一种负荷用电模式识别方法

    公开(公告)号:CN106529707A

    公开(公告)日:2017-03-22

    申请号:CN201610937415.0

    申请日:2016-11-01

    CPC classification number: G06Q10/04 G06Q50/06

    Abstract: 本发明涉及一种负荷用电模式识别方法,其步骤包括:以采样时间间隔T对用电负荷进行采集,得到L天时间内对应的L条日负荷曲线;对得到的日负荷曲线进行基于密度的空间聚类,得到典型负荷用电模式;提取描述用户在不同时间尺度下用电行为的特征;利用引力搜索算法对提取得到的用户用电特征进行聚类;重复聚类,利用聚类评价指标对聚类结果进行评价,并选出最优聚类结果即负荷用电模式的识别结果。本发明所使用的引力搜索算法搜索能力强,收敛速度快,不易陷入局部最优解,在识别效果上优于传统的聚类算法,能够有效实现负荷用电模式的识别,可为需求侧响应方案设计、负荷特性分析及其高精度预测提供有力指导。

    基于辐照度特征参数的天气类型辨识方法

    公开(公告)号:CN103116711A

    公开(公告)日:2013-05-22

    申请号:CN201310076215.7

    申请日:2013-03-11

    Inventor: 王飞 米增强

    Abstract: 一种基于辐照度特征参数的天气类型辨识方法,用于对光伏电站逐日历史数据中缺失的天气类型进行识别。其技术方案是,所述方法基于辐照度逐日变化规律和不同天气类型之间的内在关联关系,以辐照度特征参数作为输入,以天气类型作为输出,通过支持向量机方法建立天气类型辨识模型,利用天气类型信息完整的历史数据对其进行训练,拟合输入输出之间的非线性映射关系,进而通过该模型识别得到逐日数据记录中缺失的天气类型。本发明通过支持向量机模型实现了对缺失天气类型的有效辨识,消除了光伏电站逐日数据记录中天气类型信息缺失对分类预测算法实施的不利影响,为提高光伏电站辐照度和发电功率分类预测的准确性创造了有利条件。

    并网型光伏电站发电功率预测方法

    公开(公告)号:CN101728984A

    公开(公告)日:2010-06-09

    申请号:CN201010033376.4

    申请日:2010-01-18

    Abstract: 一种并网型光伏电站发电功率预测方法,属光伏发电技术领域,用于预测光伏电站的发电功率,其技术方案是:它利用在并网型光伏电站生产现场所采集的包括太阳辐射强度、环境温度、风速在内的光伏电站输入参数和光伏电站输出参数,即输出功率,建立光伏电站输入、输出参数关联数据库,并通过在线自学习对该数据库进行实时更新;对于给定的并网型光伏电站输入参数的预测信息,利用数据挖掘技术在光伏电站输入、输出参数关联数据库中进行数据挖掘,得到并网型光伏电站发电功率的预测值。本发明可以准确预测并网型光伏电站的发电功率,为电力系统的调度管理部门提供可靠的参考信息,大大提高了电力系统的管理水平。

    一种基于最优图结构的光伏电站太阳辐照度短期预测方法及存储介质

    公开(公告)号:CN114676893B

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202210241377.0

    申请日:2022-03-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于最优图结构的光伏电站太阳辐照度短期预测方法,包括以下步骤:通过地理范围和方位信息构建目标场站的时空关联场站;获取目标场站和各时空关联场站历史辐照度时间序列数据;计算所述时空关联场站与目标场站数据的相关性,筛选相关性高的时空关联场站;根据筛选得到的时空关联场站,构建图结构数据;建立以图结构数据为输入的图神经网络预测模型,实现辐照度短期预测。相对于现有技术,本发明可以在周围气象数据缺失的情况下充分考虑目标预测场站邻近范围的气象辐照度状况对目标场站的时空相关性影响,且仅需利用历史辐照度数据来实现辐照度的短期预测,易于实现,有助于提高辐照度的短期预测精度,有助于对光伏发电站的规划、选址提供技术支持,同时也有助于为已建成的光伏电站进行合理的能源储存指导。

    基于资源画像的多时间尺度需求响应资源池构建方法

    公开(公告)号:CN115841223A

    公开(公告)日:2023-03-24

    申请号:CN202211351301.X

    申请日:2022-10-31

    Inventor: 倪凯峰 王刚 王飞

    Abstract: 本发明提供一种基于资源画像的多时间尺度需求响应资源池构建方法,包括以下步骤:步骤S1,基于采集到的需求响应资源数据,筛选出表征负荷调控能力的基础指标;步骤S2,按时间尺度对负荷调控能力基础指标进行分类,确定多时间尺度的需求响应资源画像标签。步骤S3,基于多时间尺度的资源画像标签,分配各标签的基础指标权重。步骤S4,计算多时间尺度的负荷调控能力综合指标。步骤S5,根据综合指标的计算结果,设定资源准入门槛,建立多时间尺度需求响应资源池。步骤S6,设计多时间尺度需求响应资源池的调度流程。本发明提出了一种基于资源画像的多时间尺度需求响应资源池构建方法,所建资源池考虑了不同时间尺度资源的调控能力,可动态匹配系统多样化的调度需求,对发掘需求响应资源的灵活性潜力、满足系统不同时段灵活性调控需求具有重要意义。

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