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公开(公告)号：CN119813166A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411817970.0
申请日：2024-12-11
Applicant: 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电动汽车集群充电负荷区间预测方法，属于电气工程技术领域。所述方法包括：首先，建立QR‑LSTM神经网络模型；然后，选择包含历史同一时间点的充电功率与日历信息的数据集作为输入变量，在此基础上，对日历信息采用one‑hot编码方法进行处理以转换为数值变量；接着，在模型的训练过程中，将数据集采用滑动窗口法进行处理，并对数据进行归一化处理；训练好的模型即可对配电台区内电动汽车集群充电负荷进行区间预测。本发明考虑到电动汽车充电负荷的不确定性，提出的预测方法能够对电动汽车集群充电负荷进行区间预测；预测结果可以为电网规划，需求响应等提供理论支撑。
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公开(公告)号：CN118449196A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410521783.1
申请日：2024-04-28
Applicant: 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J3/46 , G06F18/2113 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096 , H02J3/14 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于变分模态分解的相似台区筛选及空调负荷功率辨识方法，包括：根据环境量测数据对相似台区进行初筛，对得到的净负荷曲线进行变分模态分解，估计其中对环境因素敏感的模态成分；对待估计台区的净负荷曲线进行变分模态分解并估计其中对环境因素敏感的模态成分，根据待估计台区与初筛后相似台区中对环境因素敏感模态成分的相似度对初筛后的相似台区赋以不同的权重，实现二次筛选；根据筛选结果采用迁移学习思路，将相似台区的空调负荷等数据作为模型输入，实现待估计台区中空调负荷的辨识。本发明对相似台区进行了精细筛选，将经过精细筛选的台区中的空调负荷迁移应用到待估计台区中，能有效提升空调负荷功率辨识方法的准确度。
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公开(公告)号：CN114336608A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111653393.2
申请日：2021-12-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑动态增容和重构的机组阻塞优化方法及系统。当电网网架投资跟不上装机容量投资的情况下，就会出现由于线路或者断面的热稳限额约束电厂电力的送出，进而产生弃风弃光的现象，对全社会的资源造成浪费。本发明通过以消除电网机组阻塞风险为目标，进行重构优化，消除电网短时阻塞问题；通过以机组阻塞容量最少以及调整开关数最少两方面为目标，进行动态增容，消除电网短时阻塞问题；可以提高电网现有装机容量的利用率，可操作性强，具有较为显著的可推广性。
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公开(公告)号：CN119885823A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411751430.7
申请日：2024-12-02
Applicant: 浙江大学 , 浙江电力交易中心有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F30/27 , G06N20/20 , G06F18/2431 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的电力市场出清仿真冗余约束削减方法。旨在提高电力市场出清仿真优化的效率和准确性。包括以下步骤：收集电力市场出清的历史数据，并生成大量电力市场运行场景。在不同场景下运行电力市场出清模型生成对应的出清结果，将其作为模拟数据。将历史与模拟数据合并共同作为数据集合，计算各个数据对应约束的裕度，初步判断冗余约束。将数据集合作为输入数据，各机组的出清电量作为输出数据，并将历史数据划分为训练集和测试集，将训练集输入随机森林模型进行训练，并用测试集测试精度。在某一市场运行环境下，运行得到删减后最终的电力市场出清模型，得到电力市场出清结果。
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公开(公告)号：CN119693708A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411799245.5
申请日：2024-12-09
