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公开(公告)号：CN111293690B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202010191603.X
申请日：2020-03-18
Applicant: 石家庄科林云能信息科技有限公司 , 石家庄科林电气股份有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: H02J3/00 , G06F30/18 , G06F113/04
Abstract: 一种基于矩阵的配电线路实时拓扑分析方法，属于电气网络技术领域，涉及配电线路的实时拓扑分析，尤其是使用矩阵进行拓扑分析的方法。该方法将配电线路中的元素分为线路、开关、电源3类，建立各线路与电源连接的数组A0，生成线路连接关系矩阵R和线路开关矩阵T，通过采集开关状态获得线路开关矩阵T的实时状态矩阵C，通过多次计算A1=A0*C获得当前线路的带电状态。本发明披露的方法，将开关的状态和线路的连接关系整合到一个数组中，对网络结构描述要求简单，容易实现。
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公开(公告)号：CN111293690A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010191603.X
申请日：2020-03-18
Applicant: 石家庄科林云能信息科技有限公司 , 石家庄科林电气股份有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: H02J3/00 , G06F30/18 , G06F113/04
Abstract: 一种基于矩阵的配电线路实时拓扑分析方法，属于电气网络技术领域，涉及配电线路的实时拓扑分析，尤其是使用矩阵进行拓扑分析的方法。该方法将配电线路中的元素分为线路、开关、电源3类，建立各线路与电源连接的数组A0，生成线路连接关系矩阵R和线路开关矩阵T，通过采集开关状态获得线路开关矩阵T的实时状态矩阵C，通过多次计算A1=A0*C获得当前线路的带电状态。本发明披露的方法，将开关的状态和线路的连接关系整合到一个数组中，对网络结构描述要求简单，容易实现。
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公开(公告)号：CN112348380A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011262389.9
申请日：2020-11-12
Applicant: 华北电力大学(保定) , 石家庄科林电气股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种需求响应可调度容量概率预测方法、装置及电子设备，方法包括：获取负荷聚合商下属每个用户在历史需求响应日的需求响应数据；根据所述需求响应数据，计算分时聚合响应容量；对分时聚合响应容量进行特征提取，得到样本分时聚合响应容量的特征参数；将所述样本分时聚合响应容量特征参数作为输入，分时聚合响应容量作为输出，利用元学习算法根据特征参数进行可调度容量估计；利用非参数核密度概率预测模型进行负荷聚合商的需求响应可调度容量的概率预测。通过元学习算法和非参数核密度估计，实现面向负荷聚合商的需求响应可调度容量的小样本概率预测。
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公开(公告)号：CN116663926B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202310639635.5
申请日：2023-05-31
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明属于电力负荷预测技术领域，具体公开了一种基线负荷估计结果修正方法、系统、设备及介质，本发明通过对回弹效应导致的负荷变化量和基线负荷估计结果偏差量进行计算，使用计算获得的结果进行神经网络训练，获得训练后的神经网络ANN架构，通过训练后的神经网络ANN架构对基线负荷估计结果进行修正，基于神经网络的需求响应基线负荷估计结果修正方法具有很强的适用性，适用于回弹效应对各类基线负荷估计方法影响偏差的修正。通过神经网络学习回弹效应对基线负荷估计影响的偏差，并使用获得的修正量修正基线负荷估计结果，有效的提升了基线负荷估计方法对应的精度，解决基线负荷估计结果出现偏差的问题。
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公开(公告)号：CN116722557B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310628322.X
申请日：2023-05-30
Applicant: 国网北京市电力公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/14 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/14
Abstract: 本发明提出了一种基于小波分解的需求响应回弹时长分析方法及系统，针对一类灵活性负荷，进行小波分解、小波处理和小波重构的操作得到回弹效应辨识时长指标；通过预设的辨识检验模型得到最优的回弹效应辨识时长指标对应的小波基和阈值，以小波基和阈值作为对基于小波分解的需求响应回弹时长分析的最优结果。根据小波基和阈值指导实际应用中对回弹效应的时长进行正确的估计，得到准确度高的回弹效应时长，进而提升各类基线负荷估计方法的估计精度，避免最终的基线负荷估计结果出现过大偏差，使得电网在需求响应期间能够对用户进行合理的经济补偿。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117436714A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310981136.4
申请日：2023-08-04
