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公开(公告)号：CN119921403A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510278366.3
申请日：2025-03-10
Applicant: 西南交通大学
IPC: H02J3/46 , H02J3/00 , H02J3/32 , G06Q50/06 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了一种基于IGDT的牵引供电系统日前鲁棒优化调度方法，属于电力系统优化调度领域，该方法包括以牵引供电系统日综合运行成本最低为目标，建立给定光伏出力及牵引负荷预测值的确定性日前优化运行模型；基于确定性日前优化运行模型，引入IGDT信息间隙决策理论，建立同时考虑调度决策、不确定性集选择和运行成本控制的牵引供电系统日前运行的IGDT鲁棒优化运行模型；求解IGDT鲁棒优化运行模型，得到牵引供电系统日前鲁棒优化调度策略。本发明解决了光伏出力和牵引负荷较强的波动性和不确定性带来的潜在风险。
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公开(公告)号：CN119921399A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510003412.9
申请日：2025-01-02
Applicant: 广西电网有限责任公司
IPC: H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/00 , H02J3/14 , H02J13/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/047
Abstract: 本发明涉及智能电网技术领域，尤其涉及一种分布式电力资源的协同优化系统及方法，包括数据采集模块、时空关联分析模块、用户响应模块、数据隐私保护模块、分时电价优化模块和调度控制模块；时空关联分析模块利用贝叶斯‑长短期记忆网络模型进行分布式光伏功率的区间预测，用户响应模块根据用户类别设计分级响应策略，数据隐私保护模块通过差分隐私机制保护用电数据，分时电价优化模块根据峰谷负荷差动态调整电价，调度控制模块实现分布式资源整合、地级电网协调与省级电网优化的协同调控；解决了现有电力系统在高效整合分布式资源、提升调度灵活性及优化电价策略方面的技术问题。
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公开(公告)号：CN119921367A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510398426.5
申请日：2025-04-01
Applicant: 国网上海市电力公司
Inventor： 郏琨琪 , 张淑涵 , 唐剑雄 , 于天佑 , 赵雅婷 , 邱曙光 , 虞悦 , 韦思雅 , 张弛 , 徐刚 , 黄子豪 , 张小天 , 杨子朋 , 王子强 , 赵轩辉 , 周荔丹 , 姚钢
Abstract: 本发明公开了一种适用于氢电联合储能系统的多模式切换控制方法，包括：通过直流母线将若干控制单元进行耦合，得到系统架构；根据系统的运行模式，利用基于虚拟同步机技术和变下垂系数的动态协同优化方法协调储能单元的功率输出，并引入动态能量分配模型和动态能量分配约束，得到储能单元的功率平衡框架；利用基于合作博弈的优化模型和动态功率调节模型对功率平衡框架中的若干储能单元进行协同优化和联合优化，得到联合动态平衡机制；利用分布式动态优化算法对联合动态平衡机制进行迭代优化并改进，得到氢电联合储能系统。本发明涉及氢电联合储能控制技术，解决了现有氢电联合储能系统在多模式切换过程中协调困难、动态响应不足的技术问题。
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公开(公告)号：CN119921341A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202311433002.5
申请日：2023-10-31
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司合肥供电公司
Abstract: 本发明涉及配电网台区车网互动技术领域，具体提供了一种配电网台区的充电功率动态平衡调控车网互动方法，包括：由智能调控网络基于台区变压器的额定功率信息、所述台区变压器上所述民用电网络和所述智能调控网络的实时输出功率确定第一最大充电功率；由所述智能调控网络基于所述第一最大充电功率对所述充电网络进行充电功率动态平衡调控；所述智能台区网络包括台区变压器、配电网络、民用电网络、充电网络和智能调控网络，所述充电网络和配电网络组成配电台区电力网络，所述配电台区电力网络的充电网络和配电网络通过改造使所述配电网络具有从所述充电网络的充电桩上取电的功能。本发明提供的技术方案，可对民用电网络的用电需求进行有效保障。
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公开(公告)号：CN119921325A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510423480.0
申请日：2025-04-07
Applicant: 平高集团储能科技有限公司 , 华北电力大学
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F18/24 , G06F18/10
Abstract: 本发明涉及分布式电源发电预测技术领域，提供一种分布式电源发电预测方法、系统、设备及介质，该方法包括：采集分布式电源发电数据，并进行数据清洗及标幺化处理；通过变分模态分解算法对标准分布式电源发电数据进行分解降维；通过相关性分析方法对各模态分量进行相关性分析；根据模态分量间的相关系数获得新模态分量；将各新模态分量及残差分量输入分布式电源发电预测模型，获得各模态分量预测值和残差分量预测值；将各模态分量预测值及残差分量预测值进行叠加获得分布式电源发电预测值。本发明有效减小外界因素对分布式电源发电预测的干扰，提高预测精度，降低模型的计算复杂度，提升预测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119921321A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510406002.9
