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公开(公告)号：CN119921318A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510396878.X
申请日：2025-04-01
Applicant: 国能日新科技股份有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/006
Abstract: 本发明提出一种基于鱼群算法改进预测大模型的区域风电短期功率预测方法及系统，包括：收集历史数据，构建历史数据集；在气象大模型的嵌入层前端增加多模态模块，对气象大模型的输出结果增加回归模块，将气象大模型的输出结果从输出不同的气象要素变成直接输出区域风电短期功率预测；使用历史数据集对增加多模态模块和回归模块的气象大模型进行预训练，通过鱼群算法进行参数调整，得到功率预测大模型；使用功率预测大模型进行区域风电短期功率预测。本发明针对多场景下的区域风电功率情况进行整体预测，结合目前较为先进的大模型技术，总体揭示区域内气象与功率数据间的复杂关系，从而对多种复杂天气场景下的区域风电功率进行预测。
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公开(公告)号：CN119742783A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202510251501.5
申请日：2025-03-05
Applicant: 国能日新科技股份有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/214 , G06F123/02
Abstract: 一种分布式光伏电站的功率预测方法及系统，涉及光伏电站功率预测技术领域。该功率预测方法包括基于开始时间，确定分布式光伏电站在第一预设时间段的历史数据集；基于开始时间，确定分布式光伏电站在第二预设时间段的未来辐照度数据集；根据历史数据集以及未来辐照度数据集，基于第一预设算法确定出第二预设时间段的第一未来发电功率数据集；根据历史数据集以及未来辐照度数据集，基于第二预设算法确定出第二预设时间段的第二未来发电功率数据集；根据第一未来发电功率数据集和第二未来发电功率数据集，确定出分布式光伏电站的综合未来发电功率数据集。该预测方法可以提高预测的准确率，减小光伏发电的不确定性，提高电网接纳随机波动性电源能力。
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公开(公告)号：CN119204349B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411697131.X
申请日：2024-11-26
Applicant: 国能日新科技股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于气象大模型的新能源风光功率预测方法和装置，包括：制作气象大模型集合预报数据集ENS0，进行集合同化并预报得到确定性预报数据集F0；构建微调局地化矩阵，基于微调局地化矩阵和气象大模型集合预报数据集ENS0，遍历优选得到确定性网格预报数据集F100；对所述确定性网格预报数据集F100进行空间尺度分离，遍历优选得到气象大模型确定性网格预报数据集D100；利用气象大模型确定性网格预报数据集D100的历史网格化数据计算权重，根据所述权重进行加权平均，得到融合的功率预测时间序列。本发明综合考虑了局地化矩阵的影响，区分了不同空间尺度下的影响，可以显著提升新能源功率预测的稳定性和准确性。
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公开(公告)号：CN119358860A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411133850.9
申请日：2024-08-19
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国能日新科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , H02J3/38 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供了一种基于地图工具的新能源机组时空特性分析系统及方法，涉及新能源数据分析技术领域，包括：建立数据挖掘平台，执行基于空间尺度和时间尺度的新能源数据挖掘，获得新能源空间数据和新能源时间数据，进行波动性和间歇性分析，获得新能源空间特性和新能源时间特性，进行互补性分析，获得新能源互补特性，根据新能源互补特性进行新能源机组的负荷规划。通过本申请可以解决现有技术中由于现有的新能源数据分析缺乏时空特性的精确分析，导致往往局限于单一数据源或分析维度，造成能源利用效率不佳的技术问题，通过集成多源数据，基于空间尺度和时间尺度的数据挖掘，优化新能源机组的布局和运行策略，提高新能源的利用效率。
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公开(公告)号：CN119357723A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411378180.7
申请日：2024-09-30
Applicant: 国能日新科技股份有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明提出一种基于时空卷积神经网络的区域分布式光伏预测方法与装置，包括：S1、以固定时间间隔采集分布式光伏各站点的实测气象数据和实际出力数据；S2、预测气象订正与清洗；S3、区域分布式光伏聚类；S4、模型构建与训练，得到每种类别各自的光伏出力预测模型；S5、将每种类别各自的光伏出力预测模型的预测结果采用加权线性回归算法进行分析，得到各预测结果的权重。本发明能够基于区域分布式光伏各类站点的时空数据，采用时空卷积神经网络模型对各类站点进行短期出力预测，从而对整个区域分布式光伏进行较为准确的预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119298138A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411388375.X
