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公开(公告)号：CN117674098A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311621657.5
申请日：2023-11-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司 , 浙江大学
Inventor： 冯华 , 张伟华 , 吴萍萍 , 叶子强 , 吴彬锋 , 詹子仪 , 陈俊仕 , 章寒冰 , 叶吉超 , 吴文俊 , 夏翔 , 赵汉鹰 , 杨世旺 , 孙研缤 , 徐璟 , 吴志华 , 应彩霞 , 张威 , 金梅芬 , 黄剑 , 徐晨阳 , 吕易佳 , 谢天佑 , 陈溪 , 汪力 , 朱益哲 , 杨心宜
IPC: H02J3/00 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N7/01 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种面向不同渗透率的多元负荷时空概率分布预测方法及系统，涉及智能电网技术领域，包括：采集各个供电台区的电力数据及相关信息数据集，并进行预处理；依据供电网格构建空间网格，并将预处理后的电力数据及相关信息数据集按照空间网格的结构进行变换，并提取各个供电网格的数据特征组；采用conv‑LSTM网络对各个供电网格的数据特征组序列进行编码，获得编码数据；采用自注意模块对空间网格中的各个网格的编码数据进行空间聚合，获得聚合数据；将聚合数据输入概率预测模型获得各个供电网格的离散负荷概率分布。本发明充分考虑了不确定性，更加适用于多元负荷的强随机性场景，能够为需求侧响应提供更加可靠的可调度容量信息。
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公开(公告)号：CN118052330A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410342196.6
申请日：2024-03-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司 , 浙江大学
Inventor： 张伟峰 , 吴萍萍 , 赵心怡 , 吴彬锋 , 陈俊仕 , 徐璟 , 吴文俊 , 汪力 , 陈溪 , 詹子仪 , 叶子强 , 杨世旺 , 孙研缤 , 张亦晗 , 吴志华 , 应彩霞 , 张威 , 金梅芬 , 黄剑 , 徐晨阳 , 谢天佑 , 陈郁林 , 黄杏
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于ICEEMDAN‑LSTM的短期电力负荷预测方法及系统，涉及电力负荷预测技术领域，包括获取历史电力负荷数据，构建历史数据集，并对历史数据集进行预处理；将预处理后的历史数据集通过ICEEMDAN进行分解，获取模态分量；将模态分量输入预先建立的LSTM模型中进行训练，并进行电力负荷预测，获取预测结果。本发明通过LSTM对各IMFs分量进行预测，并将其预测结果进行累加以得到最终预测结果，可以极大的提高电力负荷预测结果的准确度，极大地提高了负荷预测的准确度，与直接预测相比，能够辨识各频率负荷分量特性，且适合目前分布式能源发电背景下负荷波动较大的情况。
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公开(公告)号：CN118467992A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410285672.5
申请日：2024-03-13
Applicant: 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司 , 浙江大学
Inventor： 冯华 , 张伟峰 , 吴萍萍 , 叶子强 , 吴彬锋 , 詹子仪 , 陈俊仕 , 章寒冰 , 叶吉超 , 吴文俊 , 夏翔 , 赵汉鹰 , 杨世旺 , 孙研缤 , 徐璟 , 吴志华 , 应彩霞 , 张威 , 金梅芬 , 黄剑 , 徐晨阳 , 吕易佳 , 谢天佑 , 陈溪 , 汪力
IPC: G06F18/2113 , H02J3/00 , G06F18/213 , G06F18/243 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/086 , G06N3/0985 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于元启发式算法优化的短期电力负荷预测方法、系统及存储介质，属于电力负荷预测技术领域，包括对获取的历史电力负荷数据和历史气象数据进行预处理，得到初始特征数据集；将初始特征数据集输入至预先构建的电力负荷短期预测模型进行预测，得到短期电力负荷预测结果。本发明通过在长短期记忆网络结构中引入堆叠残差模块构成融合残差优化网络模块，并设计多策略的鲸鱼优化算法进行超参数全局寻优，不仅可以更好地捕捉电力负荷的长期依赖模式，更准确地预测电力负荷的动态变化，而且实现了快速、有效的超参数调参工程，极大提高了模型的鲁棒性和预测准确性。
