-
公开(公告)号：CN115619437A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211589753.1
申请日：2022-12-12
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/08
摘要： 本申请提出一种实时电价确定方法及系统，所述方法包括：获取历史时段内各时刻的特征数据和历史时段内各时刻的实时电价出清数据以构建训练数据集，将所述训练数据集进行划分获得多个训练任务数据集；构建实时电价确定模型，所述实时电价确定模型采用时序性神经网络算法模型；利用所述多个训练任务数据集和偏差损失函数对所述时序性神经网络算法模型进行训练，得到训练好的实时电价确定模型；获取待确定电价时刻对应的特征数据，并将所述特征数据输入所述训练好的实时电价确定模型中，得到所述待确定电价时刻的实时电价。本申请提出的技术方案，基于待确定电价时刻对应的特征数据，进行实时电价的确定，提高实时电价的预测准确率。
-
公开(公告)号：CN115619437B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202211589753.1
申请日：2022-12-12
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/08
摘要： 本申请提出一种实时电价确定方法及系统，所述方法包括：获取历史时段内各时刻的特征数据和历史时段内各时刻的实时电价出清数据以构建训练数据集，将所述训练数据集进行划分获得多个训练任务数据集；构建实时电价确定模型，所述实时电价确定模型采用时序性神经网络算法模型；利用所述多个训练任务数据集和偏差损失函数对所述时序性神经网络算法模型进行训练，得到训练好的实时电价确定模型；获取待确定电价时刻对应的特征数据，并将所述特征数据输入所述训练好的实时电价确定模型中，得到所述待确定电价时刻的实时电价。本申请提出的技术方案，基于待确定电价时刻对应的特征数据，进行实时电价的确定，提高实时电价的预测准确率。
-
公开(公告)号：CN115102202A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210880549.9
申请日：2022-07-25
摘要： 本申请提出了一种基于滚动式实时电价预测的储能控制方法及系统，该方法包括：计算实时电价预测的滚动时间间隔；每隔一段滚动时间间隔获取一次实际的实时电价数据，并通过期望统计分析对日前价格与实时电价之间的差值期望进行统计分析；通过滚动式预测算法对未来预设时间段内的实时电价进行预测，包括：通过系统负载率算法模型计算每个时刻的系统负载率，基于系统负载率通过梯度提升决策树进行实时电价预测；根据差值期望对预测的实时电价进行修正，并根据修正后的实时电价确定储能控制的边界数据，优化储能系统的控制策略。该方法可以为储能灵活控制策略的优化以滚动的形式提供更加准确的数据边界，提高对储能系统灵活控制的准确性。
-
公开(公告)号：CN115659595B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202211172155.4
申请日：2022-09-26
摘要： 本申请提出了一种基于人工智能的新能源场站的储能控制方法及装置，该方法包括：预设新能源场站的初始储能容量和持续时间；建立新能源场站的短期功率预测优化模型计算优化后的短期功率预测值，并进行日前价格的预测；建立日前获取收益模型进行现货市场申报曲线的优化；建立新能源场站的超短期功率预测优化模型计算优化后的超短期功率预测值，并进行实时价格的预测；建立实时获取收益模型进行储能出力控制曲线的优化；基于优化后的储能出力控制曲线和申报曲线计算储能投入后的内部收益率，通过最大化内部收益率计算优化后的目标储能配置容量和目标持续时间。该方法可以提高新能(56)对比文件CN 112580901 A,2021.03.30CN 113592507 A,2021.11.02CN 113904385 A,2022.01.07CN 114400661 A,2022.04.26CN 114463132 A,2022.05.10CN 114493222 A,2022.05.13CN 114493650 A,2022.05.13CN 114662762 A,2022.06.24CN 114971899 A,2022.08.30CN 115081344 A,2022.09.20CN 115102202 A,2022.09.23WO 2022089304 A1,2022.05.05AU 2020102245 A4,2020.10.29CN 103928938 A,2014.07.16CN 104638772 A,2015.05.20CN 104795830 A,2015.07.22CN 111555347 A,2020.08.18CN 113193553 A,2021.07.30CN 113872226 A,2021.12.31CN 114362142 A,2022.04.15CN 114583733 A,2022.06.03CN 114938015 A,2022.08.23CN 115051385 A,2022.09.13WO 2020143104 A1,2020.07.16WO 2021164112 A1,2021.08.26CN 103475013 A,2013.12.25CN 106650998 A,2017.05.10EP 3248266 A1,2017.11.29US 2014039710 A1,2014.02.06US 2019115753 A1,2019.04.18US 2020220382 A1,2020.07.09郭小江等.多场景海上风电场关键设备技术经济性分析《.中国电力》.2021,第54卷(第7期),178-216.任景;薛晨;马晓伟;崔伟;刘友波.计及新能源资源分级的柔性调度模型预测控制.智慧电力.2020,(第09期),全文.闫鹤鸣;李相俊;麻秀范;惠东.基于超短期风电预测功率的储能系统跟踪风电计划出力控制方法.电网技术.2015,(第02期),全文.薛晨;任景;张小东;王鹏;孟鑫羽;杨迎.西北电网储能独立参与电网调峰的模拟分析.储能科学与技术.2020,(第06期),全文.牛瑞杰;郭俊文;李晓博;舒进;马骁骅;刘琳.风光储联合发电系统储能控制策略.热力发电.2020,(第08期),全文.薛琰;殷文倩;杨志豪;朱俊澎.电力市场环境下独立储能电站的运行策略研究.电力需求侧管理.2018,(第06期),全文.
