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公开(公告)号：CN119627905A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510143343.1
申请日：2025-02-10
Applicant: 勃源电气科技(西安)有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华中科技大学 , 许继电气股份有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/32 , H04W88/08
Abstract: 本发明涉及配用电优化调度技术领域，具体涉及基于备用需求量化评估的通信基站储能调度方法及装置。该方法首先建立通信基站供电可用度量化计算模型；根据模型，估计每个时段通信基站可靠供电条件下储能电池的备用需求；然后，建立储能电池日前调度模型，并求解模型获得储能电池日前调度策略，本发明能够实现通信基站储能电池日前调度，在满足通信基站供电可靠性要求的前提下，通过优化储能电池运行策略，参与电力系统供需互动调控，在降低通信基站运行成本的同时，服务电力系统保障电力供应、促进新能源消纳。
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公开(公告)号：CN119628107A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510161801.4
申请日：2025-02-14
Applicant: 勃源电气科技(西安)有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华中科技大学 , 东南大学
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，具体涉及一种基于高维模型表达的微调节资源电厂化动态聚合封装方法，通过对不同发电因子的可行域进行聚合，得到发电因子的可行域聚合模型；将分布式负荷资源聚合为虚拟机组，基于发电特性和发电经济性动态优化电厂化动态聚合封装调度对象的聚合与调度，实现电厂化动态聚合封装调度对象动态构建与聚合；通过高维模型表达技术建立物理参数与聚合模型参数之间的映射关系，实现基于高维模型表达技术的聚合单元外特性参数的实时在线辨识。本发明能够在保证计算效率和精度的前提下，实时动态地进行资源的聚合与优化，确保灵活性资源统一调控与优化利用，能在不同的调度需求下快速响应。
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公开(公告)号：CN119577487A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510127933.5
申请日：2025-02-05
Applicant: 勃源电气科技(西安)有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华中科技大学 , 青岛智电新能科技有限公司
IPC: G06F18/23 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及电力负荷辨识技术领域，具体涉及一种基于双态特征匹配与云边端协同的电力负荷辨识方法，包括：构建负荷事件启动和关闭事件特征子集，建立负荷事件与用电设备相关性模型作为第一模型；利用Gini指数的节点顺序优化策略，开发有向无环图支持向量机的负荷辨识方法作为第二模型；构建基于Mediod shift聚类与稳态特征分析的负荷辨识算法作为第三模型；整合第一模型、第二模型和第三模型进行训练，以构建基于云端的深度学习Bi‑LSTM算法的深度神经网络负荷辨识模型，建立云边端协同辨识机制。本发明通过对不同电器的启停过程进行有效判断，从而实现更加精准和高效的电力负荷辨识。
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公开(公告)号：CN119577487B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510127933.5
申请日：2025-02-05
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华中科技大学 , 青岛智电新能科技有限公司
IPC: G06F18/23 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及电力负荷辨识技术领域，具体涉及一种基于双态特征匹配与云边端协同的电力负荷辨识方法，包括：构建负荷事件启动和关闭事件特征子集，建立负荷事件与用电设备相关性模型作为第一模型；利用Gini指数的节点顺序优化策略，开发有向无环图支持向量机的负荷辨识方法作为第二模型；构建基于Mediod shift聚类与稳态特征分析的负荷辨识算法作为第三模型；整合第一模型、第二模型和第三模型进行训练，以构建基于云端的深度学习Bi‑LSTM算法的深度神经网络负荷辨识模型，建立云边端协同辨识机制。本发明通过对不同电器的启停过程进行有效判断，从而实现更加精准和高效的电力负荷辨识。
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公开(公告)号：CN119417178A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510005767.1
申请日：2025-01-03
Applicant: 青岛他坦科技服务有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华中科技大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，具体涉及基于全景时间序列构造策略的电力供需模拟方法及系统，包括：获取电力系统若干维度的年度电力供需相关数据，以全年度逐小时原始时间序列数据为基础，利用轮廓系数法确定月度最优聚类数；基于月度最优聚类数获取每个月度聚类中心，将每个月度聚类中心与原始时间序列数据进行耦合得到年度全景时间序列，以年度全景时间序列为基础构建中长期时序生产模拟模型；根据每个维度的年度电力供需相关数据，并结合预设的中长期时序生产模拟模型，得到电力供需时序模拟结果。本发明通过按月自适应聚类获取年度全景时间序列，提升了求解速度，进而有助于实现电力供需时序的高效、精确模拟。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119578264A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510138615.9
