公开(公告)号：CN110543988A

公开(公告)日：2019-12-06

申请号：CN201910804739.0

申请日：2019-08-28

Applicant: 上海电力大学

Inventor： 杨俊杰 ,  刘军 ,  刘子琦 ,  方济城 ,  邵凌峰 ,  朱彬斌 ,  王晶晶 ,  颜浩

IPC: G06Q10/04 ,  G06K9/62 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明涉及一种基于XGBoost算法的光伏短期出力预测系统及方法，系统包括数据挖掘单元和二次深度挖掘单元，数据挖掘单元包括：数据预处理模块，用于对输入特征数据进行预处理；数据集划分模块，用于将数据预处理模块中预处理完成的输入特征数据划分为多个数据集；二次深度挖掘单元包括：预测模块，用于利用特征数据对预测模型进行模型训练，得到训练完成的预测模型；训练模块，用于利用训练完成的预测模型，进行光伏短期出力预测，输出包括光伏输出功率在内的预测结果；预测模型采用XGBoost算法，并采用CART树作为基学习器。与现有技术相比，本发明具有预测算法高效和预测结果精准等优点。

公开(公告)号：CN118864147A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410995808.1

申请日：2024-07-24

Applicant: 国网上海市电力公司 ,  上海电力大学

Inventor： 夏世超 ,  彭道刚 ,  王青磊 ,  赵慧荣 ,  陈佳盈 ,  朱彬斌 ,  许镔滨 ,  王燕 ,  渠博岗 ,  罗玉伶

IPC: G06Q50/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/23 ,  G06F17/16 ,  G06F18/24 ,  H02J3/38 ,  H02J3/14

Abstract: 本发明涉及一种考虑风光不确定性和需求响应的高耗能企业源荷协同优化运行方法，包括以下步骤：获取风光气象历史数据集，对该数据集进行预处理；基于Weibull分布和Beta分布构建风光不确定性源出力表征模型，并生成风光出力历史数据集；采用拉丁超立方抽样法结合Kantorovich场景削减法对所述风光出力历史数据进行场景生成与削减；构建电、热价的价格弹性系数和价格弹性系数矩阵；对企业负荷侧分类、构建能耗成本模型；引入优化运行的目标函数和约束条件，得到优化运行模型；将风光出力、负荷参数输入到优化运行模型中，得到高耗能企业源荷协同优化运行的实际结果。与现有技术相比，本发明具有协助网侧削峰填谷、降低企业运行成本、节能减碳、适用范围广、自适应能力强等优点。

公开(公告)号：CN116405875A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310313271.1

申请日：2023-03-28

Applicant: 国网上海市电力公司 ,  上海电力大学

Inventor： 沈天盛 ,  陈文莹 ,  朱彬斌 ,  王燕 ,  周勇良 ,  王秀萍

IPC: H04W4/021 ,  G06F18/214 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  H04W4/33 ,  H04W4/80 ,  H04W64/00

Abstract: 一种基于ISSA‑Elman神经网络的低功耗蓝牙室内定位方法，属无线网络领域。包括：对在采集点从多个蓝牙信标处采集到的蓝牙信号，采用BDOR算法剔除异常值，得到多个剔除异常值后的RSSI值；对剩余RSSI值采用改进的卡尔曼滤波算法滤波，得到处理后的RSSI值；将处理后的RSSI值和对应采集点的横坐标值、纵坐标值存储到指纹数据库中；将数据库中的RSSI值作为ISSA‑Elman神经网络的输入，对应的横坐标值和纵坐标值分别作为输出，构建两个ISSA‑Elman神经网络进行训练；采用训练好的模型预测横纵坐标，组合得待测点坐标。其抗噪性好，在室内定位精度提高方面有显著优势。可广泛用于室内无线定位领域。