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公开(公告)号：CN119944628A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411953795.8
申请日：2024-12-27
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心 , 天津大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本申请提供了一种省级电力系统调峰容量需求优化方法及装置，根据本申请的方法包括：获取省级电力系统日前运行场景；获取省级电力系统内部调峰资源模型，根据所述省级电力系统内部调峰资源模型建立储能调度模型，根据所述省级电力系统日前运行场景对储能调度模型进行求解获取资源调度方案；考虑多重不确定性优化省级电力系统调峰容量，根据供电成本在所述资源调度方案中筛选省级电力系统最佳的调峰容量。本申请提供的技术方案可以同时考虑可再生能源出力与负荷的强不确定性优化省级系统的调峰需求容量，解决了可再生能源出力的强不确定性以及较大的预测误差导致电网调峰压力增大的问题。
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公开(公告)号：CN119026739A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411078059.2
申请日：2024-08-07
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心
Inventor： 曹正 , 谢枫 , 王少林 , 田健 , 檀政 , 张颖 , 杨彩月 , 范秀云 , 韩硕辰 , 周辛南 , 崔正湃 , 刘晓雪 , 姚东 , 何佳美 , 陈菲 , 王茜 , 牛诚东 , 何翠超 , 刘子仪 , 薛涛 , 许书娴 , 左晓婧 , 孙奕
Abstract: 本发明公开了一种基于未来预测用电负荷的峰谷时段划分方法，包括以下步骤：S1、采集历史负荷数据；根据第一算法对历史负荷数据进行全负荷数据聚类，得到第一曲线集；第一曲线集包括历史负荷数据的各月历史典型负荷曲线；S2、根据第一模型和第一曲线集进行未来负荷预测，得到第二曲线集；第二曲线集包括未来预设数量年份的各月预测典型负荷曲线；S3、根据第一算法对第二曲线集进行全负荷数据聚类，得到第一结果；第一结果包括未来预设数量年份中用电高峰月份聚类及用电非高峰月份聚类；S4、根据第一算法对第一结果中用电高峰月份及用电非高峰月份进行月内全负荷聚类，得到第二结果；第二结果包括第一结果各月内的峰时段、平时段和谷时段。
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公开(公告)号：CN118052573A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410039133.3
申请日：2024-01-10
Applicant: 华北电力大学 , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司计量中心
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06Q10/0637 , G06Q10/067 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明涉及购电模拟技术领域，具体涉及一种基于人机对抗的省级电网跨区现货购电仿真方法，包括以下步骤：数据收集，收集买卖双方省间现货购售电数据信息；搭建买卖双方省间现货购售场景，根据收集到的省间现货购售电数据，计算并分类买卖双方的省间现货购售电场景；买方代理机器人构建；卖方代理机器人构建；省间现货人机对抗仿真，根据买卖双方代理机器人及人为申报的策略，进行省间现货人机对抗仿真；仿真结果复盘评价，根据人机仿真的结果，对各个市场主体的申报效果进行复盘评价。本发明，保障电网购电缺口的消除，实现电力电量平衡，同时，能够帮助决策者更高效的进行生产决策，降低购电成本，减少终端用户电费。
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公开(公告)号：CN112365280B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202011124185.9
申请日：2020-10-20
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电力需求的预测方法及装置，其中该方法包括：获取目标区域待预测时段的气象因素；根据目标区域待预测时段的气象因素，以及预先建立的主导气象因素识别模型，得到目标区域待预测时段的主导气象因素；根据目标区域待预测时段的主导气象因素，以及预先建立的支持向量机电力需求预测模型，得到目标区域待预测时段的电力需求；所述支持向量机电力需求预测模型根据多个主导气象特征样本和电力负荷特征样本预先建立。本发明可以提高电力需求预测的精度。
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公开(公告)号：CN119362465A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411385213.0
申请日：2024-09-30
Applicant: 三峡大学 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司计量中心
Abstract: 一种应对台风天气的安全约束机组组合复合决策优化方法，包括以下步骤：步骤1：基于状态抽样法构建台风天气场景不确定集合，台风天气场景不确定集合包括风机出力以及线路故障状态；步骤2：采用由步骤1获得的风天气场景不确定集合建立SCUC复合决策动态博弈鲁棒优化模型；步骤3：基于迭代算法求解由步骤2获得的SCUC复合决策动态博弈鲁棒优化模型得到最优复合决策。本方法通过统筹考虑不同阶段和不同策略之间的动态交互关系，弥补了现有多阶段SCUC模型无法同时兼顾决策经济性和安全性的问题，不仅能以最低的成本最大限度地减少极端天气过程中的整体负荷损失，而且提高了系统性能的恢复速度，从而有效提升电力系统在面对极端灾害事件时的韧性水平，本发明所提出的方法更为科学。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115936184B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202211402815.3
