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公开(公告)号：CN117494890A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311462631.0
申请日：2023-11-06
Applicant: 安徽立卓智能电网科技有限公司 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司
Abstract: 本发明涉及电力功率预测技术领域，公开了一种ARIMA和DNN组合模型的区域超短期功率预测方法，包括以下步骤：S1收集电力系统历史功率数据和短期预测功率数据；S2对收集到的数据进行预处理；S3构建样本数据集并将预处理后的数据分为训练集和测试集；S4针对样本数据集，分别构建ARIMA和DNN模型；S5进行DNN模型训练和预测；S6计算预测时间点的合理权重；S7结合合理权重计算最终的超短期预测结果。本发明利用短期功率预测数据作为ARIMA的特征之一，进一步提升了ARIMA模型的稳定性和精度；提高了区域超短期功率预测的准确性和稳定性，能够更好地满足电力系统对功率预测的精度要求；有效解决了权重分配需要手动设置的弊端。
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公开(公告)号：CN117150270A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311135962.3
申请日：2023-09-05
Applicant: 安徽立卓智能电网科技有限公司 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司
Abstract: 本发明涉及环保技术领域，公开了基于小波变换的神经网络风电场超短期功率预测方法，包括以下步骤：S1数据采集和预处理：采集风电场的功率数据，并对采集的功率数据进行预处理，确保功率数据的准确性和一致性；S2对预处理后的功率数据进行小波变换：对预处理后的功率数据应用小波变换算法，将其转换为时域和频域的特征数据，从而得到低频数据和高频数据。本发明通过引入小波变换技术和神经网络模型，充分考虑了风电场功率的非线性和非平稳性特点，提高了预测的准确性，减少了误差；通过优化神经网络模型和算法，减少训练和预测时间的消耗，提高了模型的实时性，使预测结果更及时、更准确。
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公开(公告)号：CN118761507A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410926239.5
申请日：2024-07-11
Applicant: 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 安徽立卓智能电网科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种气象驱动的新能源发电功率预测方法及系统，方法包括：采集当前多维度的气象数据，将所述气象数据转化为多维特征空间中的当前气象特征向量；计算最近若干次的历史气象特征向量中每个气象特征与对应历史发电功率的平均相关性评分，确定所述平均相关性评分高于预设阈值的气象特征；根据所述平均相关性评分，对当前气象特征向量中所确定的气象特征进行加权，生成加权气象特征向量；将所述加权气象特征向量输入预先训练的发电功率预测模型，得到发电功率预测值。利用本发明实施例，能够提高新能源发电功率预测的准确度，为电网调度和新能源发电站的运营管理提供科学依据，促进新能源的高效利用和可持续发展。
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公开(公告)号：CN119029910A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411239963.7
申请日：2024-09-05
Applicant: 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司
Abstract: 本发明公开了一种基于随机模型预测控制的主动配电网中电压无功分散式控制方法，包括：1、获取主动配电网的基本参数信息；2、利用Louvain算法对主动配电网节点进行聚类处理；3、建立单个集群基于模型预测控制的电压控制模型；4、建立光伏发电预测模型，生成多组预测场景；5、利用随机模型预测控制求解多预测场景下的电压控制模型，并得到基于光伏输出的电压控制指令。本发明能更好地解决光伏发电的不确定性导致的电压波动问题，使得节点电压在标称值附近，保证主动配电网安全运行。
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公开(公告)号：CN114678866B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210386313.X
申请日：2022-04-13
Applicant: 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司
Abstract: 本发明公开了一种基于调控云的输电线路负荷转移控制方法，包括如下步骤：步骤1：从调控云平台读取设备台账数据，获取所有的输变电设备信息；步骤2：根据设备信息和连接关系，以单电源点方式生成树状电网拓扑模型；步骤3：读取调控云遥测数据和遥信数据，形成负载通路路径；步骤4：根据负荷通路模型，进行线路负荷跳闸风险判断；步骤5：对存在跳闸风险的线路，进行跳闸后负荷转移分析，快速评估负荷转移后造成的新风险。本发明采用树状结构而非传统的图状结构对电网进行分解，以高压等级母线作为根节点，通过线路负荷跳闸风险的评估方法进行输电路径分析，避免了传统方法中带来的回环返送的问题，可以做到事情预警，计算速度快，效率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117913994A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410093527.7
