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公开(公告)号：CN113505708A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110799163.0
申请日：2021-07-15
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开基于奇异谱分析‑深度信念网络的日太阳辐射估计算法，属于新能源发电领域，获取气象参数数据，空气污染数据和日太阳总辐射数据，采用互信息理论选取最佳输入变量；对上述输入变量建立估算模型，比较估算误差大小，确定最优的输入变量；在选取最优输入变量集合的基础上，建立基于深度信念网络(DBN)的太阳辐射估算模型；对深度信念网络模型进一步分析，采取时间序列分析方法——奇异谱分析(SSA)对数据进行处理，建立基于深度信念网络‑奇异谱分析的太阳辐射估算模型。本发明考虑污染参数作为输入，并采用奇异谱分析，估算的准确度得到了提高；有利于合理利用太阳能，增加光伏发电，对促进经济持续健康发展具有理论和实践意义。
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公开(公告)号：CN111275571B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010035713.7
申请日：2020-01-14
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑微气象与用户模式的居民负荷概率预测深度学习方法，该方法首先采集历史用户用电负荷和数值微气象预报等相关数据构造二维多通道特征图谱，作为深度学习模型输入；其次搭建深层挤压‑激励残差卷积神经网络模型，对居民用电负荷进行用户用电负荷概率预测的初步预测；然后基于稀疏‑冗余特性表征方法，提取用户每日负荷曲线中的特征模式，对概率预测区间进行不确定性校正；最后，对日前居民负荷概率预测结果进行误差分析。本发明结合了微气象数据与用电模式构造新的样本作为模型输入，有效地结合了居民所处地区附近的大量微气象站址的气象预报数据，以实现高精度的日前用户用电负荷预测。
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公开(公告)号：CN111275571A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010035713.7
申请日：2020-01-14
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑微气象与用户模式的居民负荷概率预测深度学习方法，该方法首先采集历史用户用电负荷和数值微气象预报等相关数据构造二维多通道特征图谱，作为深度学习模型输入；其次搭建深层挤压-激励残差卷积神经网络模型，对居民用电负荷进行用户用电负荷概率预测的初步预测；然后基于稀疏-冗余特性表征方法，提取用户每日负荷曲线中的特征模式，对概率预测区间进行不确定性校正；最后，对日前居民负荷概率预测结果进行误差分析。本发明结合了微气象数据与用电模式构造新的样本作为模型输入，有效地结合了居民所处地区附近的大量微气象站址的气象预报数据，以实现高精度的日前用户用电负荷预测。
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公开(公告)号：CN113344279B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202110684640.9
申请日：2021-06-21
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了基于LSTM‑SAM模型和池化的居民负荷预测方法，属于电力系统技术领域，通过获取多个居民用户的历史负荷数据和数值气象预报数据，随机选择某个用户作为目标用户；采用二阶段特征工程对每个用户的数据进行预处理；对非目标用户进行排序，选择不同数量的非目标用户为互联用户，与目标用户共同构成不同的池化组合，基于池化构建训练数据池，并保留目标用户的测试集数据；将训练数据池和目标用户的测试集数据输入LSTM‑SAM混合模型，获取各负荷分量的预测值并将其相加，输出目标用户待预测时刻的日前负荷预测结果及最佳池化用户个数。本发明提高了居民负荷的预测精度，为系统调度和需求响应实施提供指导，保障了电力系统的安全稳定经济运行。
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公开(公告)号：CN113298304A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110545525.3
申请日：2021-05-19
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了基于多维气象预报因子图卷积的光伏发电功率预测方法，属于可再生能源开发利用技术领域。首先，基于气象预报计算总云量覆盖、晴空指数和散射辐射率，针对计算结果划分天气类型样本。其次，从天气类型样本中提取气象预报因子和光伏发电功率因子，基于标准互信息指标分析因子相关性，构建多维气象预报因子图。接着，基于一维填补方法构建多维气象预报因子图的节点特征。然后，对多维气象预报因子图构建图卷积神经网络，以节点特征为输入，使用层级读出方式计算输出。最后，将图卷积神经网络输出进行误差分析和加权，得到光伏功率预测结果。本发明方法适用于含多维气象预报信息的光伏电站，在不同天气情况下均能取得准确的预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113298303A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110544261.X