申请日：2025-02-08
Applicant: 青岛他坦科技服务有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华中科技大学 , 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及负荷辨识技术领域，具体涉及一种基于多尺度残差神经网络的序列映射负荷辨识分解方法，包括，构建负荷辨识模型，负荷辨识模型的网络结构是基于膨胀卷积的多尺度残差网络；获取公开数据集中的聚合功率数据集和电器级功率数据集，对聚合功率数据集和电器级功率数据集进行预处理，得到预处理后的训练集和测试集；利用预处理后的训练集和测试集，对负荷辨识模型进行训练和测试，得到训练好的负荷辨识模型。本发明通过构建基于膨胀卷积的多尺度残差网络的负荷辨识模型，可以更有针对性地学习混合数据特征，提升负荷辨识模型的负荷辨识效果。
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公开(公告)号：CN119624179A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411709793.4
申请日：2024-11-27
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院
Inventor： 张泓楷 , 吴炎 , 李鹏 , 李慧璇 , 郑永乐 , 祖文静 , 岳显雨 , 李乃洵 , 李尊 , 郝元钊 , 吴豫 , 赵阳 , 苗福丰 , 方家琨 , 艾小猛 , 崔世常 , 朱梦姝
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种平准化度电成本最优的农村氢微电网规划方法，包括以下步骤：步骤1：建立了一种计及电氢深度耦合优势的农村微电网模型；步骤2：建立了一种计及氢产品交易的农村微电网运行方法，考虑农村氢负荷应用场景中的氢燃料汽车的负荷曲线；步骤3：建立了一种以平准化度电成本最优为目标的并网型农村氢微电网协同规划方法；本发明具有分布式制氢、有效提高消纳率、形成稳定氢负荷供应、提高运行经济性的优点。
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公开(公告)号：CN115313389B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210803941.3
申请日：2022-07-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于函数最佳平方逼近的线性潮流获取方法和装置，属于电气工程技术领域，首先收集所在电网的结构以及常规参数，然后基于交流线路模型建立电力系统潮流方程，再将传统一元函数最佳平方逼近理论推广到三元函数的情形，再然后定义所考虑的逼近区域，最后基于所推广的理论将非线性的潮流方程线性化，并采用变量线性变换方法简化模型构建过程。本发明在较大运行范围内的整体精度，以适应高比例可再生能源接入电力系统的优化分析要求；采用的变量线性变换策略，能够有效降低模型构建过程中的代数计算量，显著改善计算效率；线性化后的潮流方程，能够考虑电力系统中的无功、电压和损耗，可广泛用于电力系统各种应用场景。
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公开(公告)号：CN113779135B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202110991763.7
申请日：2021-08-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/26 , G06F16/2457
Abstract: 本发明公开了一种菱形切角凸包不确定性集合构建方法及装置，属于电气工程技术领域，通过建立包含所有历史数据的正则化椭球凸包不确定性集合；将椭球内接菱形放大到恰好包含所有历史数据，得到菱形凸包不确定性集合；找到所有历史数据中，在菱形凸包各轴向上投影最大的一个，过该点作垂直于该轴向的切面；计算各切面与菱形凸包的交集的端点坐标，进一步得到菱形切角凸包顶点坐标，由此构建菱形切角凸包不确定性集合。本发明可以充分利用历史数据中隐含的信息，削去实际不可能出现的不确定性场景，从而在不牺牲鲁棒性的前提下，缩小不确定性范围，减少保守性，且菱形切角凸包顶点数量复杂度为o(n2)，避免了高维空间中凸包顶点数量指数增长问题。
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公开(公告)号：CN119129687A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411092656.0
申请日：2024-08-09
Applicant: 华中科技大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06N3/084 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06F30/27 , G06Q50/06 , H02J3/46 , G06N3/048 , G06F111/04 , G06F111/10
Abstract: 本发明属于电力系统调度相关技术领域，其公开了用于电力系统安全约束机组组合模型的求解器训练方法及求解方法，训练方法包括：获取多个机组组合模型并通过近优解生成方法为每个机组组合模型生成多组近优解；构建训练样本集，每个训练样本包括机组组合模型的参数特征和近优解；训练图神经网络得到求解器；近优解生成方法包括：向机组组合模型添加近优约束得到近优解生成模型：对目标函数的系数进行随机化扰动并添加多样性约束，得到更新模型并求解，将最新解更新为当前所得解并将当前所得解加入解集；重复执行上述过程直至解集中具有预设数量的近优解。将待求解机组组合模型的参数特征输入求解器，便能快速预测电力资源调度变量的值。
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