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公开(公告)号：CN114611799A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210251794.3
申请日：2022-03-15
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种发电功率预测方法、装置、设备、存储介质和程序产品。所述方法包括：获取预设未来时段的多个预报天气数据集合；各所述预报天气数据集合包括多个时刻的预报天气数据，且各所述预报天气数据集合对应一种影响发电功率的因素；根据多个所述预报天气数据集合和目标神经网络模型进行功率预测，得到所述预设未来时段中多个时刻对应的目标发电功率。采用本方法能够提高预测精度。
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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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公开(公告)号：CN114243742A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202210154148.5
申请日：2022-02-18
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于5G技术的储能消纳地区风电的调控方法，该方法是基于5G技术建立储能调控系统和信息通道，所述储能调控系统在日前阶段和实时阶段分别对风电场消纳需求进行计算，由日前消纳需求确定储能的次日调控计划，由实时消纳需求调整储能的调控计划；当达到储能动作要求时，经信息通道快速向储能下达动作指令。本发明所提方法合理可行，提高风电消纳水平，并使储能保持最佳动作模式进行消纳，有效延长储能的使用寿命。
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公开(公告)号：CN114219186A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202210159111.1
申请日：2022-02-21
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于数字孪生的虚拟电厂参与多市场交易的优化调控方法，包括如下步骤：虚拟电厂调控平台的数据管理层通过高性能传感器实现数据的采集、存储和传输；虚拟电厂调控平台的建模计算层通过高带宽光纤技术读取数据后，考虑虚拟电厂不同时间尺度下的动态组合方式和响应调控能力，建立虚拟电厂参与多市场交易的日前‑日内‑实时三阶段优化调控模型，并求解模型得到最优策略；虚拟电厂调控平台的数字孪生功能层根据调控计划下达调控指令至虚拟电厂内部各类资源后，监测调控过程，重新计算虚拟电厂内部资源响应调控能力，实时反馈至建模计算层用于优化下一阶段的调控计划。本发明提高虚拟电厂经济效益，并促进可再生能源的消纳。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114611799B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202210251794.3
申请日：2022-03-15
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监督学习的时序神经网络新能源出力多步预测方法。所述方法包括：获取预设未来时段的多个预报天气数据集合；各所述预报天气数据集合包括多个时刻的预报天气数据，且各所述预报天气数据集合对应一种影响发电功率的因素；根据多个所述预报天气数据集合和目标神经网络模型进行功率预测，得到所述预设未来时段中多个时刻对应的目标发电功率。采用本方法能够提高预测精度。
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公开(公告)号：CN114202229B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202111560458.9
申请日：2021-12-20
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/067 , G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N3/092
Abstract: 本申请涉及一种基于深度强化学习的微电网的能量管理策略的确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取训练样本集，其中，所述训练样本集中的各训练样本包括微电网在多个历史时间段内的运行成本、状态描述信息以及特性描述信息，所述状态描述信息包括所述微电网在所述历史时间段的运行状态，所述特性描述信息包括所述微电网在所述历史时间段的功率和运行状态；基于所述训练样本，训练预设模型，得到目标模型；基于所述微电网在当前时间段的状态描述信息和所述目标模型，得到所述微电网在当前时间段的特性描述信息；根据所述特性描述信息，确定所述微电网的能量管理策略。采用本方法能够适应真实场景的需求。
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公开(公告)号：CN115907307B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310006843.1
申请日：2023-01-04
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F16/215 , G06F18/2433 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及一种面向电网实时数据交互的电力系统碳排放流在线分析方法、装置、计算机设备和存储介质。包括：获取当前时间段内的电力相关数据；对电力相关数据进行异常识别处理，若存在第一可疑数据，则对第一可疑数据进行异常识别，并对识别的异常数据进行替补处理，获得目标光伏机组出力数据；若存在第二可疑数据，则对第二可疑数据进行异常识别，并对识别出的异常数据进行替补处理，获得目标用电负荷数据；若存在第三可疑数据，则对第三可疑数据进行异常识别，并对识别出的异常数据进行替补处理，获得目标风电机组功率数据；基于目标光伏机组出力数据、目标用电负荷数据以及目标风电机组功率数据进行碳流分析。采用本方法能够提高碳流分析精度。
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公开(公告)号：CN115759446A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211488356.5
申请日：2022-11-25
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/2431
Abstract: 本申请涉及一种面向新能源高精度预测的机器学习特征选择方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法获取初始气象特征集合；采取随机森林算法，筛选初始气象特征集合中的气象特征，得到第一气象特征集合；基于相关性分析，对第一气象特征集合进行气象特征筛选，得到第二气象特征集合；采取递归特征消除法筛选第二气象特征集合中的气象特征，得到目标气象特征集合。整个方案根据随机森林算法对气象特征进行初步提取，在初次提取特征的基础上，对气象特征进行相关性分析，根据相关性分析结果再次进行提取，进而对剩余的特征进行递归消除，通过多次筛选，将对新能源发电功率影响最大的特征筛选处理，进而得到更加准确的气象特征。
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公开(公告)号：CN115564152A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211556671.7
申请日：2022-12-06
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STIRPAT模型的碳排放量预测方法及装置。方法包括：从数据库中获取预设周期内碳排放量的历史影响指标；根据碳排放量的历史影响指标及预设碳排放量模型进行碳排放量预测，生成碳排放量预测结果；预设碳排放量模型为基于STIRPAT模型及空间杜宾模型所构建的模型；根据碳排放量预测结果计算碳排放权使用额度。本申请基于STIRPAT模型及空间杜宾模型构建预设碳排放量模型，能够提高预设碳排放量模型的准确性。从而，采用预设碳排放量模型进行碳排放量预测，生成的碳排放量预测结果准确性也有所提高。进而，根据碳排放量预测结果计算碳排放权使用额度，能够提高碳排放权使用额度的准确性。
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