申请日：2021-05-19
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了针对气象卫星云图动态注意域的光伏功率预测方法，属于可再生能源开发利用技术领域；该方法及系统包括如下三个功能模块：编码、特征增强和解码；其中，编码模块接入地球同步静止气象卫星数据，基于气象卫星云图计算光流图，并将气象卫星云图和光流图输入到二维多通道卷积神经网络模型，计算得到卷积隐层特征。特征增强模块基于卷积隐层特征、结合历史光伏功率和晴空光伏估计值，利用注意力模型计算得到动态注意域特征。解码模块将动态注意域特征作为输入，构建冗余循环神经网络模型，实现提前0.5～3小时光伏功率预测。本发明方法及系统能够部署于接入实时卫星遥感的光伏电站，满足电站监控运维及光伏并网系统实时调度需求。
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公开(公告)号：CN111798034A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010522362.2
申请日：2020-06-10
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了基于风流场时空图像学习的风电功率预测系统，属于可再生能源开发利用技术领域，本发明还公开了其预测方法，该方法及系统包括以下步骤：首先，基于风电站址位置及风速风向数据，绘制风流场时空图像；其次，以风流场图像作为输入构建卷积转换模型，针对不同风电站的风电功率训练卷积转换模型；接着，将卷积转换模型的隐层特征图作为卷积预测模型输入，基于权值共享策略实现模型组合；然后，设置转换误差和预测误差比值为0.1:1，训练卷积转换-卷积预测组合模型；最后，基于任意时刻风流场时空图像实现风电功率预测、校验预测误差。本发明能够部署于有多风电站密集分布的风电并网电力系统，满足多站址的风电功率预测及风能资源评估需求。
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公开(公告)号：CN110210124A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910469140.6
申请日：2019-05-31
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ANFIS算法的光伏组件倾角优化方法，属于电力系统技术领域，该方法包括以下步骤：基于分段线性化方法求解h个代表城市的光伏组件月最佳倾角；分别建立基于ANFIS-SC和ANFIS-FCM算法的光伏组件月最佳倾角估计模型；构建训练样本，并输入训练集数据训练上述模型；构建测试样本，基于测试集的输入数据，输出经过训练的模型的月最佳倾角估计值，并计算误差。本发明基于h个代表地区的易获取月份、水平面日太阳总辐射月均值、纬度和赤纬角数据，提出基于ANFIS算法的光伏组件月倾角优化方法；该方法能够获得使各代表地区倾斜面上日太阳总辐射月总量最大的光伏组件月最优倾角，并证明根据纬度进行倾角设置的做法是不科学的。
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公开(公告)号：CN113988373B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202111134821.0
申请日：2021-09-27
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06V10/762 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开基于多通道卷积神经网络的多任务海量用户负荷预测方法，属于电力系统技术领域，包括以下步骤：采用凝聚型层次聚类方法将全部居民用户聚为日均用电模式各异的多个类簇；利用基于多通道的多源输入融合法为各类簇构建相应的输入数据集；然后分别为各个类簇建立基于卷积神经网络的多任务负荷预测模型，每个模型并行输出相应类簇中不同用户的负荷预测值，最终获得全部居民用户的负荷预测结果。本发明完成对所有居民用户的负荷预测，提高了平均预测精度，大幅度减少了建模次数和累计运行时长，有利于售电公司开展个性化增值服务，提高电力企业营销水平、规避考核偏差，为制定需求响应策略提供有效指导，保障了电力系统安全稳定经济运行。
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公开(公告)号：CN113988373A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111134821.0
申请日：2021-09-27
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06V10/762 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开基于多通道卷积神经网络的多任务海量用户负荷预测方法，属于电力系统技术领域，包括以下步骤：采用凝聚型层次聚类方法将全部居民用户聚为日均用电模式各异的多个类簇；利用基于多通道的多源输入融合法为各类簇构建相应的输入数据集；然后分别为各个类簇建立基于卷积神经网络的多任务负荷预测模型，每个模型并行输出相应类簇中不同用户的负荷预测值，最终获得全部居民用户的负荷预测结果。本发明完成对所有居民用户的负荷预测，提高了平均预测精度，大幅度减少了建模次数和累计运行时长，有利于售电公司开展个性化增值服务，提高电力企业营销水平、规避考核偏差，为制定需求响应策略提供有效指导，保障了电力系统安全稳定经济运行。
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