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公开(公告)号：CN113364051A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110692975.5
申请日：2021-06-22
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑海上风电接入的多电源系统容量配置调度方法及装置，首先依据出力特性及互补关系，选择电源与储能类型，建立考虑海上风电集群接入的多电源系统模型；然后根据所选电源及储能建立多电源系统建设、运行及维护成本模型；其次以总成本最优为目标函数构建多电源系统双层优化配置规划模型，同时计及海上风电功率预测误差对模型进行鲁棒优化；最后调用自适应惯性权重粒子群算法及Cplex求解器对上、下层模型进行求解，得到考虑海上风电接入的多电源系统的容量配置及调度规划方案。本发明基于鲁棒优化以及双层优化容量配置及调度规划方法，获得了针对海上风电接入并计及预测误差的多电源配置规划方案，提升了电力系统运行的经济性、可靠性。
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公开(公告)号：CN113364051B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202110692975.5
申请日：2021-06-22
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑海上风电接入的多电源系统容量配置调度方法及装置，首先依据出力特性及互补关系，选择电源与储能类型，建立考虑海上风电集群接入的多电源系统模型；然后根据所选电源及储能建立多电源系统建设、运行及维护成本模型；其次以总成本最优为目标函数构建多电源系统双层优化配置规划模型，同时计及海上风电功率预测误差对模型进行鲁棒优化；最后调用自适应惯性权重粒子群算法及Cplex求解器对上、下层模型进行求解，得到考虑海上风电接入的多电源系统的容量配置及调度规划方案。本发明基于鲁棒优化以及双层优化容量配置及调度规划方法，获得了针对海上风电接入并计及预测误差的多电源配置规划方案，提升了电力系统运行的经济性、可靠性。
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公开(公告)号：CN113902170A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111059147.4
申请日：2021-09-10
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 河海大学
Inventor： 魏佳 , 鉴庆之 , 李文升 , 张栋梁 , 刘晓明 , 孙东磊 , 袁振华 , 赵龙 , 汪湲 , 杜鹏 , 田鑫 , 杨思 , 高效海 , 王男 , 张辉 , 程佩芬 , 杜欣烨 , 孙永辉 , 周衍
Abstract: 本发明公开了一种基于复合分位数回归的海上风电功率概率预测方法，该方法首先分析概率预测区间评价指标，基于该指标的预测区间改进策略，且综合考虑预测区间的可靠度、敏锐度；然后分析预测区间评价指标，计及可靠度、敏锐度，提出复合分位数回归模型，通过调节系数优化预测指标之间的权重，进一步提高预测区间性能，完成预测区间综合性能优化；最后输入风电功率时间序列，实现超短期概率预测。算例测试表明，本发明的预测区间性能明显优于传统基于分位数回归模型的预测模型，能提供高质量的概率预测区间。
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公开(公告)号：CN113902170B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202111059147.4
申请日：2021-09-10
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 河海大学
Inventor： 魏佳 , 鉴庆之 , 李文升 , 张栋梁 , 刘晓明 , 孙东磊 , 袁振华 , 赵龙 , 汪湲 , 杜鹏 , 田鑫 , 杨思 , 高效海 , 王男 , 张辉 , 程佩芬 , 杜欣烨 , 孙永辉 , 周衍
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06F30/27 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于复合分位数回归的海上风电功率概率预测方法，该方法首先分析概率预测区间评价指标，基于该指标的预测区间改进策略，且综合考虑预测区间的可靠度、敏锐度；然后分析预测区间评价指标，计及可靠度、敏锐度，提出复合分位数回归模型，通过调节系数优化预测指标之间的权重，进一步提高预测区间性能，完成预测区间综合性能优化；最后输入风电功率时间序列，实现超短期概率预测。算例测试表明，本发明的预测区间性能明显优于传统基于分位数回归模型的预测模型，能提供高质量的概率预测区间。
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公开(公告)号：CN111767398A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010610878.2
申请日：2020-06-30
Applicant: 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 河海大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F16/35 , G06F40/242 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的二次设备故障短文本数据分类方法，该方法首先采集二次设备故障的文本信息数据，确定数据集，得到训练样本集；并且对二次设备故障短文本数据进行预处理，将词数据与词向量一一映射得到文本向量数据；然后利用训练样本对卷积神经网络模型进行训练，得到训练后的卷积神经网络模型；接着根据验证集数据，将测试输入数据输入到已经完成训练的卷积神经网络模型，模型输出值即为待分类的二次设备故障短文本信息的分类结果。基于卷积神经网络的二次设备故障短文本数据分类方法，利用卷积神经网络模型良好的特征筛选分析能力，提高了预测的精度，强化了模型的泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110598929B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN201910851876.X
