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公开(公告)号：CN118673466B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411156717.5
申请日：2024-08-22
Applicant: 浙江大学 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/23213 , G06F18/243 , G06F18/10 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种基于多算法融合的规划目标年典型日负荷曲线确定方法。该方法首先使用局部异常因子算法对历史数据进行清洗和异常值检测，以识别并替换异常数据。随后，采用自回归积分滑动平均模型预测未来每日最大负荷，并使用随机森林算法预测每日归一化负荷曲线，通过贝叶斯优化提高算法模型参数的选择效率和预测准确性。利用回归积分滑动平均模型预测的最大负荷值与随机森林预测的归一化曲线，获得规划目标年的日负荷曲线。最后，采用改进的K均值聚类算法对预测出的目标年日负荷曲线按月进行聚类分析，选取最大簇的均值作为逐月典型日负荷曲线。实验结果表明，该方法能够准确捕捉负荷曲线的季节性变化和趋势，显著提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN117439185A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311387528.4
申请日：2023-10-24
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑动态惯性权重混沌粒子群的新能源基地风光火储优化配置策略，属于新能源基地规划技术领域。本发明基于平均互补性指标对风光叠加后的功率进行量化分析，得到最佳风光装机比例。以系统等值年收益和新能源消纳水平最优为目标函数，构建风光火储新能源基地的多目标优化配置模型,并通过具有动态惯性权重的混沌粒子群算法进行求解，得到新能源基地风光火储优化配置方案。
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公开(公告)号：CN109980674B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201910295096.1
申请日：2019-04-12
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
IPC: H02J3/36
Abstract: 提出了一种同送端同受端多回直流输电功率控制方法，属于输电功率控制领域。该方法包括将同送端同受端多回直流输电工程作为一个整体，获取正常情况下同送端同受端所有直流输电工程的直流输电总功率以及故障情况下直流输电功率的总调整量；以及根据正常情况下的直流输电总功率和故障情况下的直流输电功率的总调整量控制各直流输电工程的输电功率。通过本方案，同送同受多回直流输电工程能够安全、稳定运行，且能够节约能源。
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公开(公告)号：CN118840222A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410933718.X
申请日：2024-07-12
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司 , 浙江大学
IPC: G06Q50/06 , H02J3/06 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q30/0283
Abstract: 本发明公开了一种考虑电价与风光多重多级不确定性的电力系统优化方法，属于电力系统优化领域。首先，该策略针对电网与多微网的能源‑负荷分布情况，提出一种动态定价机制。其次，考虑外部电价、新能源出力不确定性的影响，构建双层分布鲁棒模型。然后，采用数学推演和对偶理论将原问题转化为混合整数二阶锥双层模型，并利用二分法结合商业求解器GUROBI进行迭代求解。最后，通过修改的IEEE 33节点系统验证了所提模型的有效性。本发明不仅提高了经济效益，而且有利于可再生能源的综合利用。
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公开(公告)号：CN117477534A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311373203.0
申请日：2023-10-20
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
IPC: H02J3/00 , G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电力中长期与现货交易联动下的需求侧响应方法，本发明在现阶段下用户侧电能电费组成与结算方式的基础上，通过削峰需求响应和填谷需求响应的计量电量以及收益测算模型，计算用电侧参与削峰填谷的响应收益；对于用户侧恶意签订中长期合约电量获取额外收益的问题设计了超额与缺额回收机制，规定用户侧签订中长期合约电量的上下限，限制响应收益；建立削峰和填谷两种需求响应情况下费用分摊机制，明确收益费用来源。算例表明，参与需求响应会导致用户的电能电价增长，但响应补贴价格能够弥补其损失并获得额外补偿，能够在现有中长期市场规则下有效鼓励用户参与需求响应的积极性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114331125A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111627813.X
申请日：2021-12-28
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
Inventor： 蔡文斌 , 程晓磊 , 王渊 , 南家楠 , 宋凯洋 , 赵嘉冬 , 金翠 , 王鹏 , 吕海霞 , 李晔 , 特古斯 , 孙舒熳 , 李琦 , 孙莹 , 闫肖蒙 , 杨帅 , 石磊 , 徐日娥 , 沈洲 , 白伟 , 董国静 , 刘向龙
Abstract: 本发明公开了一种柔性交流输电设备选址定容的方法，其依次包括有如下步骤：(1)绘制曲线1，(2)绘制曲线2，(3)绘制曲线3，(4)找出目标值。有益效果：本发明通过综合考虑电网输电能力提升效果、柔性交流输电设备经济性指标，充分发挥了柔性交流输电设备的能力，在满足电网安全稳定需求的前提下，提高了电网运行经济效益。
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公开(公告)号：CN118199069A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410321205.3
申请日：2024-03-20
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态传输功率的风光火储能源基地的联合优化调度策略，属于电力系统优化调度领域。首先，该策略利用条件生成对抗性网络分别对风电和光伏输出功率的时间序列进行建模。随后，该策略考虑了动态线路额定功率，以确定与风能和太阳能发电相关的线路的动态输电能力。其次，该策略将建立风光火储能源基地系统的优化配置模型。最后，采用商业求解器CPLEX直接求解获得火电机组、储能设备日前调度出力、外送功率计划以及风光火储能源基地传输功率最大值从而完成风光火储能源基地的联合优化调度。本发明不仅提高了经济效益，而且有利于可再生能源的综合利用。
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公开(公告)号：CN113112090B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202110474605.4
