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公开(公告)号：CN117060444A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311042028.7
申请日：2023-08-18
Applicant: 山东大学
IPC: H02J3/26 , G06F18/2411 , G06F18/2433 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G01R31/08
Abstract: 本发明属于配电网技术领域，提供了一种三相不平衡配电网鲁棒状态估计方法、系统、介质及设备，包括：获取三相不平衡配电网的量测数据；判断所获取的量测数据是否存在异常；当量测数据存在异常时，根据所获取的量测数据和预测模型，得到三相不平衡配电网的预测状态量；当量测数据不存在异常时，根据所获取的量测数据和滤波模型，得到三相不平衡配电网的滤波结果；根据所得到的三相不平衡配电网的预测状态量和滤波结果，得到三相不平衡配电网的状态估计结果，完成三相不平衡配电网的精确鲁棒状态估计。
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公开(公告)号：CN116896112A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310865323.6
申请日：2023-07-14
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提出了主动配电网分布式电源协同优化运行方法及系统，属于分布式电源协同优化运行技术领域，用于解决目前分布式电源优化运行的问题，包括：构建主动配电网“源‑储”协调运行优化模型；基于多智能体深度强化学习对所述模型求解，将所述模型中的主动配电网分区多智能体协同过程描述为马尔可夫博弈，并构建区域智能体；基于构建的区域智能体采用多智能体双延迟深层确定性策略梯度算法进行集中训练并实现分布式部署。在分布部署时，多智能体通过区域内自治、区域间协同来促进主动配电网内多类型分布式电源与分布式储能的协调互济，改善高比例分布式电源接入的问题，有效消纳可再生能源。
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公开(公告)号：CN116629461A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310911746.7
申请日：2023-07-25
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开一种主动配电网分布式优化方法、系统、设备及存储介质，涉及预测为目的的数据处理技术领域，包括：确定智能体动作量控制策略；构建全局优势函数并分解为单智能体优势函数，以最小化单智能体优势函数为目标，构建用于更新智能体动作量控制策略的目标函数；根据训练样本集在设定的约束条件下对目标函数进行训练；以最小化弃风弃光惩罚成本、网络损耗成本和实际储能电量与计划储能电量的电量偏差惩罚成本为分布式优化目标，根据实时状态量和分布式优化目标，采用训练后的目标函数，得到智能体动作量控制策略。在保留储能日前优化中追求的削峰填谷和提供可调节裕度作用的同时，发挥储能应对实时功率波动的快速调节能力。
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公开(公告)号：CN116341881A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310609491.9
申请日：2023-05-29
Applicant: 山东大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明属于综合能源系统优化调度技术领域，具体涉及一种计及热网灵活性的电‑热系统鲁棒超前调度方法及系统，包括：考虑热网供需平衡，构建热网灵活调节能力量化模型，评估热网对电网备用支撑能力；引入风电接纳风险，以总运行成本最小为目标，根据所得到的热网对电网备用支撑能力，构建计及热网灵活性恢复过程和热网灵活性供给过程的电热综合能源系统鲁棒超前调度模型；求解所构建的超前调度模型，实现电‑热系统的协调超前调度。本发明通过优化能源耦合设备的发电功率实现期望场景下电热系统协同；当扰动发生时，电网除利用自身的灵活性调节能力应对扰动外，热网也可以直接为电网提供备用支撑，实现扰动状态下的电热系统协同。
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公开(公告)号：CN115409291B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211342092.2
申请日：2022-10-31
Applicant: 山东大学
Abstract: 本公开公开的一种风速修正的风电功率预测方法及系统，属于风电预测技术领域，包括：获取风电场的当前时刻真实风速、风电场NWP预测的当前时刻风速和下一时刻风速；根据风电场的当前时刻真实风速和风电场NWP预测的当前时刻风速，获得当前时刻风速预测误差；根据当前时刻风速预测误差、NWP预测的下一时刻风速和风速预测模型，获得下一时刻修正的预测风速，其中，风速预测模型为构建的当前时刻风速预测误差、NWP预测的下一时刻风速、下一时刻风速预测误差的三维Copula模型；根据下一时刻修正的预测风速和训练好的风电功率预测模型，获得风电功率预测结果。实现了对风电功率的准确预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113128793A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110545719.3
申请日：2021-05-19
