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公开(公告)号：CN116012048A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310101117.8
申请日：2023-02-07
Applicant: 云南电网有限责任公司
Inventor： 段睿钦 , 朱欣春 , 李秀峰 , 蒋燕 , 刘双全 , 邵其专 , 陈凯 , 吴洋 , 周彬彬 , 赵珍玉 , 周涵 , 王有香 , 张聪通 , 马腾飞 , 张杰 , 栾毅 , 张琳波
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F16/2458 , G06F17/18 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/006 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种清洁能源环境下双轨制不平衡资金预测方法及装置，所述方法包括获取清洁能源发电能力因素的历史数据，根据历史数据进获取相应的概貌分量时序数据；确定预构建的BP神经网络的输入节点，将概貌分量时序数据作为训练样本输入至节点，以对BP神经网络进行迭代训练，至满足迭代条件，输出资金预测模型；将清洁能源发电能力因素的待测数据输入资金预测模型，输出资金预测结果。本发明利用GWO对BP神经网络的初始权值和初始阈值予以优化，并根据GWO算法的多个最优解寻求最优位置，扩大了狼群搜索范围，有效防止网络训练过程陷入局部最优，提高了双轨制不平衡资金预测的准确性。
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公开(公告)号：CN112487612B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202011262956.0
申请日：2020-11-12
Applicant: 云南电网有限责任公司
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06K9/62 , G06F113/04 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种基于分配因子和信息熵的母线负荷组合预测方法系统，涉及电网技术领域。该方法包括：确定预测日，根据电网中的负荷确定预测日的相似日；根据相似日的各类型负荷的历史数据确定分配因子；确定至少两个预测模型，以预测精度为目标属性，通过信息熵确定每个预测模型的权重向量，根据权重向量对每个预测模型进行加权，得到组合预测模型；根据分配因子对历史数据进行处理后，输入到组合预测模型中，得到预测日的母线负荷预测结果。本发明适用于母线负荷预测，提高了类型负荷预测精度，能够同时保证预测精度、稳定性并降低计算的规模和时间。
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公开(公告)号：CN108493999B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201810343869.4
申请日：2018-04-17
Applicant: 云南电网有限责任公司
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明提供了一种评估区域内风光资源互补性的方法及系统，通过风速标准化序列和地面累积辐照量标准化序列，得到区域内各个格点的风光互补强度，绘制出区域风光互补强度二维图谱，以评估该区域的风光互补强度分布情况。本发明将风、光变量经过标准化处理，组成新的风、光资源气象变量，将风、光资源统一整合，充分考虑了风资源和光资源的协同变化性。将风光互补这样一个较为抽象的概念定量化地计算和描述，同时能够通过该方法绘制出风光互补性的资源分布图，对于一定区域内风光资源的评估，电站的选址和新能源资源配比调控提供有价值的参考依据。
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公开(公告)号：CN117010546A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310492090.X
申请日：2023-05-04
Applicant: 云南电网有限责任公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种云南省次季节尺度温度异常的预测方法和装置，所述方法包括：制备预测模式的初始场，所述初始场包括大气初始场、陆面初始场和海洋海冰初始场；获取预存的预测模式系统，对所述预测模式系统进行下垫面资料更新和参数化方案提取，基于下垫面资料更新结果和提取到的不同参数化方案组合，对所述预测模式系统进行数值模拟试验，以得到适用于云南地区的初始预测结果；对所述初始预测结果进行误差订正，以得到订正后的最终预测结果。针对云南省的地形特点开展高分辨率模拟和优化，并在误差订正中去除线性趋势，以解决现有技术中云南省温度异常的预测结果较差，误差订正不准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN117592690A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311475861.0
申请日：2023-11-08