申请日：2024-09-30
Applicant: 国能日新科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种用于用户侧储能放电控制的方法和计算机程序产品、计算机设备及储能控制系统，所述方法包括：设定策略执行周期以及预测周期，所述策略执行周期包括多个预测周期；在每一个所述预测周期内，应用神经网络算法模型进行功率预测；在每一个所述预测周期内，应用神经网络算法模型进行负荷预测；根据每一个所述预测周期内所述负荷预测与所述功率预测，生成所述策略执行周期内的放电控制策略；应用所述放电控制策略对所述策略执行周期内的充放电操作进行控制。根据本发明的技术方案能够制定精细化的储能放电控制方法，实现用户收益最大化。
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公开(公告)号：CN119226842A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411126343.2
申请日：2024-08-15
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国能日新科技股份有限公司
IPC: G06F18/24 , G06Q50/06 , G06N5/02 , G06F40/295
Abstract: 本申请提供了一种用于电力数据分类整理的系统及方法，涉及电力数据管理技术领域，包括：语义融合模块整合多源电力档案数据，进行语义匹配与融合，生成待分类数据集；实体识别模块从数据库中提取已分类数据，利用文本识别模型识别关键实体；关联关系获取模块识别并修正实体间的关联关系；知识图谱构建模块基于实体和关联关系构建电力档案知识图谱；分类模型获取模块训练智能分类模型，分类整理模块对目标数据集进行分类整理。通过本申请可以解决现有技术由于对多源数据的实体识别不精确，关联关系的准确性较差，导致了电力档案分类整理的效率低下，提升了电力档案数据分类的准确性和效率，提高了电力档案分类整理的自动化水平。
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公开(公告)号：CN119204349A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411697131.X
申请日：2024-11-26
Applicant: 国能日新科技股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于气象大模型的新能源风光功率预测方法和装置，包括：制作气象大模型集合预报数据集ENS0，进行集合同化并预报得到确定性预报数据集F0；构建微调局地化矩阵，基于微调局地化矩阵和气象大模型集合预报数据集ENS0，遍历优选得到确定性网格预报数据集F100；对所述确定性网格预报数据集F100进行空间尺度分离，遍历优选得到气象大模型确定性网格预报数据集D100；利用气象大模型确定性网格预报数据集D100的历史网格化数据计算权重，根据所述权重进行加权平均，得到融合的功率预测时间序列。本发明综合考虑了局地化矩阵的影响，区分了不同空间尺度下的影响，可以显著提升新能源功率预测的稳定性和准确性。
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公开(公告)号：CN119179735A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411246780.8
申请日：2024-09-05
Applicant: 国能日新科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种接入大数据量的方法和计算设备，所述方法用于数据采集与监视控制系统中，所述方法包括：配置各个单机节点的实例信息，配置各个采集机组和各个所述单机节点实例的关系，并将所有配置信息写入配置数据库中；通过群组标识将各个采集机组采集到的点值信息进行分离，并根据所述配置信息写入到与各个所述采集机组对应的各个消息队列中；实时库写入模块读取所述消息队列中的所述点值信息，并写入到相应的各个所述单机节点中；其中，所述采集机组和所述单机节点根据唯一群组标识进行对应绑定，所述单机节点按照所述点值信息的分类进行写入。根据本发明的技术方案，能够轻松接入大量数据，方便拓展系统，对系统硬件要求低，降低内存开销，节省资源。
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公开(公告)号：CN118554447B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411002046.7
申请日：2024-07-25
Applicant: 国能日新科技股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于卫星云图预训练和模仿学习的光伏超短期预测方法，包括：获取无标签视频数据集，收集有标签数据集，使用所述有标签数据集和逆动力学模型进行训练，建立初始模型；使用所述初始模型为所述无标签视频数据生成光伏场站辐照度数据的伪标签，将无标签视频数据集转化为伪标签数据集；使用所述伪标签数据集和所述逆动力学模型进行训练，建立预训练模型；对所述预训练模型进行强化学习微调，得到精准预测模型，用于光伏场站辐照度预测。本发明能在线耦合地面光伏场站的辐照度信息和卫星云图信息，利用卫星的多波段数据以及光伏场站辐照度数据来预测光伏场站未来的辐照度或功率。
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