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公开(公告)号：CN117993521A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410291938.7
申请日：2024-03-14
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06N20/20 , G06F18/2415 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种基于LGBM‑Adaboost的新能源出力预测方法，属于新能源出力预测技术领域。该方法包括采集影响新能源出力的条件样本；将条件样本输入到预先训练好的强预测器中，得到新能源出力预测结果；其中，强预测器是采用自适应提升算法Adaboost，在若干个弱预测器的基础上生成的，若干个弱预测器是以历史条件样本和历史新能源出力数据为训练数据，采用轻量级梯度提升机器学习算法LGBM生成的。本发明通过LGBM为新能源出力预测生成弱预测器，然后运用Ada‑boost方法选出强预测器并输出最终优化后的预测结果，能够较好地适应新能源机组出力预测的需求。
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公开(公告)号：CN116613828A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310586253.0
申请日：2023-05-23
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: H02J3/46 , H02J3/28 , F24D19/00 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/126 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/04
Abstract: 本申请提供了一种促进新能源消纳的多能源系统的配置方法及配置装置。该方法包括：计算多能源系统中风电机组的输出功率和光伏机组的输出功率，得到风电输出功率和光伏输出功率；根据风电输出功率与光伏输出功率建立多能源系统的消纳目标函数，根据供电子系统的成本、供气子系统的成本和供热子系统的成本建立多能源系统的成本目标函数，根据多能源系统的运行条件建立约束条件；采用多目标遗传算法和多目标粒子群算法对消纳目标函数、成本目标函数和约束条件进行联合求解，得到最优解，并根据最优解配置多能源系统。通过本申请，解决了现有技术中多能源协同运行的电网系统中新能源的消纳水平较低的问题。
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公开(公告)号：CN116505513A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310382910.X
申请日：2023-04-10
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Inventor： 邓韦斯 , 戴仲覆 , 王皓怀 , 周保荣 , 李崇浩 , 卢斯煜 , 刘显茁 , 张旭东 , 王凌梓 , 邓力源 , 沈海波 , 卓毅鑫 , 唐健 , 胡甲秋 , 张俨 , 王宁 , 张杰 , 王邦一 , 赵川 , 闫斌杰 , 谢平平 , 陆秋瑜 , 莫若慧 , 何勇琪
IPC: H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/098 , H02J3/46
Abstract: 本申请提供了一种风电机组的功率预测方法、功率预测装置和电子装置。该方法包括：获取预测时刻前多个风电机组的功率数据，并对多个风电机组的功率数据进行二阶差分处理，得到多个样本数据，多个样本数据的部分为测试数据，另一部分为训练数据；将测试数据依次输入至长短期记忆人工神经网络模型，得到多个风电机组的预测功率数据，将各风电机组的预测功率数据和对应的测试数据输入至判别器模型，判断风电机组的模拟预测功率数据是否正确；在判别器模型的损失函数收敛的情况下，确定预测功率数据为目标预测功率数据。该方法解决了风电机组功率预测精度低的技术问题。
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公开(公告)号：CN115579949A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211306764.4
申请日：2022-10-25
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种低压分布式新能源数据监测方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取低压分布式新能源的低压新能源数据；通过所述低压分布式新能源所处的新能源集群类别对应的网络模型，对所述低压新能源数据进行处理，获得所述低压分布式新能源的预设时间段功率数据；其中，所述低压分布式新能源所处的新能源集群类别对应的网络模型，是通过所述新能源集群类别中的中高压分布式新能源的中高压新能源数据和预设时间段功率数据训练得到的。采用本方法能够监测到低压分布式新能源数据。
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公开(公告)号：CN114552774A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210047889.3
申请日：2022-01-17
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明公开一种计及安全性与充裕性的电网实时运行状态监视方法、装置及存储介质，方法包括：获取电网实时运行信息；基于电网实时运行信息计算电网静态安全裕度以及电网实时备用容量充裕度；根据电网静态安全裕度和电网实时备用容量充裕度，确定电网实时综合裕度；根据电网实时综合裕度、电网静态安全裕度以及电网实时备用容量充裕度，判断当前电网运行是否存在安全风险，以及判断是否充裕性不足，若存在安全风险或充裕性不足，则输出运行风险告警信息。本发明能够从电力系统运行的安全性与充裕性两个方面，综合判断电网实时运作状态，提升电网运行的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119886813A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411932079.1
