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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：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：CN115408923A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110588491.6
申请日：2021-05-28
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： G06F30/27 , G06F113/06 , G06F119/02
摘要： 本发明提供了一种风力发电数据修补方法和系统，包括：获取风力发电时序数据，并确定所述风力发电时序数据中缺失部分；以所述风力发电时序数据中缺失部分为界，利用集成经验模态分解算法进行双向模态分解得到多个双向模态数据序列和剩余分量；利用预先建立的双向预测模型对所述双向模态数据序列和剩余分量进行预测，得到双方向上的预测结果；将所述双方向上的预测结果进行拟合得到修补后的风力发电时序数据；本发明避免了直接对非平稳非线性的时间序列数据进行预测，有利于更精确的预测风电数据。
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公开(公告)号：CN115374091A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202110552624.4
申请日：2021-05-20
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： G06F16/215 , G06F16/27 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种分布式新能源出力数据质量提升方法和系统，包括：获取分布式新能源当前站点待质量提升的出力时间序列和所述出力时间序列对应的相关变量值；基于所述出力时间序列对应的相关变量值，利用预先建立的BP神经网络模型进行预测得到出力预测序列；对所述待质量提升的出力时间序列中，与所述出力预测序列存在差异的数据进行修订；其中，所述BP神经网络模型是按季节划分的历史正常出力数据序列及具有时空相关性的相关变量训练得到；本发明针对分布式新能源出力数据中的数据异常、数据缺失等问题进行检测、剔除和修复，能够有效实现出力数据质量提升。
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公开(公告)号：CN117937495A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311868692.7
申请日：2023-12-29
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/14 , H02J3/46 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 一种分布式光伏参与电网电量平衡调节需求分析方法及系统，包括：分析历史数据中分布式光伏不同出力同时率区间内的预测准确率置信区间；基于预测准确率置信区间计算分布式光伏分级纳入主网电力电量平衡的比例；基于比例和分布式光伏发电参数结合预先构建的电源开机模型，得到常规电源机组开机方式；基于常规电源机组开机方式计算分布式光伏参与电网电力电量平衡的调节需求；对所述调节需求进行分析，计算周期内最小可发电空间或最大调峰需求，作为分布式光伏参与电网电量平衡调节需求分析结果。本发明精确分析分布式光伏在不同出力同时率下纳入电网电力电量平衡的比例，为分布式光伏的集群功率控制提供需求分析和策略指导。
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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：CN115764859A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211275868.3
申请日：2022-10-18
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网四川省电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 叶荣波 , 何明 , 许晓慧 , 高剑 , 李晨 , 周昶 , 陈少磊 , 于若英 , 李春艳 , 夏俊荣 , 倪山 , 栗锋 , 王会超 , 刘海璇 , 孔爱良 , 刘海洋 , 温丽丽 , 徐建 , 邓雯雯 , 牛小俊
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 一种多能耦合配电网故障恢复方法、系统、设备及介质，包括获取多能耦合配电网的配网层的参数和能源子系统的参数；将配网层的参数和能源子系统的参数带入预先构建的双层优化模型，采用深度强化学习算法进行求解，得到失负荷功率评价指标和目标函数值；由失负荷功率评价指标和目标函数值对应的故障恢复方案作为多能耦合配电网的故障恢复方案；深度强化学习模型是基于配网层的参数和优化准则构建的上层优化模型，以及能源子系统的参数和优化准则构建的下层优化模型结合深度学习算法构建的。本发明采用双层优化模型并结合深度强化学习算法进行求解，提高了优化效率，克服了现有技术仅处理单层模型，优化效率低的问题。
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公开(公告)号：CN113393008A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202010164479.8
申请日：2020-03-11
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盐城供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 河海大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种用户用电优化控制方法及装置，包括获取用户的历史用电数据，并根据用户的历史用电数据对用户进行分类；计算各类用户的可控系数，并对可控系数最大的一类用户进行用电优化控制；本发明提供用户用电优化控制方法，能够根据用户的历史用电数据，对用户进行分类，有效的识别出用电规律型用户，对该类用户进行用电优化控制，在满足用户满意度的前提下减少用户用电支出，同时还缓解了用电高峰期电力供应不足以及用电低谷期电力设备利用率过低的问题，实现电网的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN118821365A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410793409.7
申请日：2024-06-19
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司
发明人： 李晨 , 葛清 , 童存智 , 张功林 , 王会超 , 夏跃洲 , 陈冉 , 夏俊荣 , 黄劼 , 胡汝伟 , 黄兴华 , 李凌斐 , 孔爱良 , 周平平 , 汤怡乾 , 陈智歆 , 廖珠胜 , 应显瑜
IPC分类号： G06F30/18 , H02J3/38 , H02J3/06 , G06F30/27 , G06F113/04 , G06F119/06
摘要： 本发明涉及有源配电网仿真技术领域，具体提供了一种有源配电网趋势断面自动生成方法及装置，包括：预测有源配电网等值电网仿真系统中各设备的有功运行时序数据集合；基于所述有源配电网等值电网仿真系统中各设备的有功运行时序数据集合确定有源配电网等值电网仿真系统的典型有功运行场景；结合设备的无功运行时序数据得到有源配电网等值电网仿真系统的典型运行场景；基于有源配电网等值电网仿真系统的典型运行场景的潮流计算结果生成有源配电网等值电网仿真系统的典型运行场景的趋势断面。本发明提供的技术方案，能够实现对有源配电网未来运行可能性的描述，支撑调控人员开展多层次功率平衡工作。
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公开(公告)号：CN118095408A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410144044.5
申请日：2024-01-31
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
摘要： 本发明提供了一种基于时序迁移学习算法的城市充换电负荷预测方法及系统，包括：采用自适应人工鱼群算法对预先构建的源域网格电动汽车充换电负荷预测模型中的门控循环单元的待整定权重矩阵进行整定，得到门控循环单元的矩阵参数；基于时序迁移学习算法结合目标域网格电动汽车充换电负荷数据，将源域网格电动汽车充换电负荷预测模型迁移至目标域网格，得到目标域网格电动汽车充换电负荷预测模型；基于源域网格电动汽车充换电负荷预测模型和目标域网格电动汽车充换电负荷预测模型对城市充换电负荷进行预测。本发明基于时序迁移学习算法，构建具有良好迁移性的预测模型，并在目标域上进行微调，以适应不同城市充换电网格的特异性。不仅能够显著提高预测的准确性和泛化能力，还能减少对目标域大量数据的依赖，有效支持电动汽车充换电设施的运营管理。
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