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公开(公告)号：CN113554354A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202111026618.1
申请日：2021-09-02
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明提供一种考虑用户多元响应特性的负荷聚合商最优调度方法，包括以下步骤：步骤S1，根据用户基线负荷估计结果，得到用户在历史需求响应日的实际响应数据；步骤S2，基于单个用户实际响应数据，提取单个用户在需求响应日典型响应曲线；步骤S3，根据各用户日典型响应曲线结果，提取各类用户的典型需求响应曲线；步骤S4，利用各类用户的典型响应曲线刻画用户响应行为，得到每类用户可能的响应结果分布；步骤S5，将各类用户可能的响应结果分布作为输入，建立聚合商最优调度模型，得到响应量的最优分配结果。本发明能够针对居民用户多元响应行为特性，在日前市场中为聚合商提供最优调度策略和用户响应任务分配计划，促进需求侧用户资源的高效利用。
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公开(公告)号：CN111959330A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010886571.5
申请日：2020-08-28
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种基于用户充电及出行习惯的用户DR方案定制方法，根据EV用户的历史充电曲线，提取充电特征，分析用户充电的规律性，对EV用户进行分类；设定表征EV用户充电行为特征的行为标签；计算用户可向电网放电电量和通过改变充电行为，将负荷从高峰期移至低谷期的可转移电量；基于用户可向电网放电电量、可转移电量以及用户充电及出行行为的规律性，估计EV用户的需求响应能力，为EV用户设置合理的目标DR容量以及响应方式。本发明提供的基于用户充电及出行习惯的用户DR方案定制方法，综合考虑了不同用户的充电及出行习惯，为不同的EV用户定制DR合同，促进了电力资源优化配置。
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公开(公告)号：CN109299821A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811104569.7
申请日：2018-09-21
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网山东省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种分布式光伏发电预测平台及方法。分布式光伏发电预测平台包括云平台和访问端，所述云平台能够对本地分布式光伏电站的信息进行数据采集，并通过对数据处理建立预测模型，通过所述预测模型获得分布式光伏出力预测值，所述预测模型中包括广义邻域信息，所述访问端能够与所述云平台通讯连接，并能够获取所述云平台的数据或向所述云平台发送控制指令。本发明通过云平台并引入广义邻域信息对光伏发电站的光伏出力进行预测。实现分布式光伏电站运行数据的可靠存储与快速并行处理，具有成本低、可靠性高、易扩展等优势。依托云计算平台，实现不同区域分布式光伏电站的数据共享，在预测模型中加入广义邻域信息，提高了预测的精度。
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公开(公告)号：CN106529707A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610937415.0
申请日：2016-11-01
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明涉及一种负荷用电模式识别方法，其步骤包括：以采样时间间隔T对用电负荷进行采集，得到L天时间内对应的L条日负荷曲线；对得到的日负荷曲线进行基于密度的空间聚类，得到典型负荷用电模式；提取描述用户在不同时间尺度下用电行为的特征；利用引力搜索算法对提取得到的用户用电特征进行聚类；重复聚类，利用聚类评价指标对聚类结果进行评价，并选出最优聚类结果即负荷用电模式的识别结果。本发明所使用的引力搜索算法搜索能力强，收敛速度快，不易陷入局部最优解，在识别效果上优于传统的聚类算法，能够有效实现负荷用电模式的识别，可为需求侧响应方案设计、负荷特性分析及其高精度预测提供有力指导。
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公开(公告)号：CN105405120A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510688978.6
申请日：2015-10-22
Applicant: 华北电力大学(保定)
CPC classification number: G06T5/009 , G06T2207/30192
Abstract: 本发明公开了一种在天空图像中提取云图形的方法，通过将天空图像转换为灰度图像，进而将灰度图像增强后基于最大类间方差法获取最优的二值化阈值，基于该二值化阈值对增强后的灰度图像进行二值化以获得区分天空图形和云图形的二值化图像。本发明的方法动态获取二值化阈值，具有较好的适应性和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103116711A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201310076215.7
