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公开(公告)号：CN118472973A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410942527.X
申请日：2024-07-15
申请人： 南京师范大学 , 国电南瑞科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种含分布式风储的配电网分层协同调频方法，包括以下步骤：（1）利用风储设备的接入位置，基于改进的模块增量的快速纽曼社区发现算法Fast‑Newman对分布式配电网节点进行区域划分；（2）通过无功补偿与有功削减对配电网进行分层分区，筛选节点组成优先调节节点集合；（3）将有功削减的分区子集合的风储通过全局信息一致性分享算法实现优先节点的全局信息精确分享，保证信息的一致性；（4）优先节点根据获得的信息，以各单元提供支撑功率最小为成本作为目标函数，确定各台风储的最优减载率；本发明确保了电网频率在动态条件下的稳定性，从而显著提升了电网的经济效益和服务质量。
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公开(公告)号：CN118469106A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410942530.1
申请日：2024-07-15
申请人： 南京师范大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种考虑历史相似日与组合权重的光伏功率预测方法，包括以下步骤：（1）利用灰色关联度选取重要气象特征，并采用模糊C均值聚类将历史日划分为晴天、多云、阴天和雨雪天气组成训练集；（2）将分类好的四个训练集分别通过最小二乘支持向量机LSSVR预测；（3）利用完全集合经验模态分解将历史数据分解成若干子序列，将各子序列通过卷积网络与长短期记忆网络并加入注意力机制的混合网络模型进行预测；（4）使用灰色关联分析法将LSSVR的预测结果与C模型的预测结果进行组合，以获得最终的预测结果；本发明更有效地进行光伏电站地能源管理和调度，减少因预测误差导致地能源浪费，从而带来显著地经济效益。
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公开(公告)号：CN118017527B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410424609.5
申请日：2024-04-10
申请人： 南京师范大学
摘要： 本发明公开了一种绿证约束下基于改进ADMM的多源荷系统联合运行方法、系统，所述方法包括：建立单一源荷系统的绿证配额约束模型；建立单一源荷系统的激励型负荷需求响应模型；单一源荷系统组成多源荷系统，建立多源荷系统的联合优化运行模型，在其中引入绿证配额惩罚项；采用改进ADMM算法对联合优化运行模型进行分布式求解，计算得到每个时刻热能设备和电能设备的输出功率，基于求解的结果对多源荷系统进行优化控制。采用上述技术方案，充分优化多源荷系统中每一个系统的可再生能源消纳和碳排放量，并且将需求响应机制纳入优化的考虑中，降低负荷曲线峰谷差和能源网供能压力，从单一源荷侧实现多源荷系统低碳运行。
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公开(公告)号：CN116565863B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310837787.6
申请日：2023-07-10
申请人： 南京师范大学
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/20 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于时空相关性的短期光伏出力预测方法，步骤如下：获取某区域多个光伏电站的历史功率及待测电站影响因子的历史数据，建立特征数据库；利用皮尔逊相关性分析，选取强相关的气象因子；引入历史发电功率，构造延时输入特征；建立基于区域光伏电站拓扑结构的GCN模型，对多光伏电站光伏空间演变模式横向追踪，聚合邻近光伏电场的空间特征，输出包含空间演变模式的空间特征集合；采用SGMD对输入特征进行模态分解，得到能够表现历史数据时序变化特征的多级模态子序列，构造高维特征集合；采用CNN‑BiLSTM神经网络进行特征提取和光伏发电功率预测，并进行误差评估。本发明为新型电力系统的能量管理和优化调度提供基础，具备较高的预测精度和可行性。
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公开(公告)号：CN116415383A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310688316.3
申请日：2023-06-12
申请人： 南京师范大学
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/20 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F111/04 , G06F113/14 , G06F119/06 , G06F119/08 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了基于改进UKF的电热气耦合网络状态估计方法、系统，首先根据电热气各子系统时间尺度差异和动态惯性不同分别建立各子系统的量测模型；其次将天然气网络的管道偏微分模型离散化处理，使之成为差分方程；针对水力网络与热力网络分层进行建模，同时构建燃气轮机、蒸汽轮机、P2G设备电热气耦合元件模型；然后将电热子系统量测方程线性化，对于天然气网络，将UKF中的协方差矩阵正定化；之后将模型运用于电热气耦合网络中；最后通过线性规划与非线性变换参数求解电热量测方程状态变量，通过UKF求解天然气网络状态变量，得到电热气耦合网络状态变量，实现向能源管理系统提供可信的熟数据。
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公开(公告)号：CN118470486B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410913505.0