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公开(公告)号：CN117674098B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311621657.5
申请日：2023-11-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司 , 浙江大学
Inventor： 冯华 , 张伟华 , 吴萍萍 , 叶子强 , 吴彬锋 , 詹子仪 , 陈俊仕 , 章寒冰 , 叶吉超 , 吴文俊 , 夏翔 , 赵汉鹰 , 杨世旺 , 孙研缤 , 徐璟 , 吴志华 , 应彩霞 , 张威 , 金梅芬 , 黄剑 , 徐晨阳 , 吕易佳 , 谢天佑 , 陈溪 , 汪力 , 朱益哲 , 杨心宜
IPC: H02J3/00 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N7/01 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种面向不同渗透率的多元负荷时空概率分布预测方法及系统，涉及智能电网技术领域，包括：采集各个供电台区的电力数据及相关信息数据集，并进行预处理；依据供电网格构建空间网格，并将预处理后的电力数据及相关信息数据集按照空间网格的结构进行变换，并提取各个供电网格的数据特征组；采用conv‑LSTM网络对各个供电网格的数据特征组序列进行编码，获得编码数据；采用自注意模块对空间网格中的各个网格的编码数据进行空间聚合，获得聚合数据；将聚合数据输入概率预测模型获得各个供电网格的离散负荷概率分布。本发明充分考虑了不确定性，更加适用于多元负荷的强随机性场景，能够为需求侧响应提供更加可靠的可调度容量信息。
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公开(公告)号：CN118467992B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410285672.5
申请日：2024-03-13
Applicant: 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司 , 浙江大学
Inventor： 冯华 , 张伟峰 , 吴萍萍 , 叶子强 , 吴彬锋 , 詹子仪 , 陈俊仕 , 章寒冰 , 叶吉超 , 吴文俊 , 夏翔 , 赵汉鹰 , 杨世旺 , 孙研缤 , 徐璟 , 吴志华 , 应彩霞 , 张威 , 金梅芬 , 黄剑 , 徐晨阳 , 吕易佳 , 谢天佑 , 陈溪 , 汪力
IPC: G06F18/2113 , H02J3/00 , G06F18/213 , G06F18/243 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/086 , G06N3/0985 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于元启发式算法优化的短期电力负荷预测方法、系统及存储介质，属于电力负荷预测技术领域，包括对获取的历史电力负荷数据和历史气象数据进行预处理，得到初始特征数据集；将初始特征数据集输入至预先构建的电力负荷短期预测模型进行预测，得到短期电力负荷预测结果。本发明通过在长短期记忆网络结构中引入堆叠残差模块构成融合残差优化网络模块，并设计多策略的鲸鱼优化算法进行超参数全局寻优，不仅可以更好地捕捉电力负荷的长期依赖模式，更准确地预测电力负荷的动态变化，而且实现了快速、有效的超参数调参工程，极大提高了模型的鲁棒性和预测准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116777141A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310606780.3
申请日：2023-05-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
Inventor： 赵萍 , 张威 , 章寒冰 , 吴彬锋 , 陈俊仕 , 王荣根 , 范素丽 , 吴文俊 , 黄剑 , 章晓丽 , 詹子仪 , 沈丹涛 , 应彩霞 , 徐晨阳 , 谢天佑 , 杨世旺 , 吴红丹 , 吴萍萍 , 张亦晗 , 汪力 , 金梅芬
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06Q50/06 , G06Q10/067
Abstract: 本发明公开了一种钢铁厂余热回收系统的优化方法，通过建立设备规划优化模型和设备运行控制优化模型对钢铁厂余热回收系统的系统结构模型进行优化，得到优化结果，控制所述钢铁厂余热回收系统运行，以使钢铁厂低温余热回收获得最大的经济效益。本发明实施例能够同时考虑峰谷电价和天然气价格对余热回收的经济效益影响，构建钢铁工厂余热回收系统中有机朗肯循环单元、电热泵单元、换热器直接供热单元、吸收式制冷单元、电制冷单元和燃气锅炉等系统成分的模型，建立设备最优规划和运行控制优化模型，根据模型的优化结果，完成余热回收系统中设备的定容并控制余热回收设备的运行状态，以使钢铁厂低温余热回收获得最大的经济效益。
