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公开(公告)号:CN114358485A
公开(公告)日:2022-04-15
申请号:CN202111441045.9
申请日:2021-11-30
申请人: 国网山东省电力公司日照供电公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东综合能源服务有限公司
摘要: 本发明提供了一种源荷匹配性评估方法、系统、介质及电子设备,根据获取的新能源端的历史发电功率与负荷端的历史负荷量,得到历史源荷匹配数据;根据获取的第一影响因素数据以及发电功率预测模型,得到新能源端发电功率预测结果;根据获取的第二影响因素数据以及负荷预测模型,得到负荷端的负荷预测结果;根据发电功率预测结果和负荷预测结果,得到未来源荷匹配数据;根据历史源荷匹配数据和未来源荷匹配数据,得到源荷匹配性评估结果;本发明结合历史源荷匹配数据以及未来源荷匹配数据,实现了更稳定和更高精度的源荷匹配性评估。
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公开(公告)号:CN114399078A
公开(公告)日:2022-04-26
申请号:CN202111465115.4
申请日:2021-11-30
申请人: 国网山东省电力公司日照供电公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东综合能源服务有限公司
发明人: 潘广旭 , 宫池玉 , 林国华 , 裴丽伟 , 李英杰 , 封常福 , 胡军 , 王晶 , 陈洋 , 马小伟 , 王瑞琪 , 迟青青 , 王志梁 , 孟凡波 , 杨林林 , 刘光辉 , 孙丽玲
摘要: 本发明提供了一种负荷日前预测与超短期预测的协同预测方法及系统,获取气象数据和日期特征数据;根据气象数据、日期特征数据和预设门控循环单元模型,得到日前负荷预测结果;将日前负荷预测结果的序列扩充数据、历史负荷数据以及气象数据和日期特征数据一起输入到预设卷积神经网络‑门控循环单元超短期负荷预测模型中,得到超短期负荷预测结果;利用超短期负荷预测结果对日前负荷预测结果进行修正,得到修正后的日前负荷预测结果;本发明考虑了超短期负荷预测和日前负荷预测的优势与劣势,将两者综合运用、相互协同,提高了超短期负荷预测与日前负荷预测的精度。
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公开(公告)号:CN112446416A
公开(公告)日:2021-03-05
申请号:CN202011073120.6
申请日:2020-10-09
申请人: 国网山东省电力公司日照供电公司 , 国网山东综合能源服务有限公司
IPC分类号: G06K9/62 , G01R21/00 , G01R23/165 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种非侵入式负荷监测与辨识方法及系统,包括:获取设定时间段内的待测负荷正常工作时的有功功率数据,并进行滤波处理;提取出滤波后的有功功率的最大值待测数据的最大值,将提取出的最大值和滤波前有功功率有效值作为二维空间下的负荷特征;构建训练样本负荷特征库,采用k‑NN算法对所述负荷特征进行聚类分区,完成待测电力负荷的辨识。本发明有益效果:通过低频采样设备对用电器的能耗进行智能化的监测,利用后台服务器对监测到的电力负荷数据进行计算分析,使用k‑NN算法对电力负荷数据进行分类与辨识,从而为用户在低能耗的前提下更高能效地使用电能提供参考,达到节约电能的目的。
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公开(公告)号:CN112766535B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202011486003.2
申请日:2020-12-16
申请人: 国网山东省电力公司日照供电公司 , 国网山东综合能源服务有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q50/08 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要: 本发明提供了一种考虑负荷曲线特征的建筑负荷预测方法及系统,以设定时间间隔获取建筑负荷数据,以一定时间段内若干数据点为一组样本;对建筑负荷数据进行滤波处理,得到负荷数据的平滑曲线;获取每组样本中离散数据拐点形成拐点序列,计算每组样本拟合曲线的斜率,每个历史数据点对应斜率形成斜率序列;将历史数据序列、拐点序列和斜率序列组合成神经网络模型的输入,训练神经网络模型;对训练后的神经网络模型进行测试,利用满足测试要求的神经网络模型对建筑负荷数据进行预测,获取预测结果;本发明不仅考虑了负荷本身的数据特征,还考虑了负荷曲线的特征,从而提高预测精度。
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公开(公告)号:CN114399078B
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202111465115.4
申请日:2021-11-30
申请人: 国网山东省电力公司日照供电公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东综合能源服务有限公司
发明人: 潘广旭 , 宫池玉 , 林国华 , 裴丽伟 , 李英杰 , 封常福 , 胡军 , 王晶 , 陈洋 , 马小伟 , 王瑞琪 , 迟青青 , 王志梁 , 孟凡波 , 杨林林 , 刘光辉 , 孙丽玲
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , H02J3/00