申请日：2024-07-09
申请人： 南京师范大学
IPC分类号： G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/20 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于多模态特征融合的超短期太阳辐照度预测方法，包括以下步骤：（1）获取待测光伏电站的多源历史数据并进行预处理；（2）利用TimesNet的二维时序卷积从时序多周期特性的角度学习时间序列特征，将历史序列转化为二维张量，利用二维卷积提取时序特征；（3）利用T2T‑ViT从局部和全局两个角度进行图像信息挖掘，提取表征云层分布和运动信息的特征；（4）利用变换器模型Transformer的编码器在图像特征中寻找与时序特征相似的部分并进行注意力的融合；（5）利用Transformer的解码器直接输出光伏发电功率多步预测结果，并对此进行误差评估；本发明能够提取表征云层分布和运动信息的特征。
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公开(公告)号：CN118469106B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410942530.1
申请日：2024-07-15
申请人： 南京师范大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种考虑历史相似日与组合权重的光伏功率预测方法，包括以下步骤：（1）利用灰色关联度选取重要气象特征，并采用模糊C均值聚类将历史日划分为晴天、多云、阴天和雨雪天气组成训练集；（2）将分类好的四个训练集分别通过最小二乘支持向量机LSSVR预测；（3）利用完全集合经验模态分解将历史数据分解成若干子序列，将各子序列通过卷积网络与长短期记忆网络并加入注意力机制的混合网络模型进行预测；（4）使用灰色关联分析法将LSSVR的预测结果与C模型的预测结果进行组合，以获得最终的预测结果；本发明更有效地进行光伏电站地能源管理和调度，减少因预测误差导致地能源浪费，从而带来显著地经济效益。
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公开(公告)号：CN116565863A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310837787.6
申请日：2023-07-10
申请人： 南京师范大学
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/20 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于时空相关性的短期光伏出力预测方法，步骤如下：获取某区域多个光伏电站的历史功率及待测电站影响因子的历史数据，建立特征数据库；利用皮尔逊相关性分析，选取强相关的气象因子；引入历史发电功率，构造延时输入特征；建立基于区域光伏电站拓扑结构的GCN模型，对多光伏电站光伏空间演变模式横向追踪，聚合邻近光伏电场的空间特征，输出包含空间演变模式的空间特征集合；采用SGMD对输入特征进行模态分解，得到能够表现历史数据时序变化特征的多级模态子序列，构造高维特征集合；采用CNN‑BiLSTM神经网络进行特征提取和光伏发电功率预测，并进行误差评估。本发明为新型电力系统的能量管理和优化调度提供基础，具备较高的预测精度和可行性。
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公开(公告)号：CN116703249B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202310982652.9
申请日：2023-08-07
申请人： 南京师范大学
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/08
摘要： 本发明公开了一种基于CKL风电容量预测的可信度分析方法，步骤如下：建立嵌套ARIMA风速模型，获得原始风速数据的预测结果；建立二次型Copula模型风电出力概率模型；建立基于CKL的风电出力预测模型，获得可信度分析的输入数据；设置风电场可靠性指标，将此作为风电出力可信度分析的前提；以预测结果为输入，采用蒙特卡洛模拟法，对风电预测出力进行容量可信度分析。本发明能够在原有可信度分析的基础上，实现对未来一段时间的可信度分析，解决现有技(56)对比文件Meftah Elsaraiti等.A ComparativeAnalysis of the ARIMA and LSTM PredictiveModels and Their Effectiveness forPredicting Wind Speed《.Energies》.2021,第1-16.
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公开(公告)号：CN116415383B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310688316.3
申请日：2023-06-12
申请人： 南京师范大学
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/20 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F111/04 , G06F113/14 , G06F119/06 , G06F119/08 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了基于改进UKF的电热气耦合网络状态估计方法、系统，首先根据电热气各子系统时间尺度差异和动态惯性不同分别建立各子系统的量测模型；其次将天然气网络的管道偏微分模型离散化处理，使之成为差分方程；针对水力网络与热力网络分层进行建模，同时构建燃气轮机、蒸汽轮机、P2G设备电热气耦合元件模型；然后将电热子系统量测方程线性化，对于天然气网络，将UKF中的协方差矩阵正定化；之后将模型运用于电热气耦合网络中；最后通过线性规划与非线性变换参数求解电热量测方程状态变量，通过UKF求解天然气网络状态变量，得到电热气耦合网络状态变量，实现向能源管理系统提供可信的熟数据。
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