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公开(公告)号：CN119228168B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411719804.7
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司
Inventor： 张伟峰 , 杨世旺 , 张亦晗 , 陈溪 , 徐晨阳 , 应彩霞 , 范建 , 叶吉超 , 金梅芬 , 张威 , 谢天佑 , 孙研缤 , 秦杰 , 吴彬锋 , 章寒冰 , 叶子强 , 詹子仪 , 汪力
IPC: G06F30/27 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的短期负荷预测方法及系统，该方法包括：获取目标电力系统的历史负荷数据以构成初始负荷数据集，并对初始负荷数据集进行预处理，得到目标负荷数据集；对目标负荷数据集进行聚类，得到多个具有不同用电特征的负荷数据子集；对负荷数据子集进行位置编码，并将位置编码后的负荷数据子集通过多头自注意力机制进行特征提取，得到第一输出特征；将第一输出特征通过通道注意力机制进行频域变换，得到负荷频域特征；将负荷数据子集和负荷频域特征通过掩码交叉注意力机制进行特征恢复，并对得到的第二输出特征进行短期负荷预测，得到预测结果。本发明能够实现新型电力系统下的高精度短期负荷预测，极大提高预测效率。
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公开(公告)号：CN119921323A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510406836.X
申请日：2025-04-02
Applicant: 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司
Abstract: 本发明提供了一种综合能源系统的数据集构建方法和系统。实现方案为：基于综合能源系统的第一QS文件数据，确定第一网络拓扑，对该网络拓扑中的多个输电线路进行中断，得到第二网络拓扑；基于第二网络拓扑中各个输电线路的开关状态，以及各个节点的电压，在第二网络拓扑中，从最高电压的第一节点开始按照电压从高至低的原则搜索第一节点到其他节点的连通路径，得到目标网络拓扑；基于目标网络拓扑，处理第一QS文件数据中的空充线路和变压器等效模型，并将其映射到潮流计算模型然后进行潮流计算，基于潮流计算结果，更新第一QS文件数据，得到目标QS文件数据。从而，可以快速准确地得到综合能源系统的数据集。
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公开(公告)号：CN119918758A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510413340.5
申请日：2025-04-03
Applicant: 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/084 , G06N3/0499 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了一种综合能源系统模型预测控制方法及系统，所述方法包括构建综合能源系统物理模型，并根据所述综合能源系统物理模型，获取综合能源系统运行状态数据；构建神经网络模型，对所述综合能源系统运行状态数据进行数字化处理，采用处理后的运行状态数据对所述神经网络模型进行训练；根据训练后的神经网络模型，预测所述综合能源系统有限时间内的动态响应结果，并求解最优控制序列，以实现所述综合能源系统的优化调度。基于物理信息神经网络的综合能源系统模型预测控制策略，能够在系统机理复杂、深度耦合，系统参数时变、模型失配的情况下，实现对综合能源系统的优化调度。
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公开(公告)号：CN119921386A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510406838.9
申请日：2025-04-02
Applicant: 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司
Abstract: 本发明公开的基于深度强化学习的微电网的分布式储能调节方法及系统，根据获取的微电网数据并考虑需求响应建立微电网内部各组分的响应模型；根据微电网的状态及储能动作决策设置所述微电网的状态空间、动作空间以及奖励函数；根据所述响应模型、所述状态空间、所述动作空间以及所述奖励函数，采用对抗网络结构构建优势神经网络模型；将深度强化学习与WHO算法相结合，通过算法迭代寻优，确定所述优势神经网络模型的神经网络权重，根据得到的优势神经网络模型并依据各时刻的微电网状态确定当前储能调节决策。本方案能够提高储能调节应对随机性的能力，调节效果稳定，能够提高微电网整体效率。
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