申请日：2022-11-10
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司 , 北京华电能源互联网研究院有限公司
Inventor： 刘科学 , 谢枫 , 王龙宇 , 杨彩月 , 曹正 , 韩硕辰 , 周辛南 , 王少林 , 何佳美 , 张颖 , 王轩 , 侯欣怡 , 陈彧辰 , 许小峰 , 刘敦楠 , 刘明光 , 李根柱
Abstract: 本发明涉及一种适应多用户类型的负荷预测匹配方法，包括以下步骤：步骤1、采集不同用户的用电负荷数据，对负荷数据进行预处理；步骤2、基于步骤1预处理后的用户用电负荷数据集Ω，通过K‑means聚类分析方法对用户类型进行分类；步骤3、对不同负荷预测方法的适用性进行对比分析，形成负荷预测方法库；步骤4、将步骤2聚类后的用户类型与步骤3对比分析形成的负荷预测方法库中的多种负荷预测方法进行匹配，通过相似度来度量不同用户类型与负荷预测方法之间的匹配程度；步骤5、对用户负荷进行适应性预测。本发明能够用于划分电力用户类型，并对不同电力用户类型及其适用的电力负荷预测方法进行匹配。
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公开(公告)号：CN117350420A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311105088.9
申请日：2023-08-30
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司 , 北京华电能源互联网研究院有限公司
Inventor： 王少林 , 曹正 , 陈菲 , 汪鸿 , 谢枫 , 田健 , 周辛南 , 范秀云 , 何佳美 , 张颖 , 杨彩月 , 胡蕊 , 胡淏 , 王茜 , 蒋英慧 , 牛诚东 , 侯欣怡 , 李威仪 , 秦家乐 , 刘敦楠
Abstract: 本发明涉及一种基于温度修正系数的用电量预测修正方法，包括以下步骤：S101：获取度数据；S102：分析用户若干历史日的实际气温与用电数据的相关性；S103：建立用电预测模型；S104：对用户若干历史日的用电量预测结果与实际用电量进行预测误差计算；S105：计算气温修正系数；S106、对预测用电数据进行修正；S107、对修正后的电量预测结果与实际值进行预测误差计算；S108、检验温度修正系数的有效性；S109：对后续用电量预测并进行修正。本发明能够提高传统方法用电预测的准确性。
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公开(公告)号：CN112365039B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202011208355.1
申请日：2020-11-03
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于纵横相关性进行月度用电量预测的方法及系统，其中，该方法包括：获取历史用电量数据；根据待预测月份将历史用电量数据进行横向划分及纵向划分，得到横向数据组及纵向数据组；将横向参考数据组与待预测月份对应的横向数据组进行相关性计算，得到横向相关性数据；将纵向参考数据组与待预测月份对应的纵向数据组进行相关性计算，得到纵向相关性数据；分别根据横向相关性数据及纵向相关性数据进行权重计算，得到横向数据权重及纵向数据权重；根据横向数据权重、纵向数据权重及历史用电量数据，分别得到待预测月份的横向预测值及待预测月份的纵向预测值；取横向预测值及纵向预测值的平均值，得到待预测月份的月度用电量预测结果。
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公开(公告)号：CN115936184A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211402815.3
申请日：2022-11-10
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司 , 北京华电能源互联网研究院有限公司
Inventor： 刘科学 , 谢枫 , 王龙宇 , 杨彩月 , 曹正 , 韩硕辰 , 周辛南 , 王少林 , 何佳美 , 张颖 , 王轩 , 侯欣怡 , 陈彧辰 , 许小峰 , 刘敦楠 , 刘明光 , 李根柱
Abstract: 本发明涉及一种适应多用户类型的负荷预测匹配方法，包括以下步骤：步骤1、采集不同用户的用电负荷数据，对负荷数据进行预处理；步骤2、基于步骤1预处理后的用户用电负荷数据集Ω，通过K‑means聚类分析方法对用户类型进行分类；步骤3、对不同负荷预测方法的适用性进行对比分析，形成负荷预测方法库；步骤4、将步骤2聚类后的用户类型与步骤3对比分析形成的负荷预测方法库中的多种负荷预测方法进行匹配，通过相似度来度量不同用户类型与负荷预测方法之间的匹配程度；步骤5、对用户负荷进行适应性预测。本发明能够用于划分电力用户类型，并对不同电力用户类型及其适用的电力负荷预测方法进行匹配。
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公开(公告)号：CN115660208A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211402828.0
申请日：2022-11-10
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司 , 北京华电能源互联网研究院有限公司
Inventor： 霍大伟 , 王龙宇 , 谢枫 , 曹正 , 杨彩月 , 韩硕辰 , 周辛南 , 王少林 , 何佳美 , 侯欣怡 , 张颖 , 王轩 , 陈彧辰 , 许小峰 , 刘敦楠 , 李根柱 , 刘明光
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/38
Abstract: 本发明涉及一种考虑消纳责任权重的电网企业月度购电优化方法，包括以下步骤：步骤1、预测电网企业本年度所需满足的第i月用户所需电量；步骤2、预测第i月火电、水电、风电、光伏市场的购电价格以及绿证市场的购买价格；步骤3、构建电网企业逐月度购电优化模型及其约束条件；步骤4、将步骤1所预测的用户全年各月用电需求量以及步骤2所预测的火电、水电、风电、光伏、绿证市场第i月购买价格输入购电优化模型，在模型内计算得到第i月在火电、水电、风电、光伏四个市场的最优购电量以及在绿证市场的最优购买量。本发明能够有效提高电网企业逐月度购电的效益。
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