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公开(公告)号：CN113592218A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110649562.9
申请日：2021-06-10
Applicant: 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明实施例涉及电力系统需求响应技术领域，公开了一种光伏用户基线负荷估计方法、装置和终端设备。上述光伏用户基线负荷估计方法包括：获取全体用户集群的净负荷功率和温度数据，以及部分光伏用户的全年可观测光伏出力数据；对可观测光伏出力数据进行聚类，得到每天的广义天气类型标签；根据天气类型标签将全体用户集群分为光伏用户集群和非光伏用户集群；根据多个光伏用户净负荷功率集确定光伏用户集群的第一基线负荷估计值；根据非光伏用户集群的净负荷功率和温度数据建立分段线性回归模型，并根据分段线性回归模型确定非光伏用户集群的第二基线负荷估计值；根据第一基线负荷估计值和第二基线负荷估计值，确定全体用户集群的基线负荷估计值。
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公开(公告)号：CN113570164A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202111026169.0
申请日：2021-09-02
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 , 国网甘肃省电力公司武威供电公司 , 国网甘肃省电力公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种工业用户需求响应潜力预测方法和存储介质，包括如下步骤：步骤S1，获取工业用户的历史负荷数据并对数据进行预处理；步骤S2，对工业用户的响应行为进行建模，基于预处理后的历史负荷数据求解得到需求响应负荷曲线；步骤S3，利用基线负荷曲线和需求响应负荷曲线量化工业用户的需求响应潜力；步骤S4，提取影响工业用户需求响应潜力的特征；步骤S5，建立以特征为输入的双输出神经网络概率预测模型，对工业用户的需求响应潜力进行预测。本发明可模拟工业用户的响应行为，扩充历史需求响应潜力数据，从而提高预测模型的精度。同时本发明提出了工业用户的实时需求响应潜力日前概率预测模型，为工业用户在电力市场交易中提供参考信息。
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公开(公告)号：CN111967165A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010886789.0
申请日：2020-08-28
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种分布式光伏系统出力估计方法，所述方法包括：建立光伏-负荷解耦模型；将所述可观测光伏的发电功率构造光伏特征向量；对配电网内的分布式光伏系统进行识别，将识别出的无分布式光伏系统的用户的净负荷功率构造实际负荷特征向量；学习所述光伏特征向量和所述实际负荷特征向量，对所述光伏特征向量和所述实际负荷特征向量进行更新；本发明提供了一种通过非侵入式的方式来估计分布式光伏系统实时出力的方法，能对未监测的分布式光伏系统的输出功率进行准确估计，有助于提升高渗透分布式光伏下净负荷预测的精度，保障电力系统的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN110516882A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910815295.0
申请日：2019-08-30
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种负荷代理商日前可用聚合响应容量的预测方法，包括以下步骤：采集负荷代理商下属每个用户在历史需求响应日的负荷数据；采用基线负荷估计方法估计每个用户在历史需求响应日的基线负荷，利用基线负荷减去相应历史需求响应日负荷得到每个用户的响应容量，对所有用户的响应容量进行累加得到聚合响应容量；提取影响聚合响应容量的特征，利用主成分分析法对特征进行降维处理；将降维后的特征作为输入，聚合响应容量作为输出，通过支持向量回归模型对负荷代理商日前可用聚合响应容量进行预测。该方法能够为负荷代理商在日前电力市场交易中的优化决策提供支持，降低交易风险。
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公开(公告)号：CN105488538B
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201510929496.5
申请日：2015-12-15
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于改进k均值聚类算法的天空图像云空辨识方法，包括：提取所述天空图像中红颜色通道值R、绿颜色通道值G、蓝颜色通道值B以及R/B*100四个矩阵，提取特征矩阵；确定初始聚类数量以及初始聚类中心；基于改进k均值聚类算法，根据初始聚类中心进行聚类，获取新的聚类中心；根据新的聚类中心进行聚类并根据聚类结果确定各像素点所属区域类型，绘制云空辨识图像。本发明基于改进k均值聚类算法，提取效果较稳定，不仅把三个彩色分量作为一个整体进行聚类还添加了云空对比度较高的R/B*100列向量，与全局阈值仅对灰度图像进行云空识别相比，大大提高图像识别的适应能力，可以解决现有技术适应性差的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104574221B9