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 山东大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据融合的光伏功率组合预测方法及系统，包括：获取历史发电功率序列数据以及待预测日外部气象数据；将所述数据分别输入到训练好的卷积神经网络子预测模型、长短期记忆网络子预测模型和极端梯度增强树子预测模型进行光伏功率预测；根据待预测日当日的云量指标进行天气类型的归类，进而确定每一个子预测模型的预测权重；基于所述权重将上述子预测模型的预测结果进行融合，得到最终的光伏功率预测结果。本发明将各种不同的架构的数据信息进行了综合，充分分析了历史功率数据、气象数据以及卫星云图数据的特点，然后融合出统一的，比单一数据更好、更丰富的信息。
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公开(公告)号：CN110648014A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910802636.0
申请日：2019-08-28
Applicant: 山东大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本公开提供了一种基于时空分位数回归的区域风电预测方法及系统，采集多个风电场预设时间段内的运行和数值天气预报数据，将采集到的数据转换为特征图，建立训练集、验证集和测试集；建立时空分位数回归模型，利用训练集训练集、验证集和测试集对模型进行训练和优化；实时采集各个风电场的运行数据和环境数据，根据优化好的时空分位数回归模型进行未来一定时间段内的区域风力发电预测；本公开通过时空分位数回归模型对区域风电进行短期非参数化的概率预测，解决了在进行具有较大的输入信息时的区域风电风电预测中解释变量的选择问题，极大的提高预测的准确性和可靠性，为具有大数据的区域风力发电概率预测提供了一种具体的解决方案。
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公开(公告)号：CN119921291A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411719152.7
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 山东大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/213 , G06F18/23211 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于负荷场景聚类的代理购电用户负荷预测方法及系统，包括：获取代理购电用户的负荷历史数据和对应的历史气象数据；对负荷历史数据进行特征提取，得到负荷内在关键特征；对负荷历史数据的负荷内在关键特征进行聚类，计算各聚类类别负荷的关键气象因子；利用通用预测模型对待测负荷历史数据进行负荷预测，得到初始负荷预测结果；基于初始负荷预测结果提取对应的负荷内在关键特征；判断对应的负荷内在关键特征所属的聚类类别及该类别对应的关键气象因子，将待测负荷历史数据和对应的关键气象因子输入至对应类别的负荷预测模型，得到最终的负荷预测结果。本发明充分考虑不同负荷场景类别下的气象因素的影响，提高负荷预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN119362450B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411907006.7
申请日：2024-12-24
Applicant: 山东大学
IPC: H02J3/00 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N5/04 , G06Q50/06
Abstract: 本公开提供了一种风电功率预测方法及系统，涉及风电功率预测领域，包括：收集各历史时刻的气象预报数据与实测风电功率数据，构建历史数据集；利用BP神经网络，学习历史数据集中各气象因子与风电功率之间的关系，得到功率预测模型，对风电功率进行初步预测；基于历史数据集，利用Seq2Seq‑AM算法，建立误差推断模型，对初步预测结果进行预测误差的推理；利用自编码器算法，建立误差修正判别模型，判别是否使用预测误差对初步预测结果进行修正，进而得到分布式风电场站的最终风电功率。本发明基于Seq2Seq‑AM与自编码器，进行预测误差的推断及是否采用预测误差进行修正的判别，从而实现对目标场站风电功率的准确预测。
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公开(公告)号：CN119067412A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411564080.3
申请日：2024-11-05
Applicant: 山东大学
IPC: G06Q10/0631 , H02J3/00 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F113/04 , G06F111/04
Abstract: 本发明属于能源调度技术领域，为解决准确评估电‑气综合能源系统的最大灵活调节能力差的问题，提供计及天然气系统灵活性的电‑气能源联合调度方法及系统。其中，计及天然气系统灵活性的电‑气能源联合调度方法包括基于天然气网的管存灵活调节能力量化模型，引入管道压强告警值，构建电‑气联合两阶段调度目标函数；第一阶段的目标函数最大化风电抗扰动域，第二阶段的目标函数在保证风电抗扰动域的前提下最小化系统运行成本；在电‑气综合能源系统的运行基本约束条件下，基于电‑气联合两阶段调度目标函数决策各台机组的运行基点和功率调整量，量化天然气网的管存灵活调节能力，其能够准确对应评估系统风电抗扰动域和天然气网的管存可调节域。
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