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公开(公告)号：CN117332897A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311342183.0
申请日：2023-10-17
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F18/10 , G01W1/10 , G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/044 , G06N3/047 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F113/04 , G06F113/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明实施例公开了一种人工智能驱动的新能源小时间尺度功率插值集成预测方法。该方法包括：获取待预测的未来时间段对应的未来天气预报信息；将未来天气预报信息输入至预先训练的与原始分辨率对应的最优功率预测模型中，得到与未来时间段内对应的具有原始分辨率的原始功率预测结果；基于预设的目标分辨率、原始分辨率和预先确定的最优插值算法，对原始功率预测结果进行插值处理，得到未来时间段内对应的具有目标分辨率的目标功率预测结果；其中，目标分辨率小于原始分辨率。本发明实施例的技术方案，可以提高新能源功率预测的频率，实现对功率预测结果从原始分辨率到目标分辨率的压缩，提高了功率预测结果的精确程度。
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公开(公告)号：CN117332896A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311342182.6
申请日：2023-10-17
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种多层集成学习的新能源小时间尺度功率预测方法及系统。该方法包括：获取待预测的未来时间段对应的未来天气预报信息；在多个预先训练的机器学习模型中确定出至少两个机器学习模型作为目标功率预测模型；针对每个目标功率预测模型，将未来天气预报信息输入至目标功率预测模型中，基于模型输出结果确定出与目标时间尺度对应的未来功率预测结果；其中，目标时间尺度为未来功率预测结果的时间尺度，目标时间尺度小于原始最小时间尺度；对各目标功率预测模型对应的各未来功率预测结果采用平均计算方式、投票方式和机器学习方式中的至少一种方式进行计算，得到与未来时间段对应的最优预测功率结果。
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公开(公告)号：CN117114212A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311385443.2
申请日：2023-10-25
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了基于全周期点‑流模型的发电侧碳排放趋势预测方法、存储介质和装置。该方法包括以下步骤：通过步骤X1至X3计算目标区域i单位用电的全周期碳排放，在步骤X1中还执行的步骤Y，计算目标区域i的电力源覆盖率，判断电力源覆盖率是否达到预设程度；若判断结果为达到，则以全国电力传输线损率均值作为目标区域i内供电线损率ρi；若判断结果为未达到，则调用目标区域i的同期电量输出和用电量数据，以这两者的差值与电量输出的比值作为目标区域i内供电线损率ρi；实现对目标区域i内供电线损率ρi的自适应调整。并通过步骤Z，根据全周期碳排数据，基于STIRPAT模型执行发电侧碳排放趋势预测。
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公开(公告)号：CN116342077B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310621583.9
申请日：2023-05-30
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06F18/2411 , G06F18/2431 , G06N20/00 , G06N3/04 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本申请涉及电力技术领域，特别是涉及一种适用于数据缺失场站的新能源功率迁移学习预测方法。该方法包括：在确定新建场站的历史运行数据存在缺失的情况下，从其他场站的预测模型中，选择新建场站对应的迁移学习模型；获取新建场站对应的更新数据；其中，更新数据包括补齐后的历史运行数据，以及新建场站在历史时间段之后的预设时间段内采集到的当前运行数据；根据更新数据，构建新建场站对应的增量学习模型；基于新建场站对应的迁移学习模型和增量学习模型，对新建场站在未来时段内的输出功率进行预测，得到功率预测结果。本申请能够对新建场站进行准确的功率预测。
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公开(公告)号：CN115660258B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202211578038.8
申请日：2022-12-09
