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公开(公告)号：CN117613890B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202311655387.X
申请日：2023-12-05
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及风功率预测技术领域，特别是涉及一种风功率预测方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取历史风功率的时间序列数据，所述时间序列数据包含不同时间点的风功率值，分别训练极限学习机模型、长短时记忆神经网络模型和时间卷积网络模型；然后训练多目标预测模型；采用多目标哈里斯鹰算法，获取多目标预测模型的组合权值向量的帕累托最优解集；采用深度确定性策略梯度方法，根据帕累托最优解集，获取多目标预测模型中各模型的动态最优权值；根据多目标预测模型中的各模型及相应的动态最优权值，获取短期风功率的预测结果，可视化显示所述预测结果。采用本方法，能够提高对于短期风功率的预测结果的准确性和灵活性。
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公开(公告)号：CN118428509A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410320311.X
申请日：2024-03-20
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明公开了一种基于负荷准线激励的VPP需求响应资源聚合优化方法，涉及虚拟电厂VPP聚合需求响应资源领域，包括设定基于CDL激励的需求响应市场行为框架；建立VPP聚合需求响应资源的日前日内两阶段调度优化模型；为VPP的两阶段调度优化模型建立公平合理的收益分配和风险共担机制。本发明通过日内日前的两阶段决策优化模型，实现了VPP在现行准线激励的市场规则下对需求响应资源的调度优化，填补了以往研究只是将需求响应作为VPP调度的备用容量和约束条件的不足，充分体现了需求响应资源的市场价值和市场地位。
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公开(公告)号：CN118399428A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410297621.4
申请日：2024-03-15
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了基于优先级的储能电站对一次调频控制的优化方法及系统，涉及电力系统运行优化技术领域，包括构建包括控制对象和基本控制策略的控制策略框架；通过荷电状态和额定容量构造储能单元调频性能差异的变量，通过储能单元调频性能差异的变量将储能单元划分为调频主力单元和调频辅助单元，构建调频阶段优化策略，输出调频外阶段储能单元恢复荷电状态的方法，约束条件以及对执行策略的控制效果进行评估。本发明所述方法构建调频阶段优化策略，给出调频外阶，通过预测短期负荷波动，提出储能单元荷电状态恢复的方法，加入相应的约束条件，延长储能设备的使用寿命，确保电网的连续稳定运行。
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公开(公告)号：CN118195140A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410279943.6
申请日：2024-03-12
Applicant: 广西电网有限责任公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06Q10/04 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开一种分布式光伏发电资源宏观评估方法，包括以下步骤：获取日照辐射度数据，并基于深度全连接神经网络模型进行修正；通过地形自适应分类模型对网格点进行地形分类处理，基于LM‑BP神经网络模型进行长时间尺度光伏功率模拟训练，得到不同的模型最优参数；将辐照度修正数据作为LM‑BP神经网络模型的输入数据，基于不同的模型最优参数进行光功率模拟处理，确定年光伏输出功率曲线；将各个网格点年光伏输出功率曲线转换为年光伏等效利用小时数；基于坡度坡向信息、土地利用类型和年光伏等效利用小时数，对不适宜开发的区域进行剔除，得到潜在可开发的光伏发电站区域；实现对潜在开发的光伏发电站区域进行全面、集中的提取与评估。
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公开(公告)号：CN116304713A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310340584.6
申请日：2023-03-31
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/241 , G06Q50/06 , G06Q10/20
Abstract: 本申请涉及一种风电场故障场景预测模型的生成方法、装置和计算机设备，包括：获取风电场的第一样本数据，将第一样本数据划分为原训练集和原测试集；通过原训练集对预设的集成模型中的多个初级分类器分别进行k折交叉验证训练，得到训练完成的各个初级分类器的输出结果；通过原测试集对训练完成的各个初级分类器进行测试，得到训练完成的各个初级分类器的预测准确率；根据训练完成的各个初级分类器的输出结果、预测准确率和第一样本数据，得到第二样本数据；通过第二样本数据对集成模型中的次级分类器进行训练，得到训练完成的集成模型，作为风电场故障场景的预测模型。采用本方法能够实现风电场在不同故障场景的准确预测分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119572419A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411666367.7
申请日：2024-11-20
Applicant: 广西电网有限责任公司