-
公开(公告)号：CN115907125A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211422296.7
申请日：2022-11-14
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06F18/23213
摘要： 本申请提出风电现货日前申报方案优化方法及系统，所述方法包括：获取历史时段内每日各时刻的全网负荷率、各时刻的实发功率、各时刻的预测功率和交易目标日对应的初始的风电现货日前申报方案；确定各相似日簇对应的第一最优功率调整比例；根据所述各相似日簇对应的第一最优功率调整比例确定所述历史时段内对应的第二最优功率调整比例；根据所述历史时段内对应的第二最优功率调整比例对初始的风电现货日前申报方案进行优化，得到优化后的风电现货日前申报方案。本申请提出的技术方案，可智能化且精确的生成保障现货收益的交易申报方案。
-
公开(公告)号：CN115496603A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211202436.X
申请日：2022-09-29
摘要： 本申请提出了一种基于人工智能技术的电力市场新能源日前交易决策方法，涉及电场电力交易辅助决策技术领域，其中，该方法包括：获取待处理数据，其中，待处理数据包括历史数据、合约数据和市场环境信息，历史数据包括综合历史交易价格数据；基于历史数据对电力市场新能源交易价格进行预测，得到预测数据；构造日前申报目标函数及约束条件，并根据预测数据、合约数据和市场环境信息，以目标函数为求解目标，基于约束条件进行求解，得到最优日前申报方案。采用上述方案的本发明综合考虑市场规则信息、中长期交易信息、电价预测信息、功率预测信息等因素，在收益与风险之间进行动态平衡，将日前申报问题进行量化处理，客观性更强。
-
公开(公告)号：CN115293416A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210901715.9
申请日：2022-07-28
摘要： 本申请提出了一种中长期交易辅助决策方法，涉及电力市场申报决策技术领域，其中，该方法包括：获取市场信息和用户信息；基于市场信息和用户信息进行交易价格预测，得到交易价格预测数据；基于交易价格预测数据，以收益最大化、电量预期偏差最小化为目标进行求解，得到中长期交易策略，其中，中长期交易策略包括中长期摘挂牌交易策略和中长期分时段交易策略。采用上述方案的本发明弥补了人工交易方式的效率低下、考虑因素不全面、过度依赖于行业知识和历史经验的缺陷，可以智能化生成经济性最优的辅助决策交易方案。
-
公开(公告)号：CN115659595A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211172155.4
申请日：2022-09-26
摘要： 本申请提出了一种基于人工智能的新能源场站的储能控制方法及装置，该方法包括：预设新能源场站的初始储能容量和持续时间；建立新能源场站的短期功率预测优化模型计算优化后的短期功率预测值，并进行日前价格的预测；建立日前获取收益模型进行现货市场申报曲线的优化；建立新能源场站的超短期功率预测优化模型计算优化后的超短期功率预测值，并进行实时价格的预测；建立实时获取收益模型进行储能出力控制曲线的优化；基于优化后的储能出力控制曲线和申报曲线计算储能投入后的内部收益率，通过最大化内部收益率计算优化后的目标储能配置容量和目标持续时间。该方法可以提高新能源场站功率预测的准确性，并对场站的储能进行灵活和合理的配置。
-
公开(公告)号：CN115102202B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210880549.9
申请日：2022-07-25
摘要： 本申请提出了一种基于滚动式实时电价预测的储能控制方法及系统，该方法包括：计算实时电价预测的滚动时间间隔；每隔一段滚动时间间隔获取一次实际的实时电价数据，并通过期望统计分析对日前价格与实时电价之间的差值期望进行统计分析；通过滚动式预测算法对未来预设时间段内的实时电价进行预测，包括：通过系统负载率算法模型计算每个时刻的系统负载率，基于系统负载率通过梯度提升决策树进行实时电价预测；根据差值期望对预测的实时电价进行修正，并根据修正后的实时电价确定储能控制的边界数据，优化储能系统的控制策略。该方法可以为储能灵活控制策略的优化以滚动的形式提供更加准确的数据边界，提高对储能系统灵活控制的准确性。
-
公开(公告)号：CN115358495A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211287261.7
申请日：2022-10-20
摘要： 本申请提出的风电功率预测综合偏差率的计算方法、装置及存储介质中，获取风电场预设时间段内的功率预测数据和实际功率数据，根据预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，计算得到风电功率预测的相关性偏差值，根据预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，计算得到风电场功率预测的MAPE，根据相关性偏差值和MAPE，计算得到风电场功率预测的CROB。其中，本申请提高了预测精度的准确度，适用范围广。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
63 条记录 (耗时 0.076 秒)
