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公开(公告)号：CN117668674A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202210980826.3
申请日：2022-08-16
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06F18/2411 , G06F17/18 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N20/10 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种分布式新能源异常数据检测方法、系统、设备和介质，包括：对待测分布式新能源出力数据进行阈值筛选，将超出阈值的数据判定为异常数据；对经过阈值筛选的数据进行数据变化程度检测，将数据变化程度超出设定数据变化程度阈值的数据判定为异常数据；对经过前两步筛选的数据结合预先确定的残差阈值进行检测，将超过残差阈值的数据判定为异常数据；其中，残差阈值基于预先构建的回归预测模型确定；其中，回归预测模型基于卷积神经网络和支持向量回归算法构建。本发明对待测数据进行多步筛选，先检测易检测的数据，再用回归预测模型将难检测的异常数据筛选出来，解决了传统数据检测方法判断阈值误差较大无法实现检测精度和效率的问题。
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公开(公告)号：CN112001490A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010654225.4
申请日：2020-07-08
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
发明人： 孙檬檬 , 王正风 , 吴旭 , 叶荣波 , 周昶 , 栗峰 , 丛从 , 何洁琼 , 梁志峰 , 陈原子 , 雷震 , 陆晓 , 许晓慧 , 赫卫国 , 江星星 , 夏俊荣 , 张祥文 , 刘海璇 , 汪春 , 孔爱良 , 华光辉 , 胡汝伟 , 姚虹春 , 曹潇 , 黄秀丽
摘要： 本发明公布了一种并网光伏系统置信容量的确定方法及系统，包括：获取光伏渗透率、时间步长和光伏负荷相关相似指数；将所述光伏渗透率、时间步长和光伏负荷相关相似指数带入预先训练的经验模型确定光伏系统的置信容量；其中，所述经验模型为利用人工神经网络对置信容量与光伏渗透率、时间步长和光伏负荷相关相似指数之间的映射关系进行训练得到。本发明可以在不需要使用复杂、耗时的逆向蒙特卡罗SMC计算的情况下，估计出任何给定光伏渗透率、时间步长和光伏负荷相关相似指数的置信容量。
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公开(公告)号：CN117828965A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202211195789.1
申请日：2022-09-29
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F119/02
摘要： 本发明提供的一种基于多特征混合数据输入的充电负荷预测方法及系统，包括：获取待测的充电负荷时序数据和网格属性数据；将待测的充电负荷时序数据和网格属性数据输入到预先训练的充电负荷预测模型中预测电动汽车充电负荷；其中，充电负荷预测模型是基于充电负荷历史时序数据和历史网格属性数对组合神经网络进行训练得到的；其中，组合神经网络包括加入门控循环神经单元的循环神经网络和多层感知器深度神经网络。本发明采用获取城市网格电动汽车充电负荷历史时序数据和属性数据，改进组合神经网络的方法，解决了仅采用历史时序数据作为输入，充电负荷预测精度不高的问题，提升了预测效率和精确度。
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公开(公告)号：CN117391233A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311256694.0
申请日：2023-09-27
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/006
摘要： 本发明申请提供了一种电动汽车充电负荷预测方法和系统，包括：获取待预测的电动汽车影响条件数据和用户充电行为数据；基于电动汽车影响条件数据和用户充电行为数据，采用预先构建的预测模型进行计算，得到待预测电动汽车的充电负荷预测；其中，所述预测模型是以电动汽车影响条件历史数据和用户充电行为历史数据为输入数据，对应的实际充电负荷历史数据为输出数据，通过人工蜂群算法对长短期记忆网络中的参数寻优构建的；本发明申请利用长短期记忆网络算法挖掘电动汽车充电负荷的有效预测特征，剔除非泛用性特征，提升所述模型的泛化性能，基于人工蜂群算法优化长短期记忆网络降低了参数随机选择对预测效果的影响，提升电动汽车功率预测的准确性。
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公开(公告)号：CN109787221B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN201811607269.0
申请日：2018-12-27