Applicant: 云南电网有限责任公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及梯级水电站群调度领域，具体为一种水电站群迎峰度夏顶峰能力分析方法，对于缓解电网高峰供电压力、保证电力系统安全运行具有重要意义。其技术方案为：首先，根据电网下达的电量计划以及统调水电站的初始水位、来水预测情况，设置水电站顶峰发电调度模型的相应约束条件，保证水电参与系统调峰时的电量供应；在此基础上，提出了基于水电站日内最大发电能力试算、水电站运行方式动态分类的快速求解方法，并利用电量分配滚动计算，实现了水电顶峰问题的高效求解。该方法能够根据水电站发电能力动态调整工作位置，快速得到合理的水电中期顶峰运行结果，实现水电中期计划的合理安排，为地区电网水电站群迎峰度夏调度运行提供决策支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112465196A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011272757.8
申请日：2020-11-12
Applicant: 云南电网有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种系统负荷预测方法，包括采用聚类算法根据母线的负荷曲线，将具有相似特征的母线进行聚类，得到母线集合，并确定所述母线集合的类别，即所述母线集合的类别是所述母线集合中的每一条母线的类别；计算每一个历史日时母线的负荷值的影响因子值与待预测日时所述母线的影响因子值的相似度值，并根据所述相似度值，确定所述母线的相似日；根据所述母线的类别、所述相似日时所述母线的负荷值和综合预测模型，得到所述母线的预测负荷值；将所有所述母线集合中母线的预测负荷值聚合，得到系统在所述待预测日的预测负荷值。本发明可显著提高系统负荷预测精度。本发明还涉及一种系统负荷预测装置、设备和存储介质。
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公开(公告)号：CN116523134A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310491404.4
申请日：2023-05-04
Applicant: 云南电网有限责任公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种青藏高原春季积雪深度异常预测方法及装置，所述方法包括：根据待预测时段所处的月份所需的预测因子，获取所述待预测时段内与所述预测因子的类型相匹配的观测数据；将所述观测数据输入预先构建的预测模型，以得到所述预测时间段的积雪深度预测结果；其中，所述预测模型是根据预先确定的预测因子通过多元线性回归方法建立的，所述预测因子是根据不同月份中目标区域积雪深度与气候因子的相关程度确定的。解决了现有技术中针对不同月份的积雪深度预测准确性较低的问题。
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公开(公告)号：CN112966858A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110187200.2
申请日：2021-02-18
Applicant: 云南电网有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种基于可变负荷的冗余约束识别方法及系统，所述方法包括：根据传统电力现货安全约束机组组合模型构建得到冗余约束识别数学模型；基于所述冗余约束识别数学模型，对于每一负荷预设范围内的线路，将线路潮流约束的限值分别固定在上限值和下限值之后，若对所述冗余约束识别数学模型进行求解的结果为无解，则将该线路潮流上限或下限约束记录为冗余约束。本发明能够识别出传统电力现货安全约束机组组合模型中的冗余约束并在求解优化模型时进行剔除，在不改变原问题最优解的前提下，能够极大地提高计算效率。
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公开(公告)号：CN112949908A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110156880.1
申请日：2021-02-04
Applicant: 云南电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种电价概率预测方法及装置，所述方法包括：构建SVM预测模型，获得不同时刻的电价预测数据；将电价预测数据输入logistic分布统计，获得不同时刻预测误差的特征参数，根据所述获得不同时刻预测误差的特征参数构建二维平面，采用Kmeans算法进行聚类，获得不同时刻的聚类结果，提取不同时刻所述聚类结果的中心点特征参数，获得电价概率预测结果；根据电价概率预测结果和电价预测数据，进行不同置信水平下电价概率预测，获得不同置信水平下电价概率预测结果。本发明通过分析电价预测误差在不同时段的差异性，提取特征参数并进行聚类，在不引入过多风险情形的前提下，精确的描述不同置信水平下的电价预测结果。
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公开(公告)号：CN108802857A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810359497.4
申请日：2018-04-20
Applicant: 云南电网有限责任公司
IPC: G01W1/10
CPC classification number: G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于气象数据的气象预报系统，包括处理模块、与处理模块相连用于采集实时气象数据的气象数据采集模块、与所述处理模块相连用于存储实时气象数据的数据存储模块、与处理模块相连用于数据分析的数据分析模块、与处理模块相连用于根据实时气象数据及天气数值模式的结合进行气象预报的气象预报模块、与处理模块相连用于显示天气数值预测结果的显示模块。本发明基于气象数据的气象预报系统通过对历史气象数据和实时气象数据的大数据模拟分析，并通过BP神经网络算法可以给出今后一段时间准确的气象预报，以便用户能根据气象预报做好相应的预防措施，精度高，效果准确。
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