申请日：2019-09-10
Applicant: 河海大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种风电功率非参数概率区间超短期预测方法，该方法基于自适应LASSO和极限学习机。首先对风功率序列进行非线性分位数回归得到自适应调节参数；然后利用基于自适应LASSO的分位数回归和改进的贝叶斯信息准则计算最优的基于极限学习机的分位数回归模型输出系数；最后输入风功率时间序列，得到超短期预测值。本发明所述方法构建的分位数回归预测模型，其区间评分明显优于传统基于分位数回归的预测模型，并且预测精度和区间宽度综合指标较好，极大的提高了风电功率预测可信度。
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公开(公告)号：CN114818827A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210546135.2
申请日：2022-05-19
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于seq2point网络的非侵入式负荷分解方法，构建seq2point非侵入式负荷分解模型，并对模型进行训练；以滑动窗口读取总负荷功率时间序列生成输入序列；将输入序列输入到一维卷积层，以改进一维卷积网络自动提取输入序列特征，得到功率数据的分布式特征；将提取好的分布式功率特征放在定长的全连接层进行保存，通过激活函数将整合到样本空间的功率数据的分布式特征输出，得到分解后的功率序列，从而实现Seq2point负荷分解。本发明充分考虑了数据特征提取和基于时间序列的数据特点，通过Conv1D对数据进行特征自提取，减小了在低频采样下的识别误差。本发明有比较好的泛化能力，可以对多种电器进行识别。
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公开(公告)号：CN110837866A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201911085240.5
申请日：2019-11-08
Applicant: 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 新疆大学 , 河海大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司
Inventor： 南东亮 , 王开科 , 王维庆 , 孙永辉 , 于永军 , 魏伟 , 吴杰 , 杨飞 , 王晓飞 , 冯小萍 , 赵启 , 周杰 , 张路 , 武家辉 , 田景辅 , 周勇 , 彭寅章 , 陈凯
Abstract: 本发明公开了一种基于XGBoost的电力二次设备缺陷程度评估方法，该方法首先采集并整理电力系统二次设备相关缺陷数据，对采集到的电力系统二次设备历史缺陷数据进行去重、异常值过滤、去除缺失值等一系列预处理工作；然后基于Apriori算法对处理好的数据进行关联规则挖掘，筛选出与电力系统二次设备缺陷程度具有强关联规则的特征建立特征指标集，并对指标数据进行特征及标签编码，经过数据分组后，分别利用训练集和测试集数据对XGBoost模型进行训练和参数寻优；最后，用训练好的分类模型实现电力系统二次设备缺陷的准确分类，进而可以很好的辅助检修人员进行设备的维护与管理。
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公开(公告)号：CN110598929A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910851876.X
申请日：2019-09-10
Applicant: 河海大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种风电功率非参数概率区间超短期预测方法，该方法基于自适应LASSO和极限学习机。首先对风功率序列进行非线性分位数回归得到自适应调节参数；然后利用基于自适应LASSO的分位数回归和改进的贝叶斯信息准则计算最优的基于极限学习机的分位数回归模型输出系数；最后输入风功率时间序列，得到超短期预测值。本发明所述方法构建的分位数回归预测模型，其区间评分明显优于传统基于分位数回归的预测模型，并且预测精度和区间宽度综合指标较好，极大的提高了风电功率预测可信度。
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公开(公告)号：CN119518976A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411638371.2
申请日：2024-11-16
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司经济技术研究院 , 国网内蒙古东部电力设计有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑季节储氢的区域能源系统日前调度方法，包括以下步骤：步骤一、获取数据：对往年的天气信息和调度信息进行统计和整理，并按照日期进行依次排布，并按照季节进行区域划分，并将其中的特殊数据进行注明；步骤二、建立约束条件：根据使用的实际情况和因素，进行综合整理，并建立约束条件；步骤三、预测模型：根据往年的数据描述氢储能系统的运行状况和能量变化状况，建立氢储能系统的存储模型；步骤四、模型表达：将得到的存储模型按照方便工作人员理解的方式进行表达，得到结果。该考虑季节储氢的区域能源系统日前调度方法，不仅能够根据往年的数据更精准的预测数据，还能根据约束条件，使得预测的数据更加精准。
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