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种微电网电能安全经济调度方法。该法包括：将微电网内的可调资源运行数据带入预先建立的微电网运行模型，结合可再生能源预测数据和负荷的预测数据通过优化求解得到所述微电网内的可调资源的有功出力参考值，并基于所述有功出力参考值进行潮流计算，得到各节点的电压初值；针对发生电压越限的节点，通过设定的电压控制策略修正可调资源的有功出力范围，直至电压越限消除，且微电网可控发电机组总运行成本最低的目标函数收敛到最优解。本发明提供的技术方案通过优化网内可调资源的有功出力，实现了微电网的最优运行。
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公开(公告)号：CN109995027A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910220294.1
申请日：2019-03-22
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明涉及一种两阶段区域用户能量管理方法及系统，所述方法包括：以区域用户日前购电成本最小为目标获取预测日区域用户的用电计划；以区域用户综合调节成本最小为目标调节所述预测日区域用户的用电计划；将调节后的预测日区域用户的用电计划下发至用户。本发明提供的技术方案基于负荷聚集商集群控制机制，建立了日前和实时能量管理的两阶段优化模型，通过实时阶段对日前能量管理方案进行修正，从而优化了负荷聚集商下的各用户用电方案，最大化地提高了光伏利用率，极大提高了用户用电的智能化程度。
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公开(公告)号：CN111797564A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010439616.4
申请日：2020-05-21
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种高维分布式光伏出力的相关性样本获取方法及系统，所述方法包括：基于同步采集的各分布式光伏电站的出力数据得到多组光伏出力时序数据；基于多组光伏出力时序数据，采用结构学习算法和最大似然估计法进行网络结构和参数学习，构建基于贝叶斯网络的拓扑结构；对所述贝叶斯网络的拓扑结构中各网络结点进行遍历采样，获得具有相关性的高维分布式光伏出力样本。本发明以数据为驱动，通过确定贝叶斯网络的拓扑结构并进行参数学习，获得服从联合概率分布的分布式光伏相关性样本，能够较为全面、准确地描述多个分布式光伏电站出力的线性和非相关性特征。
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公开(公告)号：CN109787221A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811607269.0
申请日：2018-12-27
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种微电网电能安全经济调度方法。该法包括：将微电网内的可调资源运行数据带入预先建立的微电网运行模型，结合可再生能源预测数据和负荷的预测数据通过优化求解得到所述微电网内的可调资源的有功出力参考值，并基于所述有功出力参考值进行潮流计算，得到各节点的电压初值；针对发生电压越限的节点，通过设定的电压控制策略修正可调资源的有功出力范围，直至电压越限消除，且微电网可控发电机组总运行成本最低的目标函数收敛到最优解。本发明提供的技术方案通过优化网内可调资源的有功出力，实现了微电网的最优运行。
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公开(公告)号：CN109687509A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811493559.7
申请日：2018-12-07
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 河海大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种配电网分布式电源优化配置方法。该法包括：将配电网分布式电源的行业统计数据、运行数据和配电网负荷数据带入预先建立的分布式电源优化配置模型；基于遗传-蚁群算法计算确定所述配电网最优化的分布式电源选址定容方案，并对配电网建设规划进行优化配置。本发明提供的技术方案考虑不同类型分布式电源和负荷的时序特性，确定配电系统年费用最小的目标函数，采用遗传-蚁群复合算法求解得到配电网中分布式电源优化配置方案。
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公开(公告)号：CN118297295A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202310009536.9
申请日：2023-01-04
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种充换电网络规划方案多目标评估方法、系统、设备及介质，包括：采用高斯分布型隶属度函数计算充换电网络规划方案在预设的充换电综合评估体系内各最底层指标的隶属度值，并根据所述隶属度值构建模糊评价矩阵；根据所述充换电综合评估体系内预设的各最底层指标重要程度，采用序关系法计算序关系权重系数矩阵；输入所述充换电网络规划方案至预设的离差最大化优化模型，求解得到离差最大化权重系数矩阵；根据所述序关系权重系数矩阵和离差最大化权重系数矩阵计算出综合权重系数矩阵；将所述综合权重系数矩阵和模糊评价矩阵输入至预设的评估矩阵中求解，得到所述充换电网络规划方案的评价值。本发明依据多指标提高评价准确性和有效性。
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