申请日：2021-04-29
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
Inventor： 蔡文斌 , 王鹏 , 王渊 , 程晓磊 , 吕海霞 , 金翠 , 孙舒熳 , 赵嘉冬 , 李晔 , 宋凯洋 , 特古斯 , 南家楠 , 孙莹 , 闫肖蒙 , 李琦 , 杨帅 , 石磊 , 徐日娥 , 董国静 , 白伟 , 刘向龙 , 沈洲
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2135
Abstract: 本发明涉及基于综合互信息度的主成分分析的空间负荷预测方法，包括以下步骤：S1，利用MIS‑PCA算法对从地理信息系统获取的空间信息数据进行筛选和降维；S2，以经MIS‑PCA算法处理过的信息为基础，建立基于空间数据挖掘技术的用地类型预测模型；S3，利用用地分类结果对空间负荷进行预测。本发明提出一种改进的综合互信息度主成分分析方法（MIS‑PCA），可有效提高降维后数据分类准确率与所选特征子集的有效性，同时能够得到更少的主成分维度,降低了特征维数,以便减少后端分类或识别的计算量；本发明将MIS‑PCA算法引入用地规则挖掘的过程中，通过对可能影响元胞用地类型决策的众多相(56)对比文件US 2019081476 A1,2019.03.14FR 3088466 A1,2020.05.15KR 20200123310 A,2020.10.29WO 2019237840 A1,2019.12.19CN 106600063 A,2017.04.26杨莉等. 基于数据挖掘的日负荷曲线预测与修正.计算机系统应用.2014,第23卷(第12期),182-186.王延超.数据挖掘与电力系统负荷预测.现代交际.2016,(第7期),227-228.郑美春.基于用电信息采集系统数据挖掘的负荷预测方法及应用. CNKI优秀硕士学位论文全文库.2016,(第09期),1-90.黄庆键 等.关于空间电力负荷预测方法综述与展望.自动化应用.2017,(第02期),79-81.乐欢.基于空区推论的空间负荷预测分类分区实用法.电力系统自动化.2009,第33卷(第7期),81-85.朱俊丞等.深度学习在电力负荷预测中的应用总数.郑州大学学报.2019,第40卷(第5期),13-22.Mark Rafferty等.Real-Time MultipleEvent Detection and Classification UsingMoving Window PCA.IEEE Transactions onSmart Grid.2016,第7卷(第5期),2537 - 2548.Ahmad Tanvee等.A comprehensiveoverview on the data driven and largescale based approaches for forecasting ofbuilding energy demand: A review.Energyand Buildings.2018,第165卷301-320.Ammar O. Hoori等.Electric LoadForecasting Model Using a MulticolumnDeep Neural Networks.IEEE Transactions onIndustrial Electronics.2020,第67卷(第8期),6473 - 6482.Fabian Heymann等.Distribution networkplanning considering technology diffusiondynamics and spatial net-loadbehavior.International Journal ofElectrical Power & Energy Systems.2019,第106卷(第3期),254-265.Salah Bouktif.Optimal Deep LearningLSTM Model for Electric Load Forecastingusing Feature Selection and GeneticAlgorithm: Comparison with MachineLearning Approaches.Energies .2018,第11卷(第7期),1-20.D.A.G. Vieira等.Large scale spatialelectric load forecasting framework basedon spatial convolution.InternationalJournal of Electrical Power & EnergySystems.2020,第11卷(第7期),1-20.陈立.考虑城市用电构成与用地划分的空间负荷预测研究.中国优秀硕士学位论文工程科技Ⅱ辑.2020,(第6期),C042-63.程鹏等 .一种基于概率神经网络的城市用地高分辨率影像信息提取方法.林业调查规划.2016,第41卷(第2期),10-16.张素智等.基于互信息可信度的主成分分析数据降维.湖北民族学院学报.2019,第37卷(第4期),425-430.
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公开(公告)号：CN113112090A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110474605.4
申请日：2021-04-29
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
Inventor： 蔡文斌 , 王鹏 , 王渊 , 程晓磊 , 吕海霞 , 金翠 , 孙舒熳 , 赵嘉冬 , 李晔 , 宋凯洋 , 特古斯 , 南家楠 , 孙莹 , 闫肖蒙 , 李琦 , 杨帅 , 石磊 , 徐日娥 , 董国静 , 白伟 , 刘向龙 , 沈洲
Abstract: 本发明涉及基于综合互信息度的主成分分析的空间负荷预测方法，包括以下步骤：S1，利用MIS‑PCA算法对从地理信息系统获取的空间信息数据进行筛选和降维；S2，以经MIS‑PCA算法处理过的信息为基础，建立基于空间数据挖掘技术的用地类型预测模型；S3，利用用地分类结果对空间负荷进行预测。本发明提出一种改进的综合互信息度主成分分析方法（MIS‑PCA），可有效提高降维后数据分类准确率与所选特征子集的有效性，同时能够得到更少的主成分维度,降低了特征维数,以便减少后端分类或识别的计算量；本发明将MIS‑PCA算法引入用地规则挖掘的过程中，通过对可能影响元胞用地类型决策的众多相关属性进行约简，简化用地决策过程，提高空间负荷预测效率。
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公开(公告)号：CN119167039A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411658562.5
申请日：2024-11-20
Applicant: 浙江大学 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/2113 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/0985 , G06N5/022 , G06N7/02 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于气象特征筛选与迁移学习的风光发电功率预测方法，属于新能源功率预测领域。本发明首先建立用于筛选敏感气象特征因子的组合信任度指标，并获得敏感气象特征因子；再构建源域预测模型，并利用敏感气象特征因子对源域预测模型进行预训练；然后获取待进行风光发电功率预测的光伏电站的历史发电数据，并构建目标域数据集，基于目标域数据集对预训练后的源域预测模型进行迁移学习和参数微调，得到用于预测风光发电功率的目标域预测模型；利用目标域预测模型对风光发电功率进行预测。本发明不仅有效解决了模型泛化能力不足的问题，还具备更强的适应性与鲁棒性，显著提升了预测精度、稳定性。
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