Applicant: 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06V10/764 , H02J3/00 , G06F18/10 , G06T11/00 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N5/04 , G06N3/084 , G06V10/74 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种基于图像编码技术的台区负荷成分辨识方法，该方法首先通过分析不同类型负荷成分的集群特性，筛选确定各类成分的特征功率曲线，并采用格拉姆角场法将功率曲线编码为二维图像；然后，基于少量可观用户的量测数据，采用合成少数类过采样技术生成各类负荷成分的相似功率曲线，进而合成负荷成分辨识模型的训练数据集；在此基础上，输入负荷成分图像，利用合成数据集对模型进行训练，通过训练之后的模型辨识台区内各类负荷成分的功率占比。本发明无需气象、环境等外界因素数据，在当前用户功率数据的实际测量情况下，有效提高了台区负荷成分的辨识精度，为配电网的负荷预测、需求响应等措施提供准确的信息支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114336607B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111647280.1
申请日：2021-12-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 浙江大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/14
Abstract: 本发明公开了一种计及源荷双侧不确定性的电网经济运行域生成方法及系统。目前的电力系统调度方法大多给出机组出力计划曲线，难以反应不确定性对电网调度计划的影响。本发明基于tLocation‑scale分布，拉丁超立方采样和K‑medoids聚类，获取典型风电出力场景及其对应概率；根据价格型需求侧响应规则，建立需求侧响应模型；在此基础上，根据经济运行域定义，建立计及源荷双侧不确定性的电网经济运行域生成模型，通过商业求解器直接求解。本发明将经济运行域概念和电力系统调度相结合，生成机组的经济运行出力区间，满足并进一步完善了电力系统调度运行的需求，可定量刻画不确定性对电网调度计划的影响。
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公开(公告)号：CN114336607A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111647280.1
申请日：2021-12-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种计及源荷双侧不确定性的电网经济运行域生成方法及系统。目前的电力系统调度方法大多给出机组出力计划曲线，难以反应不确定性对电网调度计划的影响。本发明基于tLocation‑scale分布，拉丁超立方采样和K‑medoids聚类，获取典型风电出力场景及其对应概率；根据价格型需求侧响应规则，建立需求侧响应模型；在此基础上，根据经济运行域定义，建立计及源荷双侧不确定性的电网经济运行域生成模型，通过商业求解器直接求解。本发明将经济运行域概念和电力系统调度相结合，生成机组的经济运行出力区间，满足并进一步完善了电力系统调度运行的需求，可定量刻画不确定性对电网调度计划的影响。
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公开(公告)号：CN118503743A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410566414.4
申请日：2024-05-09
Applicant: 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列变密度处理手段的负荷曲线聚类方法，包括：根据负荷曲线确定负荷的峰、谷、爬坡时段；采用自适应分段聚合近似方法对负荷进行减密度处理；确定减密度处理后峰、谷、爬坡时段对应的数据点，针对减密度后的负荷序列，采用线性内插法对负荷的峰、谷、爬坡时段进行增密度处理；针对减密度和增密度后的负荷序列，采用欧氏距离和相关距离的综合判据构建相似性指标，计算负荷间的相似性；针对减密度和增密度后的负荷序列，基于负荷间的相似性，采用k‑medoids法进行聚类，得到典型日负荷曲线。根据典型日负荷曲线可以了解这类用户的负荷特性和用电规律，电网可以根据用户的特性进行调度，实施需求响应等，平衡电力电量和削峰填谷。
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公开(公告)号：CN114297933A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111647291.X
申请日：2021-12-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种评估电力系统频率响应最低点的快速核学习方法及系统。本发明采用简化模型与人工智能相结合，输入发电机的二阶运动方程，以及电力系统稳定器PSS分布位置信息，即可根据电力系统的拓扑结构、参数，输出负荷功率扰动后的系统频率最低点，用以判断电力系统是否满足频率安全约束，避免了深度学习参数寻优过程中的收敛性问题。
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公开(公告)号：CN114297933B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202111647291.X
申请日：2021-12-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F18/214 , H02J3/24 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种评估电力系统频率响应最低点的快速核学习方法及系统。本发明采用简化模型与人工智能相结合，输入发电机的二阶运动方程，以及电力系统稳定器PSS分布位置信息，即可根据电力系统的拓扑结构、参数，输出负荷功率扰动后的系统频率最低点，用以判断电力系统是否满足频率安全约束，避免了深度学习参数寻优过程中的收敛性问题。
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