热源的热功率的功率流向，以确定预设时段内的全环节能量流数据；进而根据预设时段内的全环节能量流数据，分别获取能量分析指标和分析指标。采用本方法能够实现提高弃风消纳及风电供暖系统能效的效果。
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公开(公告)号：CN111146814A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201811302389.X
申请日：2018-11-02
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 清华大学 , 国家电网有限公司 , 国家电网公司华北分部
Abstract: 本申请涉及一种风光集群有功控制方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：为第一发电单元分配第一发电基准值；判断所述第一发电单元的发电量是否达到所述第一发电基准值；若所述第一发电单元的发电量未达到所述第一发电基准值，则获取所述第一发电单元的剩余发电量；将所述剩余发电量分配给第二发电单元。采用本方法能够在保证一定公平性的前提下，使电网系统的消纳能力得到最大利用。
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公开(公告)号：CN109978242A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910183210.1
申请日：2019-03-12
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网公司华北分部 , 英大泰和财产保险股份有限公司 , 国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司
Inventor： 孙荣富 , 丁华杰 , 牧晶 , 徐海翔 , 丁然 , 王靖然 , 王若阳 , 刘康丽 , 耿艳 , 贾文昭 , 伦涛 , 梁志峰 , 臧伟 , 李晨 , 邹江峰 , 张涛 , 杨健 , 史沛然 , 刘一民 , 刘华德
Abstract: 本发明提供了一种基于统计升尺度的光伏发电集群功率预测方法及装置。该方法包括：获取光伏发电集群中各光伏发电站的原始数据；根据原始数据确定光伏发电站的发电量序列与集群发电量序列的相关系数；选取相关系数满足预设阈值的光伏发电站作为候选电站，在候选电站中，根据原始数据确定代表电站；根据相关系数确定代表电站权重系数；根据原始数据及权重系数，确定光伏发电集群功率预测结果，将功率预测结果应用于母线负荷短期功率预测中。本发明利用已有的集中式光伏电站和数据条件较好的分布式光伏电站的发电和预测电量数据得到集群预测结果，实现了解决大规模分布式发电功率预测，减少人力和计算资源的消耗，提高预报精度，保障电网运行安全。
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公开(公告)号：CN119886415A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411858930.0
申请日：2024-12-17
Applicant: 国家电网有限公司华北分部 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F17/18 , G06F18/23 , H02J3/00 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于模式识别的短期负荷预测方法，具体步骤为：(1)多维实时数据输入与特征处理；(2)基于LSTM开展短期负荷预测；(3)基于历史数据的偶然性事件的模式识别与聚类分析；(4)针对特定偶然事件的周期识别与定位；(5)偶然性事件的周期数据的模式特性曲线生成；(6)基于不同模式特性曲线对短期负荷预测结果进行修正；(7)输出修正后的短期负荷预测结果。通过短期负荷预测模型与偶然性事件模式识别、定位与周期识别相互依托，配套使用，可以更加高效精准的基于不同类型事件对预测结果进行修正，有效提高了短期负荷预测的准确性和有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119891374A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411837025.7
申请日：2024-12-13
Applicant: 国家电网有限公司华北分部 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: H02J3/46 , H02J3/48 , H02J3/00 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/126 , G06N3/084 , G06F113/04 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种火电机组智能调峰优化与深度改造方法及系统，优化改造方法，包括以下步骤：(1)模型预测控制：开发模型预测控制改进火电机组的控制策略，建立火电机组的数学模型收集火电机组历史运行数据并对数据进行预处理，开发模型预测控制器并优化；(2)通过HCNN‑LSTM模型进行负荷预测与可再生能源出力预测；(3)通过优化成本和约束条件，调度优化模型设计；(4)使用遗传算法求解调度优化模型，确定各机组在不同时间段的最优出力。通过模型预测控制(MPC)改进火电机组的控制策略；进一步的，通过HCNN‑LSTM模型提高负荷预测和可再生能源出力预测的准确性；最后，结合预测结果，利用遗传算法优化调度计划，以有效提升火电机组的调峰能力和经济性。
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公开(公告)号：CN120016429A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411662478.0
申请日：2024-11-20
Applicant: 国家电网有限公司华北分部 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的小样本电力负荷预测方法及系统，获取源域和目标域的历史数据；通过源域的历史数据训练卷积神经网络，得到源域基础预测模型；源域基础预测模型包括中间卷积层和全连接层；保留源域基础预测模型的两层中间卷积层和第一层全连接层的参数，对其余部分的参数进行随机初始化，然后通过目标域的历史数据训练，得到基于迁移学习的电力负荷预测模型；通过基于迁移学习的电力负荷预测模型进行小样本电力负荷预测。采用的迁移学习方法可以有效地从类似任务中提取公共知识，并将其迁移到对目标任务的训练过程中，从而提高模型在处理目标任务上的性能。
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公开(公告)号：CN119891146A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411679221.6
申请日：2024-11-22
Applicant: 国家电网有限公司华北分部 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于历史负荷特征优化的区域短期负荷预测方法和系统，方法包括：采集待预测区域每小时的负荷数据，对所述负荷数据进行Min‑Max归一化，并记录负荷的最大值和最小值；基于预处理后的负荷数据，获取负荷特征，构建负荷特征矩阵；采用所述负荷特征矩阵训练CNN‑LSTM组合模型，将负荷特征经过CNN处理后输入LSTM进行时序特征提取，并进行预测；基于负荷数据的最大值和最小值，对CNN‑LSTM组合模型的预测结果进行还原，得到最终预测值；本发明针对与电力系统负荷关联性较强的历史负荷进行相关特征的构建与优化，从而提高电力系统短期负荷预测的效果。
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公开(公告)号：CN119783959A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411836492.8
申请日：2024-12-13
Applicant: 国家电网有限公司华北分部 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多维度场景与源荷交互特性的新能源消纳评估方法及系统，包括以下步骤：采集历史源荷数据进行聚类分析并生成源荷场景；构建灵活性资源调度模型；收集与新能源消纳指数相关的基础数据并预处理；构建注意力增强的时间卷积网络模型，训练优化，通过注意力机制增强对重要时间步的关注，生成多个包含N‑1故障条件的概率场景，模拟系统在故障条件下的运行状态，计算评估在不同故障条件下的新能源消纳能力及最小化总的负荷削减量；在不同概率场景和故障条件下，计算系统的新能源出力及系统的最大新能源消纳能力，形成综合评估报告。本发明在提高评估精度的同时，显著提升计算效率，为新能源消纳评估提供更为精准、实用的解决方案。
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公开(公告)号：CN119887272A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411684779.3
申请日：2024-11-22
Applicant: 国家电网有限公司华北分部 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F18/20 , G06F18/25 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种多源复合节点电价预测方法及系统，该方法利用了大数据分析和机器学习技术，综合考虑多种影响因素，通过对多来源电价预测模型(包括多种类、多厂家、多算法团队预测模型)进行策略级动态分析、聚类、集成和融合，构造复合电价预测模型，以有效提升节点电价预测精度，为电力市场稳定运行提供可靠性支撑。
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