申请日：2024-12-26
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 华中科技大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于极端天气下的电网评估方法，包括以下步骤：以台风这一极端天气为代表事件，首先综合考虑台风登陆时风速特征与电杆运行状态，根据电杆荷载与电杆抗弯强度的关系建立台风灾害条件下配电网电杆故障修正模型；进而提出反映配电网故障后供电能力的甩负荷风险指标，利用蒙特卡罗状态抽样法对台风灾害发生时的甩负荷风险进行计算；最后，利用IEEE33系统算例对本方法的有效性进行验证。本发明的优点在于所提出的基于时序蒙特卡洛模拟法的电网风险评估方法能对台风灾害下电网的风险进行合理评估，通过风险预警提升配电网的安全运行水平。
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公开(公告)号：CN118676894A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410640878.5
申请日：2024-05-22
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种短期与超短期平衡裕度提升方法、系统、介质及设备，用于在日前电力电量平衡分析中，综合考虑晚高峰极端时段的电力供应问题，采用分层调度灵活资源的方法，实现短期以及超短期更精细粒度下的电力电量平衡，在兼顾系统经济性的前提下提升系统的充裕性。本发明综合考虑各类灵活资源的运行特性，分门别类的投入到短期和超短期时间尺度，实现灵活资源的分层调度、分级管理，提高了灵活资源的利用率，同时将短期和超短期时间尺度互相耦合起来，考虑了超短期尺度下负荷和新能源的波动性和随机性，提高了计算的颗粒精细度，提供了解决超短期尺度下电力校核的方法，并统计输出相关平衡指标用于评估系统平衡能力。
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公开(公告)号：CN118396036A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410532105.5
申请日：2024-04-29
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 华中科技大学
IPC: G06N3/045 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F18/2113 , G06F18/2115 , G06F18/2137 , G06F18/23213 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种风电功率预测方法、系统、设备及介质，包括：基于熵权法对不同k值的k‑means++算法和SOM模型的聚类结果进行了综合评估，针对不同季节的原始数据筛选出了不同的最优聚类算法，利用非线性Granger因果检验对各聚类类别的气象因子与风电功率之间进行因果关系分析，确定预测模型输入变量，结合Granger因果检验建立基于注意力机制和卷积神经网络结合长短期记忆神经网络的模型，通过训练得到短期风电功率预测值。本发明的预测方法将Granger因果检验和注意力机制相结合，相较于传统深度学习模型能够有效提高风电功率预测精度。
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公开(公告)号：CN118095890A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410220574.3
申请日：2024-02-28
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/0637 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N3/0442 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种适用于复杂气候的新能源功率预测方法和系统，涉及新能源功率预测技术领域，获取多种训练气候特征数据，对多种训练气候特征数据进行数据预处理，生成气候特征数据，将全部的气候特征数据进行聚类处理，生成多个关键特征训练集，采用关键特征训练集输入预设初始新能源功率预测模型进行训练，生成新能源功率预测模型，当接收到待预测特征数据时，根据全部关键特征训练集和待预测特征数据确定对应的新能源功率预测模型作为推荐模型，将待预测特征数据输入推荐模型，生成待预测特征数据对应的功率预测结果。解决了现有新能源的功率预测由于各种预测算法适用场景设置较简单，无法对复杂气候特征的新能源进行精准预测。
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公开(公告)号：CN117874458A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311833518.9
申请日：2023-12-27
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
Inventor： 刘显茁
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供一种数据缺失场景下的新建场站功率预测方法，包括：获取已建成场站的位置坐标、历史发电数据和地形地貌数据并生成综合数据集；获取目标区域中各个点的空间距离特征并生成综合特征向量；基于目标区域样本点的综合特征向量和历史风电量数据构建GBDT预测模型并评估其预测性能；基于所述GBDT模型输出和评估目标区域候选点的预测发电量；获取并根据目标区域的海拔高度矩阵、地形要素数据和地貌类型分布对所述目标区域进行分类以获得适宜性指标，根据适宜性指标筛选评估对象；基于所述GBDT预测模型和收益评估模型确定评估对象的最优规模。
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