公开(公告)号：CN120012957A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510488795.3

申请日：2025-04-18

Applicant: 浙江大学

Inventor： 万灿 ,  王子越 ,  何志强 ,  徐卓 ,  岳晨昕 ,  刘辉 ,  鞠平

IPC: G06N20/00 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/067 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种面向电力系统源荷预测的预训练模型构建方法，属于电力系统时序预测领域。该预训练模型针对新能源接入与新型负荷发展带来的源荷双侧不确定性难题，构建了时空模式混合专家子模型与预报信息混合专家子模型的异构组合架构，可适配丰富的下游预测场景、满足多时间尺度、多变量输入的预测需求。本发明通过预训练模型从海量数据中提取通用时空特征，有效提升源荷预测的精度与泛化性能，适配规划、调度等多场景需求，为含高比例分布式资源的配电网运行风险态势感知提供可靠技术支撑。

公开(公告)号：CN119358754A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411511094.9

申请日：2024-10-28

Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 ,  浙江大学 ,  国网河北省电力有限公司经济技术研究院

Inventor： 原凯 ,  聂铭 ,  孙充勃 ,  宋毅 ,  李敬如 ,  罗金山 ,  李红军 ,  丁羽頔 ,  万志伟 ,  赵阳 ,  万灿 ,  岳晨昕 ,  陈燕惠 ,  侯若松 ,  安佳坤 ,  郭伟 ,  赵子珩

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/08 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N20/20 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/047 ,  G06N3/044 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请公开了一种负荷预测方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取与待预测区域相关的负荷数据，并将负荷数据输入至训练后的负荷预测模型中进行预测，得到待预测区域的负荷预测结果；负荷预测模型的训练过程包括：确定训练集数据；基于训练集数据，对深度置信网络DBN基学习模型进行训练，得到DBN基预测模型；基于训练集数据，对双向长短期记忆网络BILSTM基学习模型进行训练，得到BILSTM基预测模型；基于训练集数据、DBN基预测模型及BILSTM基预测模型，确定负荷预测模型，能够提高负荷预测精确度。

公开(公告)号：CN118017474A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410041585.5

申请日：2024-01-10

Applicant: 浙江大学 ,  国网河北省电力有限公司经济技术研究院 ,  国网经济技术研究院有限公司

Inventor： 万灿 ,  陈燕惠 ,  原凯 ,  侯若松 ,  岳晨昕 ,  安佳坤 ,  杨书强 ,  郭伟 ,  赵子珩

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06F17/15 ,  G06F17/18 ,  G06F18/23 ,  G06N20/20 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种考虑风电场时空相关性及预测误差分布特性的风电功率预测方法。该方法为：首先，基于皮尔逊相关系数，计算不同时间延迟下的风电功率相关性、以及集群内目标风电场与其他风电场功率和风速之间的相关性，得到最佳时延和空间相关性排序，从而充分考虑风电出力在时间上和空间上的相关性；接着，基于风电出力在时间上和空间上的相关性，采用混合集成风电功率确定性预测模型进行风电功率预测；最后，建立历史相似数据集对预测误差进行统计分析得到误差分布特征，基于误差分布特征对风电功率预测结果进行补偿。本发明方法可以解决风电场集群内部分风电场风速预测误差大导致风电功率预测性能差的问题，具有更好的稳定性和更强的泛化能力。