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201510049730.5
申请日：2015-01-30
Applicant: 华北电力大学(保定) , 英利集团有限公司
CPC classification number: Y04S10/54
Abstract: 一种基于损失电量特征参数的光伏电站运行状态辨识方法，所述方法首先利用光伏电站能量管理系统（EMS）的历史数据计算得到光伏电站各发电单元的损失电量信息，然后通过支持向量机方法建立各光伏发电单元的运行状态辨识模型，拟合损失电量信息特征参数与运行状态之间的映射关系，最后利用这些运行状态辨识模型对各光伏发电单元的运行状态进行识别，进而得到整个光伏电站的运行状态集合。本发明可减少光伏发电单元监测的工作量，帮助运行人员及时发现组件和系统故障，为光伏电站的运行和维护提供了重要的科学依据。
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公开(公告)号：CN104574221B
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201510049730.5
申请日：2015-01-30
Applicant: 华北电力大学(保定) , 英利集团有限公司
CPC classification number: Y04S10/54
Abstract: 一种基于损失电量特征参数的光伏电站运行状态辨识方法，所述方法首先利用光伏电站能量管理系统（EMS）的历史数据计算得到光伏电站各发电单元的损失电量信息，然后通过支持向量机方法建立各光伏发电单元的运行状态辨识模型，拟合损失电量信息特征参数与运行状态之间的映射关系，最后利用这些运行状态辨识模型对各光伏发电单元的运行状态进行识别，进而得到整个光伏电站的运行状态集合。本发明可减少光伏发电单元监测的工作量，帮助运行人员及时发现组件和系统故障，为光伏电站的运行和维护提供了重要的科学依据。
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公开(公告)号：CN103116711B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310076215.7
申请日：2013-03-11
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F19/00
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。
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公开(公告)号：CN102545707B
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201210007609.2
申请日：2012-01-11
Applicant: 云南电力试验研究院(集团)有限公司电力研究院 , 华北电力大学(保定)
CPC classification number: Y02E10/563 , Y02E40/72 , Y02E40/76 , Y04S10/123 , Y04S10/545
Abstract: 以发电单元为基本预测单元的发电功率预测方法及系统，利用传感器等数据采集设备，采集各发电单元处的参数，将这些参数作为输入状态变量；同时读取各发电单元的输出功率值，并将其作为输出状态变量，针对各个发电单元分别建立对应的关联数据库；利用关联数据库得到其对应的发电功率预测值；再对正常工作发电单元的功率预测值进行累加，进而得到整个光伏电站的发电功率预测值。本发明的有益效果在于，提供的发电功率预测系统，以各逆变器对应的发电单元为基本预测单元，适用于由不同安装运行方式，包括固定安装、单轴跟踪、双轴跟踪、聚焦型等，发电单元混合组成或由单一安装运行方式发电单元组成的光伏电站的发电功率预测。
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公开(公告)号：CN105488538A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510929496.5
申请日：2015-12-15
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6223
Abstract: 本发明提供一种基于改进k均值聚类算法的天空图像云空辨识方法，包括：提取所述天空图像中红颜色通道值R、绿颜色通道值G、蓝颜色通道值B以及R/B*100四个矩阵，提取特征矩阵；确定初始聚类数量以及初始聚类中心；基于改进k均值聚类算法，根据初始聚类中心进行聚类，获取新的聚类中心；根据新的聚类中心进行聚类并根据聚类结果确定各像素点所属区域类型，绘制云空辨识图像。本发明基于改进k均值聚类算法，提取效果较稳定，不仅把三个彩色分量作为一个整体进行聚类还添加了云空对比度较高的R/B*100列向量，与全局阈值仅对灰度图像进行云空识别相比，大大提高图像识别的适应能力，可以解决现有技术适应性差的问题。
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