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公开(公告)号：CN114021812A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111299763.7
申请日：2021-11-04
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司经济技术研究院 , 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 , 国能通惠(北京)科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种电力需求概率性预测在线集成方法、系统及设备，该方法包括获取新能源电力需求数据；将数据划分为训练集，鉴证集与测试集；通过训练集，分别四个单一点预测模型进行训练；通过分位数回归平均算法，确定分位点集成权重，构建集成概率性预测模型；构建面向集成权重的在线优化模型；求解面向集成权重的在线优化模型，确定集成权重在线更新规则，实时更新概率性在线集成预测模型；基于测试集，实现电力需求概率性在线集成预测。本发明可以为新能源为主体的新型电力系统中的电力需求预测提供理论依据和技术支撑，还可实时地跟踪以新能源为主体的电力系统负荷特性的演变规律，保证电力系统安全稳定运行与新能源的消纳水平。
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公开(公告)号：CN113938087A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111197564.5
申请日：2021-10-14
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司经济技术研究院 , 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 , 国能通惠(北京)科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于高比例新能源协同利用的储能系统运行优化装置，包括立杆，电源箱及支杆；设置在立杆上端的风力发电机；设置在支杆上端的底座，底座上设置太阳能电池板；电源箱的内部放置有储能单元；储能单元电路回路上串接电阻测量单元和电量计量芯片；风力发电机电性连接风力发电机控制器，太阳能电池板电性连接光电转换器；风力发电机控制器和光电转换器均与储能单元电性连接。本发明设置的风力发电机、立杆、支杆、太阳能电池板、电源箱、电阻测量单元、储能单元、电量计量芯片等结构元件，设计的装置将风能发电和太阳光发电合二为一，可以在有风时充分利用风能，在太阳光充足时利用光能，能够很好的解决传统风能存在的随机性和间歇性。
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公开(公告)号：CN112350370A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011146081.8
申请日：2020-10-23
Applicant: 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于技术扩散和动态规划的光伏发展模型构建方法，其技术特点是：使用广义巴斯模型表示每年新增的太阳能光伏装机量；根据太阳能光伏发电的成本构成，构建总成本的函数；根据目前太阳能光伏发电的情况，计算已退役的装机容量；构建动态规划模型的动态转移方程，生成太阳能光伏发电的动态规划模型，并确立约束条件。本发明采用综合规划的思路，考虑了技术进步在太阳能光伏发电路径中可能发挥的作用及其对成本的影响，能够动态构建研究中国的太阳能光伏发展模型，并为以后光伏的发展奠定基础。
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公开(公告)号：CN117933445A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311590442.1
申请日：2023-11-27
Applicant: 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 , 华北电力大学 , 北京工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q30/0201 , G06Q40/04 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06N5/01 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种农村虚拟电厂售电商系统的双层优化方法和装置，属于电力电子技术领域，解决如何进行VPP‑ER双层优化是目前新型电力系统转型中亟需解决的问题。方法包括：基于农村VPP和农村地区负荷需求建立多个单元模型；基于电‑碳‑绿证协同交易建立协同交易数学模型，包括绿证交易成本模型；基于协同交易数学模型构建上层电‑碳‑绿证市场协同交易优化模型，考虑VPP‑ER系统参与电‑碳‑绿证市场协同交易的收益和风险成本，结合日前电力价格、实时电力价格、碳价及绿证价格，分配日前市场和虚拟电厂的购电量以最大化加权收益；基于多个单元模型构建下层虚拟电厂调度优化模型以最小化调度成本。能最小化交易风险和调度成本，最大化综合效益。
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公开(公告)号：CN118584242B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202410635202.7
申请日：2024-05-17
Applicant: 西南大学 , 国网能源研究院有限公司 , 国网青海省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明为基于深度混合神经网络的电网节点故障诊断方法与装置，人工智能预测技术领域。其中，该装置包含数据采集模块、数据存储模块、数据预处理模块以及预测模块；该方法包含以下步骤：S1：采集区域内电网节点故障数据；S2：对电网节点故障数据进行预处理；S3：采用编码方法得到知识图谱；S4：利用GNN提取知识图谱中的节点信息，聚合输出最终节点表示；S5：构建多层的MLP损失函数，并训练；S6：实时进行处理和分析，预测或判断电网节点的故障情况。本发明方法采用GNN实现了电网接电故障数据语义的准确表达；采用多层的MLP结合了交叉验证学习，极大的提高了模型学习能力和准确性；能够实现准确预测或判断电网节点的故障情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118584242A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410635202.7