申请日：2013-03-11
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种基于辐照度特征参数的天气类型辨识方法，用于对光伏电站逐日历史数据中缺失的天气类型进行识别。其技术方案是，所述方法基于辐照度逐日变化规律和不同天气类型之间的内在关联关系，以辐照度特征参数作为输入，以天气类型作为输出，通过支持向量机方法建立天气类型辨识模型，利用天气类型信息完整的历史数据对其进行训练，拟合输入输出之间的非线性映射关系，进而通过该模型识别得到逐日数据记录中缺失的天气类型。本发明通过支持向量机模型实现了对缺失天气类型的有效辨识，消除了光伏电站逐日数据记录中天气类型信息缺失对分类预测算法实施的不利影响，为提高光伏电站辐照度和发电功率分类预测的准确性创造了有利条件。
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公开(公告)号：CN101728984A
公开(公告)日：2010-06-09
申请号：CN201010033376.4
申请日：2010-01-18
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 一种并网型光伏电站发电功率预测方法，属光伏发电技术领域，用于预测光伏电站的发电功率，其技术方案是：它利用在并网型光伏电站生产现场所采集的包括太阳辐射强度、环境温度、风速在内的光伏电站输入参数和光伏电站输出参数，即输出功率，建立光伏电站输入、输出参数关联数据库，并通过在线自学习对该数据库进行实时更新；对于给定的并网型光伏电站输入参数的预测信息，利用数据挖掘技术在光伏电站输入、输出参数关联数据库中进行数据挖掘，得到并网型光伏电站发电功率的预测值。本发明可以准确预测并网型光伏电站的发电功率，为电力系统的调度管理部门提供可靠的参考信息，大大提高了电力系统的管理水平。
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公开(公告)号：CN118350523A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410307267.9
申请日：2024-03-18
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06T7/73 , G06T7/246 , G06V20/13 , G06V10/74 , H02J3/00 , H02J3/38
Abstract: 本发明涉及光伏电站技术领域，公开了一种基于卫星云图的光伏电站超短期功率预测方法及装置，本发明通过获取的实时卫星云图数据集对划分得到的目标区域图像进行识别与匹配，可以得到实时云位移矢量，进一步结合待预测光伏电站对应的卫星位置进行倒推，可以精准地提取对光伏电站有影响的目标云图区域图像，进而利用该目标云图区域图像进行预测，提高了光伏功率的预测精度。同时，在预测过程中使用实时的卫星云图数据集进行预测，打破了固定时刻的预测，可以有效地追踪与待预测光伏电站关联的目标云图区域图像，进而分析目标云图区域图像对光伏电站发电功率的影响，提高了光伏功率的预测精度。
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公开(公告)号：CN114676893B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202210241377.0
申请日：2022-03-11
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于最优图结构的光伏电站太阳辐照度短期预测方法，包括以下步骤：通过地理范围和方位信息构建目标场站的时空关联场站；获取目标场站和各时空关联场站历史辐照度时间序列数据；计算所述时空关联场站与目标场站数据的相关性，筛选相关性高的时空关联场站；根据筛选得到的时空关联场站，构建图结构数据；建立以图结构数据为输入的图神经网络预测模型，实现辐照度短期预测。相对于现有技术，本发明可以在周围气象数据缺失的情况下充分考虑目标预测场站邻近范围的气象辐照度状况对目标场站的时空相关性影响，且仅需利用历史辐照度数据来实现辐照度的短期预测，易于实现，有助于提高辐照度的短期预测精度，有助于对光伏发电站的规划、选址提供技术支持，同时也有助于为已建成的光伏电站进行合理的能源储存指导。
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公开(公告)号：CN116885704A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310836306.X
申请日：2023-07-07
Applicant: 国网北京市电力公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F18/23213
Abstract: 本发明提出了多重复合交互需求响应的用户基线负荷估计方法及系统，将价格需求响应信息对负荷的影响解耦开，从而消除价格型需求响应信息对负荷的干扰，还原构造出用户如果不参与价格型需求响应时的负荷，即第一历史用户负荷，再对第一历史用户负荷进行初步计算，得到基线负荷的估计值，根据电价需求响应模型计算出电价造成的用户的基线负荷改变量，最终对基线负荷的估计值进行修正，通过基线负荷改变量修正基线负荷的估计值，提高对最终用户基线负荷估计结果的准确性，能够适应市场，使得最终产生的估计结果完整可靠，在实际操作过程中更为符合现实的需求，有益于推广使用。
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