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公开(公告)号：CN113537573B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202110691753.1
申请日：2021-06-22
Applicant: 中国农业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J3/00 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/09 , G06N3/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于电力系统运行与控制技术领域，涉及一种基于双重时空特征提取的风电功率运行趋势预测方法，包括：获取原始风电生数据集，并将空数据等剔除，获得风电场群清洗数据集；将生成的3D张量数据输入双重时空特征提取模型，获得关键气象‑功率双重时空提取特征图，并输入循环记忆运行趋势预测模型，获得风电功率超短期运行趋势预测值。本申请基于深度可拆分卷积，更好地对海量数据进行快速处理；强化一重时空互联特征运行趋势中局部重要信息的贡献程度，剔除冗余，获取与未来预测功率密切相关的二重时空互联特征；利用循环周期类神经网络易于处理非线性、运行趋势数据和学习速度快
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公开(公告)号：CN113961614B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202111038647.X
申请日：2021-09-06
Applicant: 中国农业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J3/00 , G06F18/2431 , G06F18/22 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力系统运行与控制技术领域，涉及一种基于相似日选取和分类分时误差修正的光伏功率预测方法，包括：得到每日特征气象数据和有功功率；基于欧式距离阈值划分法实现相似日分类；得到日内和日间数据特征；对各类相似日数据分开训练预测；得到每类相似日训练样本在不同时间点的预测误差；对新一天特征气象数据统计分析，与前述日内和日间数据特征进行差距度分析，完成相似日归类，利用对应训练模型，实现初步功率预测；据相似日内分时误差，实现分时误差修正，得到最终的有功功率预测值。方法利用功率间相似性实现相似日分类，相比于利用数值天气预报数据实现相似日分类更直观，针对不同相似日分别预测，实现误差修正，提高预测精度。
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公开(公告)号：CN113505909B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202110532725.5
申请日：2021-05-17
Applicant: 中国农业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明属于电力系统运行与控制技术领域，涉及一种面向短期风电功率趋势预测的误差补偿方法，包括：A：划分波过程；B：不对低出力和小波动补偿；对大波动和中波动，提取波形特征，计算波形特征值，形成波形特征矩阵；C：分别对中波动和大波动进行误差分析，计算误差特征值，形成误差特征矩阵；D：建立多输入多输出误差预测模型；采用训练集训练，测试集测试，得到测试集输出误差特征矩阵。E：建立误差补偿评估模型，获得新预测值。本发明在一定程度上克服了由于数值天气预报本身误差和由于预测模型的缺陷带来的预测精度问题，解决了短期风电功率常出现的过预测和欠预测交替出现的问题，有效提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN112579562A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011218614.9
申请日：2020-11-04
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
Inventor： 李铁 , 杨楠 , 葛延峰 , 卫泽晨 , 苏安龙 , 门德月 , 葛维春 , 黄宇鹏 , 陈晓东 , 韩昳 , 姜枫 , 齐晓琳 , 唐俊刺 , 张风彬 , 崔岱 , 邱成建 , 张凯 , 刘幸蔚 , 胡锦景 , 宋旭日 , 赵军 , 金宜放 , 范世雄
Abstract: 一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法与系统，所述方法包括以下步骤：步骤1，基于云平台获取电力系统中的新能源数据，并根据获取到的所述新能源数据生成新能源通用数据对象；步骤2，根据所述新能源通用数据对象和所述对象之间的关系进行数据建模并获得数据模型；步骤3，为所述数据模型分层次构建出以对象为中心的元数据模型；步骤4，基于所述元数据模型对所述数据模型进行校验，从而获得所述元数据模型与所述数据模型的一致性。基于本发明中的方法，能够对新能源数据信息进行统一存储、处理与分析，保障数据模型的一致性、数据批量处理的可行性、高效性与统一性。
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公开(公告)号：CN113505909A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110532725.5
申请日：2021-05-17
Applicant: 中国农业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明属于电力系统运行与控制技术领域，涉及一种面向短期风电功率趋势预测的误差补偿方法，包括：A：划分波过程；B：不对低出力和小波动补偿；对大波动和中波动，提取波形特征，计算波形特征值，形成波形特征矩阵；C：分别对中波动和大波动进行误差分析，计算误差特征值，形成误差特征矩阵；D：建立多输入多输出误差预测模型；采用训练集训练，测试集测试，得到测试集输出误差特征矩阵。E：建立误差补偿评估模型，获得新预测值。本发明在一定程度上克服了由于数值天气预报本身误差和由于预测模型的缺陷带来的预测精度问题，解决了短期风电功率常出现的过预测和欠预测交替出现的问题，有效提高了预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116317110A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310077873.1
