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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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公开(公告)号：CN116227249A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310519220.4
申请日：2023-05-10
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本申请涉及一种功率气象数据智能迁移的新能源长期电量预测方法与系统。所述方法包括：获取目标电力场站的历史发电量数据，根据目标电力场站的历史发电量数据，确定目标电力场站在预测时间段的第一发电量预测结果；根据目标电力场站对应的目标气象特征，在电力场站集合中匹配目标电力场站的相似电力场站；获取相似电力场站的历史发电量数据，根据相似电力场站的历史发电量数据，确定目标电力场站在预测时间段的第二发电量预测结果；根据第一发电量预测结果和第二发电量预测结果，确定目标电力场站的目标发电量预测结果。采用本方法能够基于历史数据迁移和相似场站进行数据迁移，确定精确的发电量预测结果，提高新能源发电量的预测结果准确度。
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公开(公告)号：CN116154768A
公开(公告)日：2023-05-23
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115545362B
公开(公告)日：2023-04-07
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: 本申请涉及一种人工智能与时序分解组合的新能源中期功率预测方法。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二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：CN115907307A
公开(公告)日：2023-04-04
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：CN115688447A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211391029.8
申请日：2022-11-08
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06Q50/06 , H02J3/06 , G06F119/12
Abstract: 本申请涉及一种高性能电力系统云仿真系统架构。所述架构部署于云端服务器，用户通过云端服务器使所述云端服务器调用所述架构对电力系统进行潮流计算与时域仿真。所述架构包括：接口模块、模型库模块、潮流计算模块、时域仿真模块、数据输出模块；接口模块获取电力系统仿真参数与算例数据；模型库包含了电力系统各电力元件的模型；潮流计算模块对仿真参数与算例数据进行潮流计算，获得潮流计算结果；时域仿真模块基于潮流计算结果，对电力系统进行时域仿真，获得时域仿真结果；数据输出模块，输出目标仿真结果。采用本架构能够提高电力系统仿真效果。
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公开(公告)号：CN115600840A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211566589.2
申请日：2022-12-07
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司(CN)
IPC: G06Q10/063 , G06N3/04 , G06F18/23213 , G06F18/15 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种用户群体碳排放动态画像模型构建方法、装置及设备。该方法包括：获取用户群体的能源基础信息，通过能源基础信息进行信息筛选确定能源特征信息，基于能源特征信息确定碳画像标签信息，并对碳画像标签信息进行分析，确定目标时间段内用户群体的碳排放动态画像模型。采用上述方法构建用户群体的碳排放动态画像模型，能够形象直观地描述目标时间段内用户群体的碳排放特征以及能源使用效率，以为用户群体的碳排放控排提供参考依据；另外，可以分析用户群体对能源产业和服务的多元化、差异化和个性化需求，得到准确性较高的用户群体的碳排放动态画像模型，进一步能够基于碳排放动态画像模型提高对用户群体的碳排放控排的效果。
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公开(公告)号：CN115392792A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211306850.5
申请日：2022-10-25
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于碳排放强度的新能源潜在减碳当量计算方法。该方法包括：获取项目的碳减排量关联数据；碳减排量关联数据包括项目的各阶段的累积碳排量和累积替代碳减排量；根据碳减排量关联数据和碳减排确定模型，确定项目的累积碳减排当量；累积碳减排当量用于表征项目的碳减排能力。采用本方法能够客观、全面和准确地对新能源发电项目的碳减排能力进行评估，新能源发电项目实现碳减排的合理性提供方法支撑。
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