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种考虑最优碳排放规划的综合能源减碳评估方法和装置。所述方法包括：获取综合能源系统优化前后的目标计划；目标计划包括发电侧的计划发电量、储能设备的储能量以及储能设备的输出功率；根据发电侧的计划发电量，得到发电侧的碳排放变化量；处理发电侧的计划发电量，得到能流的碳排放变化量；处理储能设备的储能量和储能设备的输出功率，得到机组运营的碳排放变化量；根据发电侧的碳排放变化量、能流的碳排放变化量以及机组运营的碳排放变化量，得到综合能源的碳排放变化量；基于综合能源的碳排放变化量，对系统进行减碳评估。采用本方法能够提高对于综合能源系统减碳评估的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116316617A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310603024.5
申请日：2023-05-26
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种多场站智能融合的新能源发电功率区域预测方法和系统。所述方法包括：获取目标区域内各新能源场站在未来时段对应的目标预测发电功率；根据各目标预测发电功率和各新能源场站对所述目标区域的贡献权重，确定所述目标区域的第一预测总发电功率；根据所述目标区域在历史时段的历史实际总发电功率，以及各新能源场站的地理坐标，确定所述目标区域的第二预测总发电功率；根据所述第一预测总发电功率和所述第二预测总发电功率，对所述目标区域在所述未来时段的新能源发电功率进行预测。采用本方法能够将目标区域内多个新能源场站智能融合，从而提高目标区域的预测总发电功率的准确性和全面性。
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公开(公告)号：CN115392792B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211306850.5
申请日：2022-10-25
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于碳排放强度的新能源潜在减碳当量计算方法。该方法包括：获取项目的碳减排量关联数据；碳减排量关联数据包括项目的各阶段的累积碳排量和累积替代碳减排量；根据碳减排量关联数据和碳减排确定模型，确定项目的累积碳减排当量；累积碳减排当量用于表征项目的碳减排能力。采用本方法能够客观、全面和准确地对新能源发电项目的碳减排能力进行评估，新能源发电项目实现碳减排的合理性提供方法支撑。
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公开(公告)号：CN117332900A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311345937.8
申请日：2023-10-17
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F30/28 , G06F30/27 , G01W1/10 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F113/04 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开了一种3D建模输出的新能源小时间尺度功率预测方法。在检测到满足小时间尺度功率预测条件时，获取预测时间段内的多个数值天气预报；将所述多个数值天气预报输入至预先训练好的新能源小时间尺度功率预测模型中，确定与所述多个数值天气预报相对应的多个新能源场站预测功率；其中，所述数值天气预报的数量小于所述新能源场站预测功率的数量，且相邻两个所述新能源场站预测功率之间的间隔时长为目标间隔时长；反馈所述多个新能源场站预测功率。本发明压缩了新能源超短期功率预测的时间间隔，提高了新能源功率预测的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN117236517A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311417290.5
申请日：2023-10-27
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种动态自适应区域光伏日前功率预测方法及系统，其中，方法包括：获取目标发电站在待预测日的原始预测功率数据；基于所述目标发电站的历史发电功率数据，确定所述待预测日的目标功率修正方式；其中，所述历史发电功率数据包括：历史预测功率数据和历史真实功率数据；基于所述目标功率修正方式对所述原始预测功率数据进行修正，得到目标预测功率数据。本发明实施例的技术方案解决了现有技术中，通过基于单一的修正方式对原始预测的发电功率进行修正，导致修正的发电功率的准确率不足的问题，可以根据发电站的发电特点确定更适合的功率修正方式，提高修正后的发电功率的准确率。
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公开(公告)号：CN116976532A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311240894.7
申请日：2023-09-25
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种非参数化的新能源场景‑概率‑区间一体化预测方法，包括：获取待预测的新能源在预测时间段的功率预测曲线；针对所述预测时间段内的目标时间点，基于目标时间点在所述功率预测曲线上对应的预测功率值，确定所述目标时间点在预设的多个预测箱中对应的目标预测箱；每个预测箱均对应有所述新能源的历史实测功率值的概率分布信息；基于所述目标预测箱对应的概率分布信息，生成所述目标预测箱对应的新能源场景集，根据所述新能源场景集，对所述目标时间点的预测功率值进行误差校正，得到所述新能源在所述目标时间点处的预测功率区间。采用本方法能够实现对风电、光伏等新能源功率的不确定性的定量描述，克服点预测方法存在的误差问题。
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