Applicant: 国网北京市电力公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0637 , H02J3/00 , H02J3/14 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于用电预测技术领域，具体涉及一种描述回弹效应的评估方法、系统、设备及介质，包括：获取用户历史负荷数据，计算回弹时间特性数据、回弹能量特性数据和回弹形状特性数据；根据回弹时间特性数据、回弹能量特性数据和回弹形状特性数据，使用孤立森林算法，计算滑动时间窗内各时段回弹概率；将回弹概率与所设阈值对比，若回弹概率大于所设阈值，输出回弹时间特性数据、回弹能量特性数据和回弹形状特性数据。通过建立评估模型，计算回弹概率，可以保证用户用电发生回弹效应的准确性。
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公开(公告)号：CN117350773A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311303077.1
申请日：2023-10-09
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q30/018 , G06Q50/06 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种电碳耦合激励下的负荷聚合商调控潜力预测方法及装置。其中，该方法包括：获取负荷用户的历史用电数据、需求响应数据和气象数据；基于上述历史用电数据、上述需求响应数据和上述气象数据，建立能源控制模型，其中，上述能源控制模型用于确定用电成本数据和碳排放数据，以及基于上述用电成本数据和上述碳排放数据确定电碳耦合激励数据；基于上述能源控制模型生成负荷聚合商的需求响应数据，并提取上述需求响应数据中影响负荷聚合商调控潜力的特征数据；基于上述特征数据，建立调控潜力预测模型。本发明解决了现有的调控潜力预测方法忽视了用户的碳减排潜力的技术问题。
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公开(公告)号：CN116777026A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202211180902.9
申请日：2022-09-27
Applicant: 国网新疆电力有限公司营销服务中心(资金集约中心、计量中心) , 华北电力大学(保定)
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q40/04 , G06Q50/06 , G06F16/29 , G06N20/10 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/084 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种负荷聚合商需求响应潜力预测方法及存储介质，包括如下步骤：S1，获取负荷聚合商需求响应潜力数据及气象数据；S2，提取影响负荷聚合商需求响应潜力的特征，包括气象特征、日历特征、需求响应特征和负荷特征；S3，利用基于支持向量机的递归特征消除法筛选特征；S4，在模型库中筛选M个合适的预测模型作为基模型，M为大于1的整数；S5，以筛选后的特征作为输入，需求响应潜力作为输出，分别建立基于基模型1，基模型2，……，基模型M的需求响应潜力预测模型；S6，建立负荷聚合商需求响应潜力集成预测模型，基于博弈论方法自适应学习每个基模型的权重，并随着时间的推移不断更新权重。本发明可在动态场景下保持良好的预测效果。
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公开(公告)号：CN114819264A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210256463.9
申请日：2022-03-11
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种基于时空依赖的光伏电站辐照度超短期预测方法及存储介质，包括如下步骤：步骤S1，以目标电站为起点，向外扩展一定的距离来增加虚拟的基础性电站数量；步骤S2，获取目标电站和各基础性电站的辐照度时间序列数据；步骤S3，计算各基础性电站之间辐照度数据的相关性，将认为具有连接关系的电站视为代表性电站；步骤S4，构建以目标电站和代表性电站为节点的图结构数据；步骤S5，以图结构数据为输入，目标电站辐照度为输出，利用图神经网络对目标电站辐照度进行超短期预测。本发明考虑了目标电站与电站附近区域的辐照度时变模式相关性，模拟并合理筛选出代表性电站，利用卫星云图反演的代表性电站历史辐照度数据，构建了基于图神经网络的辐照度超短期预测模型，提高了预测精度，完全满足光伏发电超短期预测的需要。同时本发明利用目标电站的地面测量辐照度数据对卫星云图反演的辐照度数据进行了系统偏差性错误校正，提高了其后续应用的性能。
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公开(公告)号：CN114676893A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210241377.0
申请日：2022-03-11
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种基于最优图结构的光伏电站太阳辐照度短期预测方法，包括以下步骤：通过地理范围和方位信息构建目标场站的时空关联场站；获取目标场站和各时空关联场站历史辐照度时间序列数据；计算所述时空关联场站与目标场站数据的相关性，筛选相关性高的时空关联场站；根据筛选得到的时空关联场站，构建图结构数据；建立以图结构数据为输入的图神经网络预测模型，实现辐照度短期预测。相对于现有技术，本发明可以在周围气象数据缺失的情况下充分考虑目标预测场站邻近范围的气象辐照度状况对目标场站的时空相关性影响，且仅需利用历史辐照度数据来实现辐照度的短期预测，易于实现，有助于提高辐照度的短期预测精度，有助于对光伏发电站的规划、选址提供技术支持，同时也有助于为已建成的光伏电站进行合理的能源储存指导。
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