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公开(公告)号：CN117977617A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311836744.2
申请日：2023-12-28
Applicant: 南京工业大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 一种基于改进多智能体的配电网无功优化调度方法及系统，其特征在于，方法包括：对配电网中微型燃气轮机、光伏逆变器和静止无功补偿器进行建模，获取以运行成本最小为配电网日内优化目标的目标函数及运行约束条件；以微型燃气轮机、分布式光伏和SVC作为多智能体，利用多智能体的有功、无功出力、出力价格和邻接节点潮流构建强化学习的状态空间、执行动作和奖励函数；基于配电网无功调度模型的预调度结果获取先验知识，对所述多智能体进行训练以获取参考执行动作；利用深度确定性策略梯度算法获取参考执行动作，并构建多智能体的策略集，在每次迭代过程中计算每个智能体的策略梯度，从而获取配电网无功优化的最优方案。
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公开(公告)号：CN118035718A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311836745.7
申请日：2023-12-28
Applicant: 南京工业大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F18/213 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 一种分布式光伏功率短期预测方法及系统，其特征在于，所述方法包括以下步骤：在当前一次预测时，采集历史数据并分析所述历史数据中各个数据项的重要度，以获得关键特征序列；计算待预测日的数据与历史数据之间关键特征序列的相关度，基于所述重要度、所述相关度提取历史日的历史数据；将待预测日的数据、历史数据输入至LSTM网络中，基于历史日的历史数据实现编解码，实现光伏功率短期预测结果并结束当前一次预测；在下一次预测时，在采集的所述历史数据中增加新的历史数据，并重新执行上述步骤。本发明为分布式光伏场站运行计划制定提供数据基础，实现光伏功率的精准预测。
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公开(公告)号：CN119417136A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411473379.8
申请日：2024-10-22
Applicant: 南京工业大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 一种面向电网调节场景的典型可调资源优选方法及系统，包括：针对不同可调资源历史运行数据，对运行数据进行台阶提取；计及可调资源参与不同电网调节场景下的响应特征差异，设置典型场景响应特征，构建面向电网调节场景的可调资源响应潜力评估指标体系并计算各类评估指标；计及多类型可调资源响应特征与电网调节需求的匹配度差异，构建可调资源综合评价模型，实现对特定场景下的可调资源响应潜力综合评估；结合可调资源响应特征组合和综合评价模型，采用组合评价和近邻传播算法对可调资源进行快速分群和优选，实现对具备不同响应潜力的可调资源群体的分类和优选；结合分类及优选结果，分析用户需求响应潜力，优化能源管理和需求响应策略。
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公开(公告)号：CN118249341A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410362766.8
申请日：2024-03-28
Applicant: 国网浙江综合能源服务有限公司 , 南京工业大学 , 国网上海能源互联网研究院有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种电网负荷中长期预测方法、装置及计算机设备，其方法包括基于预设的STL算法，将电网的原始负荷数据分解为季节性分量、趋势分量和残差分量，采用LSTM模型对趋势分量进行预测，得到第一预测值；采用TCN模型对季节性分量进行预测，得到第二预测值；以及利用CEEMD方法对残差分量进行预处理后，得到imfi分量，再采用TCN模型对imfi分量进行预测，得到第三预测值；根据第一预测值、第二预测值和第三预测值，获得电网负荷的中长期预测值。本申请具有充分捕捉准确反映电网中长期负荷数据的细节特征，提高电网中长期负荷预测精度的效果。
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公开(公告)号：CN116896104A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310857143.3
申请日：2023-07-13
Applicant: 南京工业大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
Inventor： 窦迅 , 翟文娟 , 李佳承 , 李继红 , 陆春良 , 项中明 , 徐立中 , 孙珂 , 唐琦雯 , 林孙奔 , 赵一琰 , 邓晖 , 房乐 , 章枫 , 周子青 , 徐程炜 , 冯家宁 , 李沐遥 , 丁露露 , 邓叶航 , 马兵 , 冯树海 , 郑亚先 , 薛必克 , 史新红 , 张旭 , 王子恒 , 刘子杰 , 郑恒峰
Abstract: 本发明属于综合能源技术领域，公开了一种计及荷电状态的电能量与调频市场联合出清方法包括，根据电能量与调频市场联合出清框架构建计及火电机组分段报价，储能充放电成本的电能量市场预出清模型；基于电能量市场预出清结果，计算调频资源的机会成本；划分多类型储能SOC运行区，计算储能动态调频申报边界，明确混合储能参与调频的能量管理策略；考虑调频机会成本，以调频总成本最小为优化目标，构建调频市场出清模型，生成电能量市场实时发电计划。本发明能够降低电能量和调频联合市场的出清成本，引导市场主体参与电网调节，促进资源优化配置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114298446B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210235846.8