申请日：2025-04-02
Applicant: 国网山东省电力公司枣庄供电公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/2415 , G06F18/21 , G06F18/214 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于MCBDL‑TCN模型的电动汽车充电负荷预测方法及系统，应用于充电需求预测技术领域。方法包括以下步骤：获取电动汽车充电站的充电需求数据以及对应的气象数据并转换为时间序列数据，构建基于多重级联贝叶斯深度学习模型和时间卷积模型的充电负荷预测模型，结合贝叶斯理论优化LSTM‑BDL的权重W和偏差b，训练充电负荷预测模型，测试充电负荷预测模型以确定模型的最佳层数，基于充电负荷预测模型进行预测。本发明的充电负荷预测模型在预测和解决不确定性方面具有出色的性能，从而提高了复杂时间序列数据的准确性和灵活性，可以为电动汽车充电负荷预测领域做出贡献，为应对日益增长的电动汽车基础设施需求提供可靠的工具。
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公开(公告)号：CN119921318A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510396878.X
申请日：2025-04-01
Applicant: 国能日新科技股份有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/006
Abstract: 本发明提出一种基于鱼群算法改进预测大模型的区域风电短期功率预测方法及系统，包括：收集历史数据，构建历史数据集；在气象大模型的嵌入层前端增加多模态模块，对气象大模型的输出结果增加回归模块，将气象大模型的输出结果从输出不同的气象要素变成直接输出区域风电短期功率预测；使用历史数据集对增加多模态模块和回归模块的气象大模型进行预训练，通过鱼群算法进行参数调整，得到功率预测大模型；使用功率预测大模型进行区域风电短期功率预测。本发明针对多场景下的区域风电功率情况进行整体预测，结合目前较为先进的大模型技术，总体揭示区域内气象与功率数据间的复杂关系，从而对多种复杂天气场景下的区域风电功率进行预测。
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公开(公告)号：CN119921316A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510396366.3
申请日：2025-03-31
Applicant: 苏州元脑智能科技有限公司
Inventor： 刘阳
Abstract: 本申请实施例提供了一种供电控制方法、供电设备、电子设备以及计算机程序产品，涉及计算机领域，该方法包括：检测供电设备的实际总负载；确定实际总负载所处的目标总负载区间，不同的总负载区间关联有不同的供电总损耗曲线，每个供电总损耗曲线包括至少一个供电总损耗曲线段；根据目标总负载区间关联的目标供电总损耗曲线，确定实际总负载下的实际供电总损耗最小时的活跃电源供应单元的目标个数；控制目标个数的电源供应单元处于活跃状态。通过本申请，解决了根据经验值确定活跃电源供应单元效率较高时对应的负载率，再根据总供电负载和负载率确定活跃电源供应单元的个数，并控制相应个数的电源供应单元工作，存在资源浪费的问题。
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公开(公告)号：CN119921308A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510011305.0
申请日：2025-01-03
Applicant: 安徽大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06F18/2431 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了非平稳数据流下的风电机组发电功率自适应预测方法，包括以下步骤：S1.对数值天气预报NWP数据进行特征提取，得到样本相关特征和序列相关特征，构成样本‑序列特征向量；S2.根据样本‑序列特征向量进行相似度搜索和聚类，划分出不同的气象模式；S3.使用每个气象模式的历史NWP和功率数据离线训练LightGBM网络，得到功率预测模型，根据实时收集NWP气象数据进行功率预测，基于漂移检测与DDA算法，对每个气象模式下功率预测模型的预测性能进行实时监测，并自适应地调整模型参数，实现非平稳数据流下风电功率自适应预测。本发明能够实时监测输入输出映射关系的变化，并自适应地调整模型以适应新的映射关系，提高功率预测精度。
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公开(公告)号：CN119921305A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411992953.0
申请日：2024-12-31
Applicant: 海南电网有限责任公司
IPC: H02J3/00 , G06N5/022 , G06N5/025 , G06F16/29 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本申请提供一种结合知识图谱的电网母线负荷智能分析预测方法，包括：S1：收集与电网母线负荷相关的数据，对与电网母线负荷相关的各种数据进行时间和空间的匹配；S2：对与电网母线负荷相关的数据进行知识抽取；S3：根据上述确定的各实体以及实体之间的关系搭建知识图谱框架；S4：根据知识图谱中的知识，选择用于预测母线负荷的特征、融合处理，得到输入特征集；S5：构建深度学习模型并将输入特征集划分为训练集和测试集，用于对深度学习模型进行训练和测试；S6：利用训练好的深度学习模型，结合当前的输入特征对电网母线负荷进行预测。将这些不同来源的数据进行有效整合，丰富数据信息，从而缓解数据稀疏问题，提高模型预测精度。
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