公开(公告)号：CN117094442A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202311094823.0

申请日：2023-08-28

Applicant: 国网湖北省电力有限公司黄冈供电公司 ,  华中科技大学

Inventor： 陈志华 ,  彭武 ,  胡经伟 ,  柯强 ,  李建坤 ,  陈波 ,  饶燕 ,  肖天雄 ,  赵弘 ,  袁一凡 ,  胡兴 ,  程晓燕

IPC: G06Q10/04 ,  H02J3/28 ,  H02J3/38 ,  G06Q50/06 ,  G06F17/13

Abstract: 本发明公开了一种配电台区储能系统多目标微分进化选址定容方法，具体包括以下步骤：S1、台区储能系统选址定容优化模型；S2、台区储能系统选址定容优化模型求解，在对台区储能系统的位置和功率进行优化时对台区储能系统的位置和功率进行编码；S3、仿真模拟。本发明涉及储能系统技术领域。该配电台区储能系统多目标微分进化选址定容方法，可以进行多点电压输入，合理规划光伏和风能发电的电力，并有效改善台区节点的电压运行水平，保障台区储能系统的平稳运行。

公开(公告)号：CN117526316B

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410013103.5

申请日：2024-01-04

Applicant: 国网湖北省电力有限公司 ,  国网湖北省电力有限公司黄冈供电公司

Inventor： 邹智 ,  胡经伟 ,  柯强 ,  彭武 ,  陈志华 ,  李建坤 ,  肖天雄 ,  饶燕 ,  袁一凡 ,  赵弘 ,  黄敏 ,  刘洋

IPC: H02J3/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明提出一种基于GCN‑CBAM‑BiGRU组合模型的负荷预测方法，包括以下步骤：步骤一，采集所需的地区历史负荷和气象信息；步骤二，对数据进行预处理和特征工程，通过斯皮尔曼相关系数分析和特征提取来处理多个气象因素；步骤三，构建基于贝叶斯优化GCN‑CBAM‑BiGRU组合模型，以解决多特征输入的负荷预测问题。该模型利用GCN和BiGRU挖掘深层次特征和长期依赖关系，并引入CBAM模块加强GCN层的特征提取能力；并通过贝叶斯优化算法对模型超参数进行优化，以达到最佳的负荷预测效果；步骤四，通过历史负荷和气象特征数据对模型进行训练。利用适当的损失函数和优化算法，将经过处理的数据输入训练好的模型，完成短期负荷预测。

公开(公告)号：CN117526316A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202410013103.5

申请日：2024-01-04

Applicant: 国网湖北省电力有限公司 ,  国网湖北省电力有限公司黄冈供电公司

Inventor： 邹智 ,  胡经伟 ,  柯强 ,  彭武 ,  陈志华 ,  李建坤 ,  肖天雄 ,  饶燕 ,  袁一凡 ,  赵弘 ,  黄敏 ,  刘洋

IPC: H02J3/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明提出一种基于GCN‑CBAM‑BiGRU组合模型的负荷预测方法，包括以下步骤：步骤一，采集所需的地区历史负荷和气象信息；步骤二，对数据进行预处理和特征工程，通过斯皮尔曼相关系数分析和特征提取来处理多个气象因素；步骤三，构建基于贝叶斯优化GCN‑CBAM‑BiGRU组合模型，以解决多特征输入的负荷预测问题。该模型利用GCN和BiGRU挖掘深层次特征和长期依赖关系，并引入CBAM模块加强GCN层的特征提取能力；并通过贝叶斯优化算法对模型超参数进行优化，以达到最佳的负荷预测效果；步骤四，通过历史负荷和气象特征数据对模型进行训练。利用适当的损失函数和优化算法，将经过处理的数据输入训练好的模型，完成短期负荷预测。