申请日：2024-01-23
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司
IPC: H02J13/00 , G06F17/11 , G06Q50/06 , H04W24/02 , H04W24/06 , H04W28/16 , H04W4/30 , H02J3/38 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/16
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测的延迟未知下主动配电网电压优化控制方法，其步骤包括：1、构建主动配电网下行通信网络环境，将传输数据包按照基站编号、配电网节点编号和数据包种类编号进行编码；2、构建通信传输数据包预测模型并计算传输延迟；3、根据模型预测控制算法，建立主动配电网电压控制预测模型并嵌入传输延迟；4、以主动配电网电压扰动偏差与控制成本最小为目标函数，实现主动配电网电压控制与数据包的最优调制编码方案。本发明能在通信传输延迟下对主动配电网的电压进行实时控制，并能有效降低电压波动与丢包率，从而使主动配电网电压更加安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN117880984A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410087986.4
申请日：2024-01-22
Applicant: 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 合肥工业大学
IPC: H04W72/1268 , H04W72/541 , H04B17/345 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于干扰预测的主动配电网上行链路5G通信资源分配方法，包括：1、建立主动配电网上行链路5G通信模型；2、根据干扰历史数据建立干扰预测模型，并对数据传输过程中的干扰进行预测；3、根据干扰预测值确定主动配电网上行链路5G通信网络数据传输过程中的平均信噪比和数据包发射功率；4、根据发射功率，对上行链路5G通信网络数据传输过程中通信资源分配问题进行建模；5、将资源分配模型转换成MDP模型；6、根据资源分配MDP模型，采用基于DDQN的深度强化学习算法训练模型。本发明能让主动配电网上行链路5G网络通信资源分配更加合理；且满足实时性的要求，从而使主动配电网上行链路的数据传输过程更加智能。
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公开(公告)号：CN117713206A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311730802.3
申请日：2023-12-15
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司
Abstract: 本发明公开了一种主动配电网中延迟自适应电压的鲁棒控制方法，包括：1、获取主动配电网的基本参数信息；2、预测主动配电网参数信息的置信区间；3、建立主动配电网操作状态范围集合；4、建立主动配电网区域协同鲁棒无功电压控制模型；5、利用POMDP模型重新建模鲁棒电压控制问题；6、采用多智能体强化学习算法训练区域协同鲁棒无功电压控制的POMDP模型；7、通过延迟自适应处理，生成具有延迟自适应特性的鲁棒无功电压控制模型，并部署在配电网的各个分区中。本发明能让主动配电网的电压控制方案在延迟值未知的情况下具有延迟自适应特性，实现鲁棒的电压控制，并能提高光伏逆变器的调度效率，有效抑制配电网的节点电压波动。
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公开(公告)号：CN116298699A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310510415.2
申请日：2023-05-08
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种基于小波优化和图卷积神经网络的配电网故障辨识方法，包括：采样配电网发生故障时的三相电压、三相电流及此时配电网的节点编码作为原始故障数据；搭建配电网故障辨识模型，包括：对原始故障数据进行小波变换得到初始特征向量；对传统GCN模型进行添加初始残差技术和单位映射技术，得到深层图卷积神经网络。本发明不仅能解决配电网发生故障时特征不明显的问题，还能通过构建的故障定位及故障分类的改进的图卷积神经网络提高故障辨识精度。
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公开(公告)号：CN116131329A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310020219.7
申请日：2023-01-06
Applicant: 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 安徽智领电力科技有限公司
Abstract: 本发明提供的计及分布式光伏的电网日前消纳模型自动构建方法，包括建立低压分布式光伏至变电站站内母线映射关系、建立低压分布式光伏与集中式光伏映射关系、拟合低压分布式光伏出力预测数据、电网母线负荷预测数据处理、构建出电网日前消纳分析模型等步骤，与现有技术相比解决了在开展电网消纳分析工作中难以掌控低压分布式光伏的难题，让电网运行安排工作从整体上对低压分布式光伏做到全局可控，为掌握全量新能源运行属性和新能源消纳分析提供了技术支撑。
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