IPC: F03D9/25 , B63B35/44 , B63B25/08 , H01M8/2457 , H01M8/2455 , H01M8/0656 , H01M8/1011 , C25B1/04 , C25B9/65 , C25B9/00 , C25B15/08 , C07C29/152 , C07C31/04 , F03D7/00 , F03D13/25 , F02C6/00 , H02J3/46 , H02J3/48 , H02J3/28 , H02J3/32
Abstract: 本发明公开了一种满足尖峰负荷的海上风电与甲醇合成系统，涉及海上风电技术领域。包括海上风力发电机组，利用海上风能发电，并将所发的电能输送至电气控制系统进行调度；运输船，将从陆地上捕集的二氧化碳运送至海上平台，通过运输管道输送至甲醇合成模块作为生产原料，通过二氧化碳加氢制备甲醇；电气控制系统，接收来自海上风力发电机组或者甲醇发电机的电能，在电网负荷尖峰时并网为电网供电，其余时刻将电能供给海水淡化模块、电解水制氢模块等；海水淡化模块使用反渗透膜法，通过高压泵增压使海水进入反渗透膜，以实现海水淡化。本发明通过将海上风力发电与甲醇合成这一耗能过程相结合，实现对具有波动性和间歇性的风能的高效转化与利用。
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公开(公告)号：CN119416121A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411551550.2
申请日：2024-11-01
Applicant: 南方电网能源发展研究院有限责任公司 , 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F18/2433 , G06Q40/04 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种电网运行备用出清价格的异常识别方法、装置和计算机设备，该方法通过获取在预设时间段内电量交易数据和电网运行备用交易数据，然后根据电量交易数据和电网运行备用交易数据确定预设时间段内的每个运行日的电力供需比和综合出清均价，最后根据电力供需比和综合出清均价对电网运行备用出清价格进行异常识别，得到目标识别结果。上述方法中，通过综合考虑电量交易和电网运行备用交易的耦合特性，可以消除电量交易对电网运行备用交易的影响作用，能够更全面地分析电力市场的运行状态，进而可以提高电网运行备用出清价格的异常识别准确性。
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公开(公告)号：CN117674119B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202311663235.4
申请日：2023-12-05
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: H02J3/00 , H02J13/00 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本申请涉及电网调度优化技术领域，特别是涉及一种电网运行风险评估方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取电网运行状态数据与气象监测数据，生成电网断面数据集；在电网的离线阶段，根据电网断面数据集，构建生成对抗网络模型；通过生成对抗网络模型，获取至少一种类型的电网运行风险数据，生成电网运行风险场景集合；采用时序运行模拟方法，对至少一种电网运行风险场景进行推演计算，生成至少一种电网前瞻场景序列；在电网的在线运行阶段，根据预设的风险评估指标和当前的电网运行场景信息，获取电网运行风险评估结果，并且匹配获得相应的电网前瞻运行场景序列。采用本方法，能够增强对电网的运行风险评估的准确性和时效性。
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公开(公告)号：CN115860247B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202211638366.2
申请日：2022-12-19
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2411 , G06F18/231 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本申请涉及一种极端天气下风机损失功率预测模型训练方法和装置。所述方法包括：获取风电场站中至少一个风电机组对应的地理位置信息以及气象信息；对各地理位置信息以及各气象信息进行特征提取，得到各风电机组对应的风电机组发电特征集；将各风电机组发电特征集输入至待训练的损失功率预测模型，得到各风电机组对应的风电机组损失功率预测值；根据各风电机组的运行特性以及各风电机组损失功率预测值，对待训练的损失功率预测模型进行训练，得到已训练的损失功率预测模型。采用本方法能够提高极端天气条件下风电机组的风机损失功率预测模型对功率损失值的预测精度。
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公开(公告)号：CN118399371A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410326859.5
申请日：2024-03-21
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了改进Adaboost算法的虚拟电厂短期负荷预测方法及系统，涉及虚拟电厂自调度技术领域，包括：采集特征样本数据并对数据进行预处理；通过LSTM生成训练数据集，并多步迭代LSTM的输出；通过Adaboost算法将弱优化器优化为强分类器并完成预测。本发明通过Adaboost算法能够实现多技术手段的融合优化，在本设计中我们采用LSTM来生成弱分类器，可以充分发挥LSTM在挖掘中长周期样本特征方面的优势，通过多步迭代LSTM来生成Adaboost分类器进行决策，避免了多个神经网络并行的操作繁琐和大量成本，能够提升LSTM的预测效果，避免过拟合和提升了鲁棒性。
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