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公开(公告)号：CN116231650A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211399858.0
申请日：2022-11-09
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种支持多源实时数据融合的电力系统在线潮流计算方法，该方法包括：获取电力系统在第一当前时间的第一电力数据；对第一电力数据进行潮流计算，得到第一电力数据对应的初始电力预测数据，并获取电力系统在第二当前时间的第二电力数据；对第二电力数据以及初始电力预测数据进行潮流计算，得到目标电力预测数据，并将目标电力预测数据作为新的初始电力预测数据，返回执行获取电力系统在第二当前时间的第二电力数据的步骤，直到潮流计算的次数达到预先设定的次数阈值；根据目标电力预测数据，得到电力系统状态预测结果。本申请实施例提供的该方法可以实现多次实时在线潮流计算，提升了潮流计算的准确性。
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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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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115758784A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211518223.8
申请日：2022-11-30
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本申请涉及一种支撑电力系统时域仿真的大型雅各比矩阵低耗时迭代方法。该方法包括：获取同步电机系统的微分方程以及该同步电机系统的代数方程，获取该同步电机系统当前的状态变量和代数变量，其中，该状态变量包括同步电机的转子角速度、转速、d轴暂态电动势以及q轴暂态电动势，该代数变量包括该同步电机的d轴以及q轴的端口电流、d轴以及q轴的端口电压、d轴端口电压、励磁电压、机械功率，根据该微分方程、该代数方程、该状态变量和该代数变量确定该同步电机的目标残差方程，并根据该目标残差方程确定该同步电机的雅可比矩阵，根据该雅可比矩阵以及该残差方程确定该同步电机的预测状态变量以及预测代数变量。采用该方法能够提高计算效率。
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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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公开(公告)号：CN114444820B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210372350.5
申请日：2022-04-11
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及电力技术领域，提供了一种基于气象‑功率特性的新能源功率预测限电数据识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。本申请能够实现提高限电数据识别的准确性和效率。该方法包括：获取待识别的历史功率数据和历史功率数据对应的历史气象数据，将历史气象数据划分为多个历史气象数据区间，将历史功率数据分配到对应的历史气象数据区间中，对各历史气象数据区间中对应的历史功率数据的集中分布范围进行正态分布拟合，得到各历史气象数据区间中对应的历史功率数据的合理分布范围，将各历史气象数据区间中的不在合理分布范围内的历史功率数据识别为限电数据。
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