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公开(公告)号：CN116805173A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310576086.1
申请日：2023-05-22
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于多尺度时序卷积神经网络的母线负荷预测方法，获取若干母线的历史负荷数据以及对应的历史天气数据集并进行初步处理，提取相关特征分别作为训练集和验证集；根据训练集中相关特征与母线负荷预测的相关程度，确定训练数据集；将训练数据集分别输入单向LSTM模型、密集链接TCN模型、多尺度CNN模型中进行训练；通过验证集分别验证训练好的三种模型，根据三种模型预测的精确程度确定似然函数系数并构建融合预测模型；通过融合预测模型对母线负荷进行预测。采用多模型混合决策，从多尺度去学习时序数据的分布特性，提升了母线负荷预测的精确性和稳定性，降低了因分布式资源影响而导致的时序规律不确定性而产生的模型难以学习的问题。
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公开(公告)号：CN117498311A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311405954.6
申请日：2023-10-26
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
摘要： 本发明公开了一种考虑分布式光伏影响的母线负荷预测方法及系统，方法的步骤包括根据当前运行方式，实时生成不同时刻的母线用电负荷数据和分布式光伏出力数据，分析不同天气因素对母线用电负荷和分布式光伏的影响，根据天气因素分析结果和数据，分别建立用电负荷预测模型和分布式光伏预测模型，输入历史时刻的数据和预测的天气因素数据，分别得到母线用电负荷预测结果和分布式光伏出力预测结果，根据母线和分布式光伏的接线关系，计算得到母线负荷下网的预测结果。通过采用实时拓扑关系分析，精确还原了母线用电负荷有功数据，为母线负荷预测提供了精确的样本数据，有效提高了母线负荷预测的精确度。
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公开(公告)号：CN117455153A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311390383.3
申请日：2023-10-25
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
发明人： 吴烁民 , 昌力 , 滕贤亮 , 徐立中 , 曹荣章 , 朱炳铨 , 李永刚 , 闪鑫 , 项中明 , 冷月 , 孙珂 , 唐绮雯 , 张彦涛 , 臧振东 , 王文 , 殷阅军 , 陈玉辰 , 沈阳
IPC分类号： G06Q10/0631 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06Q10/20
摘要： 本发明公开了一种资源与主网挂接关系搜索方法、系统、设备及存储介质，包括依据变压器遥测数据和交流线路遥测数据，生成变压器带电状态和交流线路带电状态；基于变压器带电状态、交流线路带电状态、所有物理电气设备模型的电压等级和当前与低压资源关联的关键设备集合，得到要重新获取与主网挂接关系的低压资源列表；从要重新获取与主网挂接关系的低压资源列表中低压资源出发，根据物理电气设备模型间的物理连接关系，采用广度优先搜索方法，在广度优先搜索过程中，利用开关刀闸遥信数据、变压器遥测数据、交流线路遥测数据、变压器各绕组电压等级，缩小搜索低压资源与220kV变压器之间的连接关系的范围，得到搜索结果。
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公开(公告)号：CN114841569A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210490867.4
申请日：2022-05-07
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F30/20 , H02J3/00 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种负荷侧用电的碳排放量核算方法、系统及存储介质，所述方法首先根据输电线路上每个线路汇集点和发电并网点的一次能源电量占比计算该输电线路的单位电量碳排放量，然后从用电侧开始，根据每条输电线路上的输电量计算该输电线路的碳排放量，最后根据与负荷侧受端落点相连接的输电线路的单位电量碳排放量以及负荷侧用实际电量计算负荷侧的一次能源电量的碳排量；本发明解决了目前负荷侧主体无法进行有效核算，只能平摊碳排放量的问题，能够精准划分线路汇集点和负荷侧受端落点，精确核算每段输电线路和负荷侧受端落点的单位电量碳排放量，进而核算负荷侧碳排放量。
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公开(公告)号：CN115860801A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211661495.3
申请日：2022-12-23
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： G06Q30/0202 , H02J3/46 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种现货市场与调峰市场的分步出清方法及系统，所述方法为电能量现货市场出清，出清结束后若存在设备的热稳定限额越限，或电能量现货市场出清结果存在不平衡量，则以最小化机组运行费用和调峰费用为目标进行调峰市场出清，得到出清结果；其中对参与调峰的机组和不参与调峰的机组分别建立出清模型；本发明所述的方法可以适应机组的U型报价，考虑因网络安全约束造成，同时可以满足系统平衡要求，并实现机组阻塞价格的重新计算，进而判断机组调峰的原因，为机组调峰的结算提供依据。
