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公开(公告)号：CN118353004A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410494967.3
申请日：2024-04-23
Applicant: 华北电力大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/2433 , G06N3/006 , G06F17/11 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于AFSA‑LSSVM的水电站短期出力预测方法，包括以下步骤：原始数据进行预处理‑辅助变量的选取和数据集划分‑构建AFSA‑LSSVM模型：得到AFSA‑LSSVM模型预测的水电站出力值‑AFSA‑LSSVM模型的预测性能评估。本发明采用上述基于AFSA‑LSSVM的水电站短期出力预测方法，通过求解一个线性方程组的SVM来代替SVM中的QP问题，将SVM中的二次规划问题转化为求线性方程组的解，并通过模拟鱼类生物行为方法随机搜索超参数，极大的提高了算法的收敛进度，避免陷入局部最优，增加了模型的鲁棒性，从而提高了水电站短期出力值预测的准确度和预测速度。
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公开(公告)号：CN117874567A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311704340.8
申请日：2023-12-12
Applicant: 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学
Inventor： 李春来 , 肖峰 , 丁玉杰 , 俞海国 , 宋锐 , 岳兴 , 李生龙 , 王学斌 , 钟宪成 , 何品坤 , 傅国斌 , 闵昊凌 , 王生富 , 徐元祥 , 蒋玲 , 王正伟 , 韩迎强 , 马俊雄
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种新型电力系统的信息分类方法、装置和分类系统。该方法包括：获取目标文本，其中，目标文本包括新型电力系统中相关的信息；构建分类模型，其中，分类模型是使用多组训练数据来通过BERT算法、BiLSTM算法和CNN算法训练得到的，多组训练数据中的每一组训练数据均包括历史时间段内获取的历史目标文本、历史目标文本对应的历史分类结果；将目标文本输入至分类模型，得到目标文本对应的分类结果。本方案解决了现有技术中对新型电力系统进行信息分类时候的准确率较低的问题。
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公开(公告)号：CN114595575B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202210223007.4
申请日：2022-03-09
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/18 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/2415 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种基于概率密度函数的新能源消纳能力确定方法及系统，方法包括：构建新能源消纳生产模型并进行生产模拟；对基础数据进行Z分数标准化处理和数据重构，得到数据矩阵；通过多项式拟合方法确定单因素与消纳能力的函数关系式；利用核函数将单因素变化低维数据映射到高维空间中，得到高维空间模型；利用概率密度函数计算高维空间模型的联合分布函数，并考虑贝叶斯先验概率和后验概率分析构建多不确定性的新能源消纳模型；根据得到的模型确定新能源消纳能力确定值。本发明构建的新能源消纳模型可确定多不确定因素变化下的新能源消纳能力区间值，能够高效、可靠的对消纳能力进行量化评估，能够缓解新能源消纳问题及电网调度运行控制工作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114597965A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210222995.0
申请日：2022-03-09
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于LASSO回归确定新能源消纳模型的方法及系统，所述方法包括：构建新能源消纳模型；利用LASSO回归对所述新能源消纳模型进行降维计算，并判断各因素间是否存在数学关系：若是，则通过因素函数关系式表征多维模型；若否，则利用Peaks函数表征多维模型。本发明基于LASSO回归的多维新能源响应面模型可以形象地描绘出新能源利用率随着因素变化的情况，对于研究多不确定因素对新能源利用率的影响有重要意义。
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公开(公告)号：CN116842480A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310874570.2
申请日：2023-07-17
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F18/27 , G06F18/2111 , G06F18/214 , G06F17/12
Abstract: 本发明公开了一种基于AFSA‑LSSVM的水电站短期出力预测方法，包括以下步骤：原始数据进行预处理‑辅助变量的选取和数据集划分‑构建AFSA‑LSSVM模型：得到AFSA‑LSSVM模型预测的水电站出力值‑AFSA‑LSSVM模型的预测性能评估。本发明采用上述基于AFSA‑LSSVM的水电站短期出力预测方法，通过求解一个线性方程组的SVM来代替SVM中的QP问题，将SVM中的二次规划问题转化为求线性方程组的解，并通过模拟鱼类生物行为方法随机搜索超参数，极大的提高了算法的收敛进度，避免陷入局部最优，增加了模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115936752A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211601286.X
申请日：2022-12-13
Applicant: 华北电力大学 , 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06N7/02 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于AHM模糊评价算法的电力交易偏差电量分摊处理方法，包括以下步骤：确定评语等级论域；确定评价对象影响因素论域；通过层次分析法建立各评价因素的隶属度函数；基于上一步构建模糊关系矩阵并设置各因素权重向量；根据模糊变换计算得到综合评价结果。本发明采用上述的一种基于AHM模糊评价算法的电力交易偏差电量分摊处理方法，使得对偏差电量的处理办法更加公平合理，执行较为简单并大大减轻了电力调度机构的工作量。
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公开(公告)号：CN114707784A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202111374373.1
申请日：2021-11-19
Applicant: 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 , 华北电力大学 , 国网青海省电力公司经济技术研究院 , 国网青海省电力公司
Abstract: 本发明涉及一种基于组合赋权法的权重确定方法及系统，所述方法利用组合赋权法，即先利用属性层次分析法对于各因素进行主观赋权，然后利用改进主成分分析法计算各个因素的客观赋权，最后利用线性功效计数法来计算组合权重。本发明既可以保证结果与实际情况吻合又可以使其具有数学严谨性，利用组合赋权法评判多因素影响下的权重确定，能够更加客观地确定各因素的重要性。
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公开(公告)号：CN114595575A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210223007.4
申请日：2022-03-09
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种基于概率密度函数的新能源消纳能力确定方法及系统，方法包括：构建新能源消纳生产模型并进行生产模拟；对基础数据进行Z分数标准化处理和数据重构，得到数据矩阵；通过多项式拟合方法确定单因素与消纳能力的函数关系式；利用核函数将单因素变化低维数据映射到高维空间中，得到高维空间模型；利用概率密度函数计算高维空间模型的联合分布函数，并考虑贝叶斯先验概率和后验概率分析构建多不确定性的新能源消纳模型；根据得到的模型确定新能源消纳能力确定值。本发明构建的新能源消纳模型可确定多不确定因素变化下的新能源消纳能力区间值，能够高效、可靠的对消纳能力进行量化评估，能够缓解新能源消纳问题及电网调度运行控制工作。
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