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公开(公告)号：CN112380268A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011164152.7
申请日：2020-10-27
Applicant: 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学 , 国网宁夏电力有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/215 , H03M7/30
Abstract: 本公开涉及一种等间隔时间序列压缩方法、装置、设备和存储介质，可以应用于电力系统中的时间序列数据压缩处理情况，例如对风电出力时间序列等新能源发电相关的时间序列数据进行压缩等，其中，该方法包括：将原始时间序列数据中交错分布的极大值点和极小值点作为原始时间序列数据的特征关键点；从多个特征关键点中确定原始时间序列数据的多个定点；从原始时间序列数据中处于任意相邻的两个定点之间的时间序列数据中，等间隔地确定与插入点数量对应的多个插入点，最终生成压缩时间序列数据。本公开可以在尽可能保留原始数据的时序特征的前提下达到较好的压缩比，压缩前后数据特征差别较小，提高了后续基于时间序列数据的计算准确性和运算效率。
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公开(公告)号：CN112380268B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202011164152.7
申请日：2020-10-27
Applicant: 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学 , 国网宁夏电力有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/215 , H03M7/30
Abstract: 本公开涉及一种等间隔时间序列压缩方法、装置、设备和存储介质，可以应用于电力系统中的时间序列数据压缩处理情况，例如对风电出力时间序列等新能源发电相关的时间序列数据进行压缩等，其中，该方法包括：将原始时间序列数据中交错分布的极大值点和极小值点作为原始时间序列数据的特征关键点；从多个特征关键点中确定原始时间序列数据的多个定点；从原始时间序列数据中处于任意相邻的两个定点之间的时间序列数据中，等间隔地确定与插入点数量对应的多个插入点，最终生成压缩时间序列数据。本公开可以在尽可能保留原始数据的时序特征的前提下达到较好的压缩比，压缩前后数据特征差别较小，提高了后续基于时间序列数据的计算准确性和运算效率。
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公开(公告)号：CN110298551A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910472844.9
申请日：2019-05-31
Applicant: 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种针对市场化园区能源协同运行紧迫度的评级模型，包括以下步骤：S1：建立评级指标体系，通过发电资源协同利用紧迫度、输配电资源协同运行紧迫度以及高效用电紧迫度三个方面建立了园区综合能源系统协同运行紧迫度评级指标体系，S2：指标评价标准，包括发电资源协同利用环节评价标准、输配电资源协同运行环节评价标准与高效用电环节评价标准，S3：评级方法。本发明主要针对一种针对市场化园区能源协同运行紧迫度的评级模型，其评级方法更加科学合理，采用层次分析法和加权平均法为综合评价方法，以完成园区发电资源协同利用紧迫度、输配电资源协同运行紧迫度和高效用电紧迫度评分。
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公开(公告)号：CN109871997A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910114498.7
申请日：2019-02-14
Applicant: 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种适应复杂环境的降温负荷组合测算系统，包括以下步骤：运用基于SVR-Winters的变尺度基本负荷测算模型完成对降温负荷的一次降温负荷测算；运用基于EMD-Kmeans的分解再聚合模型进行对非气象性随机因素的剔除，完成降温负荷的二次降温负荷测算；所述一次降温负荷测算即根据基本负荷在月度时间尺度上的变化与相关影响因素运用支持向量回归模型做回归。本发明所述的一种适应复杂环境的降温负荷组合测算系统，该适应复杂环境的降温负荷组合测算系统通过对降温负荷的一、二次降温负荷测算解决了基本负荷月间差异大以及日内波动较大等问题，具有较高测算精度及良好适应性，能够有效提高负荷预测精度以及电网运行优化速度，带来更好的使用前景。
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公开(公告)号：CN114595861A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202111581634.7
申请日：2021-12-22
Applicant: 国网宁夏电力有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络进行电力负荷预测的方法，包括：搜集待处理年尺度数据与月尺度数据并进行相关性检验，确立年尺度数据，月尺度数据中的关键影响因素；分别关键影响因素及对应的年度电力最大负荷数据和对应的月度电力最大负荷数据，进行季节分解，得到相应的年数据趋势分量、年数据残差分量和年数据周期分量和相应的月数据趋势分量、月数据残差分量和月数据周期分量；然后分别进行协整检验和降维处理，得到LSTM模型的相应分量；将各分量输入LSTM模型中，得到个分量的预测分量；根据预测分量，采用LSTM循环神经网络的自学习能力将其进行拟合，得出电力负荷预测值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114123258B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202111334655.9
