公开(公告)号：CN118396042A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410532131.8

申请日：2024-04-29

Applicant: 中国南方电网有限责任公司 ,  华中科技大学

Inventor： 辛阔 ,  黄牧涛 ,  王子强 ,  文劲宇 ,  吴俊 ,  陈杰 ,  陈标 ,  张静姝 ,  陈兴邦 ,  李豹 ,  莫东 ,  陈彬彬 ,  刘显茁 ,  谢代钰

IPC: G06N3/0455 ,  H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06N3/088 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/2137 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/2415 ,  G06Q50/06 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种风电功率预测方法、系统、设备及介质，包括：对于风电场原始数据进行缺失数据处理、异常风电数据检验和异常风电数据修正，基于风力发电季节特性分析，将风电数据分成春季、夏秋两季和冬季三种类型，并对不同季节类别中的气象因子与风电功率之间进行相关性分析，筛选出相关性较好的气象因子，同时对于不同季节类别的数据，采用SOM算法和k‑means++算法进行聚类分析，最后在传统Transformer模型的基础上改进，构建适用于风电功率预测的Transformer模型，确定模型参数及训练方式，得到短时风电功率预测值。本发明训练过程更加符合风力发电本身的原理，预测精度大大提高，能够更好地实现短时的风电功率预测。

公开(公告)号：CN118396036B

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202410532105.5

申请日：2024-04-29

Applicant: 中国南方电网有限责任公司 ,  华中科技大学

Inventor： 王子强 ,  黄牧涛 ,  辛阔 ,  文劲宇 ,  李豹 ,  陈杰 ,  陈彬彬 ,  张静姝 ,  陈兴邦 ,  陈标 ,  刘春晓 ,  李秋文 ,  莫东 ,  谢代钰 ,  刘显茁 ,  刘起兴

IPC: G06N3/045 ,  H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/2115 ,  G06F18/2137 ,  G06F18/23213 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种风电功率预测方法、系统、设备及介质，包括：基于熵权法对不同k值的k‑means++算法和SOM模型的聚类结果进行了综合评估，针对不同季节的原始数据筛选出了不同的最优聚类算法，利用非线性Granger因果检验对各聚类类别的气象因子与风电功率之间进行因果关系分析，确定预测模型输入变量，结合Granger因果检验建立基于注意力机制和卷积神经网络结合长短期记忆神经网络的模型，通过训练得到短期风电功率预测值。本发明的预测方法将Granger因果检验和注意力机制相结合，相较于传统深度学习模型能够有效提高风电功率预测精度。

公开(公告)号：CN119886813A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411932079.1

申请日：2024-12-26

Applicant: 中国南方电网有限责任公司 ,  华中科技大学

Inventor： 李豹 ,  黄牧涛 ,  吴俊 ,  文劲宇 ,  刘起兴 ,  周胡钧 ,  刘显茁 ,  张静姝 ,  莫东 ,  谢代钰 ,  陈兴邦 ,  莫琦 ,  王科

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q10/067 ,  G06Q50/06 ,  G06F30/20 ,  G06F111/04 ,  G06F113/04 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明公开了一种基于极端天气下的电网评估方法，包括以下步骤：以台风这一极端天气为代表事件，首先综合考虑台风登陆时风速特征与电杆运行状态，根据电杆荷载与电杆抗弯强度的关系建立台风灾害条件下配电网电杆故障修正模型；进而提出反映配电网故障后供电能力的甩负荷风险指标，利用蒙特卡罗状态抽样法对台风灾害发生时的甩负荷风险进行计算；最后，利用IEEE33系统算例对本方法的有效性进行验证。本发明的优点在于所提出的基于时序蒙特卡洛模拟法的电网风险评估方法能对台风灾害下电网的风险进行合理评估，通过风险预警提升配电网的安全运行水平。

公开(公告)号：CN118396036A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410532105.5

申请日：2024-04-29

Applicant: 中国南方电网有限责任公司 ,  华中科技大学

Inventor： 王子强 ,  黄牧涛 ,  辛阔 ,  文劲宇 ,  李豹 ,  陈杰 ,  陈彬彬 ,  张静姝 ,  陈兴邦 ,  陈标 ,  刘春晓 ,  李秋文 ,  莫东 ,  谢代钰 ,  刘显茁 ,  刘起兴

IPC: G06N3/045 ,  H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/2115 ,  G06F18/2137 ,  G06F18/23213 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种风电功率预测方法、系统、设备及介质，包括：基于熵权法对不同k值的k‑means++算法和SOM模型的聚类结果进行了综合评估，针对不同季节的原始数据筛选出了不同的最优聚类算法，利用非线性Granger因果检验对各聚类类别的气象因子与风电功率之间进行因果关系分析，确定预测模型输入变量，结合Granger因果检验建立基于注意力机制和卷积神经网络结合长短期记忆神经网络的模型，通过训练得到短期风电功率预测值。本发明的预测方法将Granger因果检验和注意力机制相结合，相较于传统深度学习模型能够有效提高风电功率预测精度。

公开(公告)号：CN119813351A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411920143.4

申请日：2024-12-25

Applicant: 中国南方电网有限责任公司 ,  华中科技大学

Inventor： 吴俊 ,  黄牧涛 ,  刘起兴 ,  文劲宇 ,  李翔 ,  张静姝 ,  李豹 ,  陈兴邦 ,  刘春晓 ,  冉森林 ,  龚泽玮 ,  邵润航 ,  莫东 ,  彭超逸

IPC: H02J3/38 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明公开了一种电网多能协同优化调度方法和系统，通过结合条件风险价值(CVaR)和信息差距理论(IGDT)，有效应对电网在受灾故障后所面临的不确定性挑战。本发明构建了基于IGDT‑CVaR的多能协同优化调度模型，以多场景下的停电损失期望和CVaR风险系数为目标函数，并综合考虑了节点电压、线路容量、分布式电源出力、储能系统等约束条件。通过数据驱动的模型求解，本发明能够生成最优调度计划，兼顾经济性与韧性，提高电网在复杂运行环境下的可靠性与稳定性。