申请日：2023-01-17
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 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 , 国网冀北电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网天津市电力公司
Inventor： 马晓忱 , 於益军 , 罗雅迪 , 唐俊刺 , 刘金波 , 孙略 , 石上丘 , 杨楠 , 吕闫 , 刘蒙 , 曹良晶 , 张鹏 , 李立新 , 姜狄 , 李桐 , 李理 , 李劲松 , 王少芳 , 范广民 , 黄志刚 , 袁中琛 , 刘涛 , 孙博 , 王淼 , 郎燕生 , 张印 , 宋旭日 , 陶蕾 , 刘升 , 门德月
Abstract: 本发明属于电网运行分析领域，公开一种考虑源荷双侧波动的电网调度操作预演方法和系统；所述系统包括：调度操作智能推演模块，用于生成基础电网运行断面，获取调度操作设置数据、故障和故障发生条件；在基础电网运行断面上进行逐时段模拟仿真，获得潮流结果；调度决策智能体模块，用于为调度操作智能推演模块的仿真提供在线决策模型；知识模型管理模块，用于向调度操作智能推演模块和调度决策智能体模块提供调度知识。本发明引入强化学习技术实现对源荷双侧不确定性背景下的调度操作全过程的电网运行趋势智能推演与预演，优化调度操作方案与操作流程，实现电网调度操作智能推演与预演；本发明能辅助调度运行人员更好的规避系统风险。
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公开(公告)号：CN113961614A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111038647.X
申请日：2021-09-06
Applicant: 中国农业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F16/2458 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力系统运行与控制技术领域，涉及一种基于相似日选取和分类分时误差修正的光伏功率预测方法，包括：得到每日特征气象数据和有功功率；基于欧式距离阈值划分法实现相似日分类；得到日内和日间数据特征；对各类相似日数据分开训练预测；得到每类相似日训练样本在不同时间点的预测误差；对新一天特征气象数据统计分析，与前述日内和日间数据特征进行差距度分析，完成相似日归类，利用对应训练模型，实现初步功率预测；据相似日内分时误差，实现分时误差修正，得到最终的有功功率预测值。方法利用功率间相似性实现相似日分类，相比于利用数值天气预报数据实现相似日分类更直观，针对不同相似日分别预测，实现误差修正，提高预测精度。
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公开(公告)号：CN113537573A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110691753.1
申请日：2021-06-22
Applicant: 中国农业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明属于电力系统运行与控制技术领域，涉及一种基于双重时空特征提取的风电功率运行趋势预测方法，包括：获取原始风电生数据集，并将空数据等剔除，获得风电场群清洗数据集；将生成的3D张量数据输入双重时空特征提取模型，获得关键气象‑功率双重时空提取特征图，并输入循环记忆运行趋势预测模型，获得风电功率超短期运行趋势预测值。本申请基于深度可拆分卷积，更好地对海量数据进行快速处理；强化一重时空互联特征运行趋势中局部重要信息的贡献程度，剔除冗余，获取与未来预测功率密切相关的二重时空互联特征；利用循环周期类神经网络易于处理非线性、运行趋势数据和学习速度快等优势，实现超短期风电功率运行趋势的预测。
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公开(公告)号：CN116317110B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310077873.1
申请日：2023-01-17
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 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 , 国网冀北电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网天津市电力公司
Inventor： 马晓忱 , 於益军 , 罗雅迪 , 唐俊刺 , 刘金波 , 孙略 , 石上丘 , 杨楠 , 吕闫 , 刘蒙 , 曹良晶 , 张鹏 , 李立新 , 姜狄 , 李桐 , 李理 , 李劲松 , 王少芳 , 范广民 , 黄志刚 , 袁中琛 , 刘涛 , 孙博 , 王淼 , 郎燕生 , 张印 , 宋旭日 , 陶蕾 , 刘升 , 门德月
Abstract: 本发明属于电网运行分析领域，公开一种考虑源荷双侧波动的电网调度操作预演方法和系统；所述系统包括：调度操作智能推演模块，用于生成基础电网运行断面，获取调度操作设置数据、故障和故障发生条件；在基础电网运行断面上进行逐时段模拟仿真，获得潮流结果；调度决策智能体模块，用于为调度操作智能推演模块的仿真提供在线决策模型；知识模型管理模块，用于向调度操作智能推演模块和调度决策智能体模块提供调度知识。本发明引入强化学习技术实现对源荷双侧不确定性背景下的调度操作全过程的电网运行趋势智能推演与预演，优化调度操作方案与操作流程，实现电网调度操作智能推演与预演；本发明能辅助调度运行人员更好的规避系统风险。
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