-
公开(公告)号：CN118095890A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410220574.3
申请日：2024-02-28
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/0637 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N3/0442 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种适用于复杂气候的新能源功率预测方法和系统，涉及新能源功率预测技术领域，获取多种训练气候特征数据，对多种训练气候特征数据进行数据预处理，生成气候特征数据，将全部的气候特征数据进行聚类处理，生成多个关键特征训练集，采用关键特征训练集输入预设初始新能源功率预测模型进行训练，生成新能源功率预测模型，当接收到待预测特征数据时，根据全部关键特征训练集和待预测特征数据确定对应的新能源功率预测模型作为推荐模型，将待预测特征数据输入推荐模型，生成待预测特征数据对应的功率预测结果。解决了现有新能源的功率预测由于各种预测算法适用场景设置较简单，无法对复杂气候特征的新能源进行精准预测。
-
公开(公告)号：CN116454874A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310396035.0
申请日：2023-04-12
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Inventor： 邓韦斯 , 戴仲覆 , 王皓怀 , 周保荣 , 李崇浩 , 卢斯煜 , 刘显茁 , 张旭东 , 王凌梓 , 邓力源 , 沈海波 , 卓毅鑫 , 唐健 , 胡甲秋 , 张俨 , 王宁 , 张杰 , 王邦一 , 赵川 , 闫斌杰 , 谢平平 , 陆秋瑜 , 莫若慧 , 何勇琪
IPC: H02J3/00 , G06N3/0464 , G06F18/2411 , G06F18/2451 , G06F18/27 , H02J3/38 , H02J3/46
Abstract: 本申请提供了一种风电功率的预测方法、风电功率的预测装置和电子装置，该方法包括：获取多个相似风电功率数据，相似风电功率数据为历史风电功率数据中与待测风电功率数据的关键影响因素数据在同一预定范围内的风电功率数据，待测风电功率数据为待测日期的预定时段内的风电功率数据，历史风电功率数据为待测日期之前的预定时段内的风电功率数据，风电功率数据为风电机组的输出功率，相似风电功率数据中的部分为训练样本数据，另一部分为测试样本数据；将测试样本数据输入至区域卷积神经网络模型，提取测试样本数据的特征；将测试样本数据的特征输入至支持向量回归模型，得到预测风电功率数据。该方法提高了风电功率的预测精度。
-
公开(公告)号：CN119558669A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202410291951.2
申请日：2024-03-14
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/092 , H02J3/00 , H02J3/46 , H02J3/38
Abstract: 本发明提供了一种基于小波分解序列的新能源出力预测方法、系统和相关装置，包括获取原始的新能源出力数据，采用小波分解的方法对新能源出力数据进行小波分解；将分解好的新能源出力数据输入到预先训练好的组合神经网络中，由组合神经网络中的各个子神经网络输出各自的预测结果；基于组合预测结果，利用强化学习的方法确定最优的整合预测结果。本发明将新能源真实出力信号进行小波分解，能够挖掘出样本中更多的细节信息；利用组合神经网络进行模型预测，既能够克服单个神经网络的固有缺点，又能组合发挥其优势，实现协同优化；将组合神经网络的预测结果形成RQL的训练集，通过强化学习方法进一步提升预测的精度和收敛过程的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN117993521A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410291938.7
申请日：2024-03-14
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06N20/20 , G06F18/2415 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种基于LGBM‑Adaboost的新能源出力预测方法，属于新能源出力预测技术领域。该方法包括采集影响新能源出力的条件样本；将条件样本输入到预先训练好的强预测器中，得到新能源出力预测结果；其中，强预测器是采用自适应提升算法Adaboost，在若干个弱预测器的基础上生成的，若干个弱预测器是以历史条件样本和历史新能源出力数据为训练数据，采用轻量级梯度提升机器学习算法LGBM生成的。本发明通过LGBM为新能源出力预测生成弱预测器，然后运用Ada‑boost方法选出强预测器并输出最终优化后的预测结果，能够较好地适应新能源机组出力预测的需求。
-
公开(公告)号：CN116505513A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310382910.X
申请日：2023-04-10
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Inventor： 邓韦斯 , 戴仲覆 , 王皓怀 , 周保荣 , 李崇浩 , 卢斯煜 , 刘显茁 , 张旭东 , 王凌梓 , 邓力源 , 沈海波 , 卓毅鑫 , 唐健 , 胡甲秋 , 张俨 , 王宁 , 张杰 , 王邦一 , 赵川 , 闫斌杰 , 谢平平 , 陆秋瑜 , 莫若慧 , 何勇琪
IPC: H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/098 , H02J3/46