申请日：2022-03-11
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于数模双驱的风电功率预测方法、装置和存储介质，本发明利用MC‑LSTM网络首先提取历史气象数据和风电出力功率数据的非线性映射关系，搭建数字驱动模型，再利用TCN网络提取历史风机运行状态数据和风电出力功率数据的非线性映射关系，搭建物理驱动模型；最后利用全连接层将两种驱动方式的输出层相连接，并利用一个注意力机制层来提高输出预测图线的平滑度和精度。本发明提供的预测方法，高效利用了两种驱动模型，可以使其发挥各自优势，通过添加注意力机制环节，可以有效提取数据序列在时间上的特征，进一步强化预测的准确度和稳定性。
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公开(公告)号：CN118070941A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410028523.0
申请日：2024-01-09
Applicant: 南京工业大学 , 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06N20/00 , G06N3/006 , G06F17/10 , G06N3/0442 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于PSO‑VMD‑GRU‑AdaBoost的电网调节需求预测方法及系统，包括：获取电网调节需求原始数据，并对原始数据进行预处理得到电网调节需求标准化数据集；将电网调节需求标准化数据进行分解，获取电网调节需求标准化数据的多模态分量并构建模态分量数据集；基于模态分量数据集构建第一预测模型，预设第一预测模型寻优阈值，若第一预测模型迭代更新结果满足寻优阈值，则基于迭代更新结果构建第二预测模型；基于第二预测模型进行电网调节需求预测。本发明能够有效减小原电网调节需求噪声对预测的影响，进一步的通过组合预测模型，利用改进的寻优方法进行参数寻优能够获取最优性能下的模型参数，提高了电网调节需求的预测精度以及预测效率。
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公开(公告)号：CN117892227A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311486760.3
申请日：2023-11-09
IPC: G06F18/243 , G06N20/20 , G06F18/213 , G06F17/11 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N20/00 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了基于STL‑SVR‑AdaBoost模型的短期负荷预测方法及系统，包括：收集电力系统负荷数据；利用STL和RFE对数据集进行分解和筛选；输入数据集并利用SVR‑AdaBoost训练模型，寻找最优模型参数；将模型用于电力系统短期负荷的预测，利用模型评估指标对预测模型进行评估。本发明提供的基于STL‑SVR‑AdaBoost模型的短期负荷预测方法，能够利用STL分解和RFE分析出不稳定数据并进行筛选，改善预测输入数据的性能；而SVR算法能够较好的处理小样本高维数据问题，改善噪声干扰对AdaBoost算法训练效果的影响，增强模型的抗干扰能力，提高预测精度。
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公开(公告)号：CN113947237A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111055074.1
申请日：2021-09-09
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了风力发电功率预测技术领域的一种基于AMS‑TCN的风电功率误差修正方法，包括：获取原始风电功率序列；基于原始风电功率序列进行预处理和归一化处理；对处理后的风电功率序列进行分解，得到主成分序列；提取主成分序列的时间和空间特征，得到初步预测功率；提取预测误差的时间特性，对初步预测功率进行修正，得到最终的预测结果。本发明能够达到减少风电功率预测误差，提高预测精度和稳定性的效果。
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公开(公告)号：CN118352991A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410362761.5
申请日：2024-03-28
Applicant: 国网浙江综合能源服务有限公司 , 南京工业大学 , 国网上海能源互联网研究院有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/049 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及电力负荷预测技术领域，尤其是涉及一种短期电力负荷预测方法、系统、设备及介质，包括获取输入原始电力负荷功率序列，对输入原始电力负荷功率序列进行预处理，得到历史负荷数据；对历史负荷数据进行数据分解，得到若干个不同频率的子序列分量；构建特征提取模型，根据特征提取模型对子序列分量进行特征提取，得到时序数据的主干特征；构建负荷预测模型，根据主干特征对负荷预测模型进行训练，根据负荷预测模型对子序列分量进行预测得到预测值，将若干个子序列对应的预测值叠加重构，得到预测结果，使短期电力负荷预测结果更准确，提升负荷预测性能。
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