申请日：2021-11-11
Applicant: 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 , 西安交通大学 , 国网宁夏电力有限公司
IPC: H02J3/28 , H02J3/38 , H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种风光储容量配置并行优化方法及系统，通过构建考虑时‑空相关性的新能源典型日出力不确定集作为协调规划与运行的边界条件，使配置过程既避免了全年海量数据的计算负担，同时又兼顾新能源发电的随机性，保证所得配置结果贴近实际，有利于电力系统的可靠运行。另外，提出典型日并行计算方式，有效地消除了典型日个数增加对配置过程计算时间的影响，实现配置过程的高效计算，提高系统运行的经济性。
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公开(公告)号：CN115204034A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210655423.1
申请日：2022-06-10
Applicant: 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 , 国网宁夏电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/38 , G06F113/04 , G06F113/06 , G06F119/06
Abstract: 本发明涉及风力发电技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的风电功率建模方法、系统和电子设备，方法包括：S1、对风电功率所关联的每个影响因子的影响度进行降序排序，得到序列；S2、获取f个历史时刻的每个目标影响因子的具体数据和风电功率的具体值，并进行归一化处理，得到数据样本集，其中，序列中的前F个影响度所分别对应的影响因子均为目标影响因子；S3、基于数据样本集，对预设深度学习模型进行训练，得到风电功率模型。选用影响度较大的影响因子作为目标影响因子，建立数据样本集，然后进行模型训练，既能保证风电功率模型的精度，还减少训练所耗费的时间。
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公开(公告)号：CN114792994A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210151985.2
申请日：2022-02-18
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网宁夏电力有限公司 , 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院
IPC: H02J3/46
Abstract: 本发明提供了一种新能源与外送联络线时序生产模拟优化方法和系统，包括：将未来待优化时长划分为多个子优化周期，每个子优化周期包含多个优化时段，获取未来待优化周期各时段下的运行边界条件数据；基于获取到运行边界条件数据，计算联络线在未来年各子优化周期内的外送电量；基于预先建立的新能源生产模拟运行优化模型，利用获取到的运行边界条件数据和未来待优化时长各子优化周期内的外送电量，求解得到各个子优化周期对应的新能源消纳量结果；基于各个子优化周期对应的新能源消纳量，相加求和得到全年的新能源消纳量结果。本发明能够合理优化联络线在各时段的外送功率，更好的适应新能源出力的随机波动性，实现新能源的最大化消纳。
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公开(公告)号：CN114123258A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111334655.9
申请日：2021-11-11
Applicant: 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 , 西安交通大学 , 国网宁夏电力有限公司
Abstract: 本发明提供一种风光储容量配置并行优化方法及系统，通过构建考虑时‑空相关性的新能源典型日出力不确定集作为协调规划与运行的边界条件，使配置过程既避免了全年海量数据的计算负担，同时又兼顾新能源发电的随机性，保证所得配置结果贴近实际，有利于电力系统的可靠运行。另外，提出典型日并行计算方式，有效地消除了典型日个数增加对配置过程计算时间的影响，实现配置过程的高效计算，提高系统运行的经济性。
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公开(公告)号：CN116049323A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202111226725.9
申请日：2021-10-21
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网宁夏电力有限公司 , 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06F16/28 , G06F16/22 , G06F16/172 , G06F16/182 , G06F18/24 , G06Q10/10 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出一种用于电力系统时序生产模拟的海量数据管理方法和系统，包括：当导入新能源时序发电数据时，检查新能源时序发电数据的合法性；若合法性检查结果为存在非法或缺失数据时，基于预先存储的各地区历史气象资源数据对新能源时序发电数据进行校正，将校正后新能源时序发电数据分布式存储到多个文件型关系数据库；否则将新能源时序发电数据分布式存储到多个文件型关系数据库；本发明用于解决现有大数据管理无法对非法和缺失数据进行筛选和校正，降低了在实际电网运行过程中由于网络和设备运行等问题导致的数据错误和数据缺失。通过为用户检查和校正数据，降低了人工需要校正数据的工作量，提升了数据录入效率，保证了数据的完整性和可用性。
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