Abstract: 本申请提供了一种风电机组的功率预测方法、功率预测装置和电子装置。该方法包括：获取预测时刻前多个风电机组的功率数据，并对多个风电机组的功率数据进行二阶差分处理，得到多个样本数据，多个样本数据的部分为测试数据，另一部分为训练数据；将测试数据依次输入至长短期记忆人工神经网络模型，得到多个风电机组的预测功率数据，将各风电机组的预测功率数据和对应的测试数据输入至判别器模型，判断风电机组的模拟预测功率数据是否正确；在判别器模型的损失函数收敛的情况下，确定预测功率数据为目标预测功率数据。该方法解决了风电机组功率预测精度低的技术问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116739629A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310516111.7
申请日：2023-05-09
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广西电网有限责任公司
IPC: G06Q30/0201 , H02J3/00 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电力系统净负荷预测误差正备用需求价格曲线计算方法，通过获取预设调度间隔的系统历史数据和未来某一调度间隔的系统预测值；根据系统历史数据和系统预测值，计算同一小时内每个调度间隔的系统净负荷预测值、实际值和预测误差；根据系统净负荷预测值和预测误差绘制散点图，并对散点图的上限进行分位数回归拟合，得到分位数回归曲线；根据分位数回归曲线计算确定系统净负荷预测误差正备用的需求价格曲线，能够支持备用辅助服务市场的建设。
-
公开(公告)号：CN119944791A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510093461.6
申请日：2025-01-21
Applicant: 华中科技大学 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本申请属于并网电力电子装备技术领域，具体公开了一种柔性直流输电系统惯量支撑控制方法及系统。本申请，基于与受端换流站连接的交流电网的频率信号，得到受端换流站的能量指令信号，并基于该能量指令信号与受端换流站的能量测量值的差值信号，生成桥臂电压直流分量对应的第一控制信号，将传统的受端换流站中的桥臂电压计算方式中不变的直流分量转换为可控量，从而引入对直流分量的控制，实现对受端换流站能量的主动精确控制，使得受端换流站的控制更加灵活，实现受端换流站的能量与直流电压的独立解耦，解决现有柔性直流输电系统惯量支撑方法会牺牲直流电压稳定的问题，提升柔性直流输电系统的主动惯量支撑能力。
-
公开(公告)号：CN119494750A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411321852.0
申请日：2024-09-23
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种分布式新能源气象数据管理方法及系统，涉及数据管理技术领域，通过用户端，接收新能源气象数据管理请求；根据所述分布式新能源类型，确定关联气象指标；根据所述关联气象指标，通信智能采集终端获得所述分布式新能源部署位置的未来时区气象监测信息；根据发电量预测器预测分布式新能源的未来时区发电量，发送至用户端。解决了现有技术中存在新能源气象站缺乏智能化分析手段，无法预先定量预测发电率，导致新能源气象数据管理不善的技术问题。达到了通过构建模型自动识别气象模式，预测新能源发电潜力，确保新能源气象数据的高效、精细、智能化管理的技术效果。
-
公开(公告)号：CN119448392A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411321707.2
申请日：2024-09-23
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: H02J3/38 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了用于新能源光伏电站的实发数据管理方法及系统，涉及数据处理相关领域，该方法包括：在光伏电站部署发电量采集装置、环境状态采集装置和设备状态采集装置；通过发电量采集装置采集发电量数据；通过环境状态采集装置采集光照强度、温度、湿度和风速信息，获得环境状态数据；通过设备状态采集装置采集逆变器效率、光伏板性能、储能系统状态和设备故障记录信息，获得设备状态数据；基于发电量数据、环境状态数据和设备状态数据进行运维管理。解决了现有光伏电站数据管理存在的缺乏有效整合和分析机制，导致运维决策片面和运维效率低下的技术问题，达到了通过对数据的全面整合与关联，提高运维决策的精准化和运维效率的技术效果。
-
公开(公告)号：CN118282030A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410213109.7
申请日：2024-02-27
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本申请涉及风险预警技术领域，提供一种分布式新能源集群风险主动预警方法及系统。所述方法包括：确定目标区域，基于所述目标区域获取分布式新能源集群；基于所述分布式新能源集群获取控制系统；根据能源模块获取对应的运行数据权重；获取所述分布式新能源集群的实时数据；搭建风险评估模型，输出风险评估结果；基于所述风险评估结果生成预警信息，对所述分布式新能源集群进行风险预警。采用本方法解决了现有技术中新能源集群数据整合困难，风险评估的误差较大的技术问题，达到了提高数据获取和整合能力，开发更准确和全面的风险评估模型，提高了分布式新能源集群的风险管理水平的技术效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
17
records
(took 0.062 seconds)