摘要: 本发明提供了一种负荷日前预测与超短期预测的协同预测方法及系统,获取气象数据和日期特征数据;根据气象数据、日期特征数据和预设门控循环单元模型,得到日前负荷预测结果;将日前负荷预测结果的序列扩充数据、历史负荷数据以及气象数据和日期特征数据一起输入到预设卷积神经网络‑门控循环单元超短期负荷预测模型中,得到超短期负荷预测结果;利用超短期负荷预测结果对日前负荷预测结果进行修正,得到修正后的日前负荷预测结果;本发明考虑了超短期负荷预测和日前负荷预测的优势与劣势,将两者综合运用、相互协同,提高了超短期负荷预测与日前负荷预测的精度。
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公开(公告)号:CN112766535A
公开(公告)日:2021-05-07
申请号:CN202011486003.2
申请日:2020-12-16
申请人: 国网山东省电力公司日照供电公司 , 国网山东综合能源服务有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明提供了一种考虑负荷曲线特征的建筑负荷预测方法及系统,以设定时间间隔获取建筑负荷数据,以一定时间段内若干数据点为一组样本;对建筑负荷数据进行滤波处理,得到负荷数据的平滑曲线;获取每组样本中离散数据拐点形成拐点序列,计算每组样本拟合曲线的斜率,每个历史数据点对应斜率形成斜率序列;将历史数据序列、拐点序列和斜率序列组合成神经网络模型的输入,训练神经网络模型;对训练后的神经网络模型进行测试,利用满足测试要求的神经网络模型对建筑负荷数据进行预测,获取预测结果;本发明不仅考虑了负荷本身的数据特征,还考虑了负荷曲线的特征,从而提高预测精度。
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公开(公告)号:CN116404652B
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202310296672.0
申请日:2023-03-24
申请人: 国网山东省电力公司日照供电公司
摘要: 本发明提供一种用于分布式光伏发电量损失补偿的方法及系统,涉及智能补偿技术领域,方法包括:遍历配电网运行控制因子集中进行最优目标提取,根据损失分析模型,基于光伏稳定性因子需求参数对最优电网电压稳定目标、最优线路损耗目标和最优光伏消纳率目标进行损失分析,生成电网电压稳定性损失量、线路损耗损失量和光伏消纳率损失量后进行判断其是否满足损失量阈值,若不满足则进行补偿优化分析,生成电网电压控制补偿量、线路损耗补偿量和光伏消纳率补偿量对电力系统电量损失进行补偿,解决现有技术中光伏的消纳率及配电网不稳定,导致光伏电量损失的技术问题,实现对光伏的消纳率及配电网稳定性进行补偿调整,达到弥补电量损失的技术效果。
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公开(公告)号:CN117543692A
公开(公告)日:2024-02-09
申请号:CN202311523096.5
申请日:2023-11-15
申请人: 国网山东省电力公司日照供电公司
摘要: 本发明公开了一种虚拟同步发电机的时差融合控制方法、系统及装置,涉及虚拟同步发电机技术领域,其技术方案要点是:采用VSG控制算法计算出VSG控制的控制参数;将当前时刻的控制参数分解成参与当前时刻VSG控制的第一参数和参与下一时刻VSG控制的第二参数;将参与当前时刻VSG控制的第一参数和上一时刻所分解的参与当前时刻VSG控制的第二参数融合,得到当前时刻VSG控制的实际参数;将当前时刻VSG控制的实际参数输入到双环控制中,并通过SPWM调制器处理后得到控制逆变器中开关管通断的控制信号。本发明在保持虚拟惯量不变的情况下,可以有效降低一次调频的频次和幅度,增强了分布式新能源并网的稳定性。
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公开(公告)号:CN117416243A
公开(公告)日:2024-01-19
申请号:CN202311743241.0
申请日:2023-12-19
申请人: 国网山东省电力公司日照供电公司
摘要: 本发明公开了一种基于数据处理的低谷慢速充电桩及其充电方法,属于数据处理技术领域,包括:控制器、监测模块、电力负载限制模块、直流充电模块、储能缓冲模块和交叉耦合电路;监测模块通过电力负载限制模块与直流充电模块连接,直流充电模块分别与控制器和交叉耦合电路连接;储能缓冲模块分别与控制器和交叉耦合电路连接;控制器与交叉耦合电路连接;监测模块和储能缓冲模块均与交流电供给侧连接;交叉耦合电路与充电接口连接;电力负载限制模块与储能缓冲模块连接,在监测模块监测到电力负载达到上限时,电力负载限制模块断开直流充电模块,打开储能缓冲模块对待充电电池进行充电。
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公开(公告)号:CN116127302A
公开(公告)日:2023-05-16
申请号:CN202211367332.4
申请日:2022-11-03
申请人: 国网山东省电力公司日照供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F18/214 , G01R31/56 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明涉及一种基于改进AlexNet算法的电动汽车充电装置故障电弧识别方法,包括以下步骤:使用2个3×3卷积核代替1个5×5卷积核,得到改进的AlexNet故障电弧识别模型;采集并处理故障电弧试验数据,建立涵盖多种负载类型样本的故障电弧数据集;使用故障电弧数据集对改进的AlexNet故障电弧识别模型进行训练和验证,将电弧数据输入至训练后的AlexNet故障电弧识别模型进行故障电弧识别。本发明设计合理,其利用卷积神经网络能够自动识别和提取训练集特征的特点,采用深度学习过程直接从电流波形抽取非线性负载故障电弧特征,在满足故障识别准确率的前提下,优化网络架构,能够准确识别电动汽车充电装置电弧故障,可广泛用于电动汽车充电领域。
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