申请日：2024-05-17
Applicant: 西南大学 , 国网能源研究院有限公司 , 国网青海省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明为基于深度混合神经网络的电网节点故障诊断方法与装置，人工智能预测技术领域。其中，该装置包含数据采集模块、数据存储模块、数据预处理模块以及预测模块；该方法包含以下步骤：S1：采集区域内电网节点故障数据；S2：对电网节点故障数据进行预处理；S3：采用编码方法得到知识图谱；S4：利用GNN提取知识图谱中的节点信息，聚合输出最终节点表示；S5：构建多层的MLP损失函数，并训练；S6：实时进行处理和分析，预测或判断电网节点的故障情况。本发明方法采用GNN实现了电网接电故障数据语义的准确表达；采用多层的MLP结合了交叉验证学习，极大的提高了模型学习能力和准确性；能够实现准确预测或判断电网节点的故障情况。
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公开(公告)号：CN117932359A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410183976.0
申请日：2024-02-19
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司经济技术研究院 , 清华四川能源互联网研究院
IPC: G06F18/22 , G06F18/213
Abstract: 本发明的实施例提供了一种终端用能的预测方法及电子设备，涉及用能规划领域，包括：获取终端用能历史数据，将终端用能历史数据分箱得到至少两个不包含重复数据的终端用能序列；对终端用能序列执行数据编码操作得到终端用能序列特征；对于各个终端用能序列特征，获取终端用能序列特征相匹配的终端用能序列较于终端用能序列特征的关联终端用能序列特征相匹配的终端用能序列之间的第一相关性指标，并基于终端用能序列特征和第一相关性指标，确定终端用能序列特征对应的第一权重指标；基于第一权重指标，在全部终端用能序列特征中确定第一关注特征；基于第一关注特征执行终端用能预测，得到终端用能预测信息。能够有效地改善终端用能预测的效果。
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公开(公告)号：CN112418561B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202011464180.0
申请日：2020-12-11
Applicant: 浙江大学 , 国网青海省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种适应全清洁能源电力系统的电网规划方法，属于电气工程技术领域。所述电网规划方法包括：建立全清洁能源电力系统规划‑运行协同优化模型，通过Benders分解法把规划‑运行协同优化模型分解为双层规划问题，再利用启发式算法预先确定机组组合方案，确定系统运行问题中的机组组合整数变量，迭代求解上层系统规划主问题和下层系统运行子问题，有解，即获得规划的风光机组投建、储能定址定容、线路扩建、扩容的方案。本发明的电网规划方法充分考虑了风电、光伏发电等新能源并入电网后产生的不确定性问题和低惯量问题，通过规划‑运行协同优化确保规划方案能够安全运行。
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公开(公告)号：CN118779149B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202410763821.4
申请日：2024-06-09
Applicant: 西南大学 , 国网能源研究院有限公司 , 国网青海省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明为基于联邦学习的电力数据隐私保护恢复方法和装置，属于电网不完备电力数据恢复领域。其中，该装置包含一个服务器和N个客户端装置；该方法包含以下步骤：S1：服务器联邦学习模块初始化；S2：客户端装置初始化；S3：将部分隐特征矩阵数据和线性偏差发送给所有的客户端装置；S4：接收不完备电力负荷数据；S5：利用张量隐特征分解方法计算近似电力负荷数据矩阵；S6：多次混合填充不完备电力负荷数据；S7：客户端装置参数更新，并计算出联邦学习梯度数据；S8：发送联邦学习梯度数据给服务器；S9：服务器更新；S10：迭代直到所有客户端装置完成了隐私保护下的数据恢复。本发明方法可以确保在隐私保护下准确的实现电力数据恢复。
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公开(公告)号：CN118779149A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410763821.4
申请日：2024-06-09
Applicant: 西南大学 , 国网能源研究院有限公司 , 国网青海省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明为基于联邦学习的电力数据隐私保护恢复方法和装置，属于电网不完备电力数据恢复领域。其中，该装置包含一个服务器和N个客户端装置；该方法包含以下步骤：S1：服务器联邦学习模块初始化；S2：客户端装置初始化；S3：将部分隐特征矩阵数据和线性偏差发送给所有的客户端装置；S4：接收不完备电力负荷数据；S5：利用张量隐特征分解方法计算近似电力负荷数据矩阵；S6：多次混合填充不完备电力负荷数据；S7：客户端装置参数更新，并计算出联邦学习梯度数据；S8：发送联邦学习梯度数据给服务器；S9：服务器更新；S10：迭代直到所有客户端装置完成了隐私保护下的数据恢复。本发明方法可以确保在隐私保护下准确的实现电力数据恢复。
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