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公开(公告)号：CN114936590A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210420774.4
申请日：2022-04-21
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种光伏电站弃光数据识别方法、装置及存储介质，包括：获取光伏电站的历史发电功率数据和对应的辐照数据并生成样本点集；对样本点集进行预处理；根据辐照数据将预处理后的样本点集划分为多个样本区域；根据3‑sigma法则对样本区域进行异常数据筛除；根据基于DBSCAN算法的二次聚类方法对异常数据筛除后的每个样本区域进行聚类分析获取弃光数据；本发明能够全自动、高效率的识别光伏电站弃光数据，为光伏电站发电预测提供更加合理、典型的历史数据。
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公开(公告)号：CN117613856A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311437035.7
申请日：2023-10-31
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214
摘要： 本发明公开了一种母线负荷自适应预测方法和系统。所述方法包括：获取变电站数值天气预报数据和母线历史实测负荷数据，并按时序对齐；将数据划分为样本集和预测集；对样本集中的数据进行异常检测；对检测后的样本集采用填充或丢弃的策略进行清洗；基于清洗后的样本集生成特征；使用相关系数和特征重要程度对特征进行筛选，以交叉验证的方式将样本集划分为训练集和验证集，构建XGBoost预测模型，并通过验证筛选出最优模型参数；利用预测集进行预测，并构建自适应的输出结果修正策略，对模型输出结果进行修正，得到最终的母线负荷预测结果。本发明对模型的输入输出进行偏差校正，进一步提高母线负荷预测准确率和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117473440A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311420476.6
申请日：2023-10-27
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/15 , G06Q50/06 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种电力时序数据预测算法集成管理系统及方法，系统包括：算法集成模块，内置多种预测算法，支持多种算法的并行计算；建模训练模块，对输入数据中存在的异常数据、缺失数据进行清洗和填充，并对处理后的数据进行特征工程并构建训练数据集，根据不同预测任务进行建模训练和测试；算法评价模块，内置多个评价指标，从不同维度评价算法的效果；算法优选模块，通过优选策略，实现算法和超参数的自动选择。本发明能够集成多种预测算法，并且能够针对不同电力时序数据预测任务快速实现算法建模和优选。
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公开(公告)号：CN114841470A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210675360.6
申请日：2022-06-15
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种考虑网络安全和可调度负荷的系统旋转备用容量计算方法，包含以下步骤：步骤1、根据基础数据，以购电成本最低为优化目标，建立机组组合优化计算模型；步骤2、根据系统旋转备用需求，将备用需求总量分配到各机组，并考虑可调度负荷，建立各机组的正旋转备用和负旋转备用出力范围约束；步骤3、将各机组旋转备用容量和可调度负荷纳入安全约束计算中，计算出各机组实际承担的最大备用容量；步骤4、将计算出的各机组的旋转备用容量，累加为系统旋转备用容量，考虑可调度负荷的使用情况，精确计算出满足网络安全约束的系统备用容量数值。该方法充分考虑网络安全约束和可调度负荷对备用容量的影响，能够精准计算出旋转备用容量。
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公开(公告)号：CN111798031A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010502843.7
申请日：2020-06-04
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于RBF隐层参数优化的短期母线负荷预测方法，利用训练样本对基于RBF神经网络的短期母线负荷预测模型进行训练；将输入量输入训练后的短期母线负荷预测模型,得到短期母线负荷。本发明基于近邻传播法对RBF神经网络隐含层节点的中心矢量进行选择，避免了隐含层神经元过多导致的过拟合问题，也避免了隐含层神经元过少导致的预测精度低的问题。本发明以网络拟合绝对误差平方和最小为目标函数，基于遗传算法对RBF神经网络隐含层基宽参数进行优化，保证了预测模型参数的合理性和自适应性。
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