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公开(公告)号：CN117851763A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311724341.9
申请日：2023-12-14
申请人： 国家电网有限公司华中分部 , 武汉大学
IPC分类号： G06F18/15 , G06F18/2113 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及电力系统阻塞预警技术，具体涉及区域级电网多源异构数据处理及特征分析方法及设备，该方法包括对区域级电网多源异构数据进行处理：数据校验与修改；历史数据对时与重采样；数据标准化与整合。还包括对区域级电网阻塞场景的特征进行选择：基于Pearson相关系数的特征选择；基于Spearman相关系数的特征选择；基于Relief‑F算法的特征选择；形成区域级电网阻塞场景特征指纹库；通过数据指纹库判断未来阻塞场景。该方法在电力系统的大量特征中筛选出与阻塞相关或有利于阻塞预测的特征，有效地提炼出有效信息，有利于提升分析、预测的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN118801354A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410844911.6
申请日：2024-06-27
申请人： 国家电网有限公司华中分部 , 武汉大学
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/06 , H02J3/46 , G06F18/2321 , G06F18/214 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种可再生能源系统的灵活性需求分析方法及装置，方法包括获取历史可再生能源的功率预测误差数据以及历史气象数据；对进行历史气象数据进行聚类，得到聚类结果；建立聚类结果中各气象模式对应的功率预测误差概率密度曲线；基于功率预测误差概率密度曲线建立各气象模式对应的预测误差条件概率模型；至少基于各气象模式对应的预测误差条件概率模型，确定可再生能源的功率出力概率分布模型；基于可再生能源的出力概率分布模型以及电网负荷概率分布，计算电网灵活性需求概率分布。本发明量化分析评价电力系统的灵活性需求。
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公开(公告)号：CN117458430A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311010959.9
申请日：2023-08-11
申请人： 国家电网有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网有限公司华中分部 , 国网河北省电力有限公司
摘要： 一种基于关键指标的电网安全运行特征提取方法及系统，其特征在于，实时采集电网运行数据以计算电网指标，指标包括电网的线路过载安全裕度、主变过载安全裕度、母线电压安全水平、断面安全裕度、短路电流、电网供电能力、负荷预测误差、新能源预测误差和平均频率误差；跟踪指标的计算结果，并判定计算结果中的异常值，以及根据异常值对应的时间提取指标的异常阶段；以电网负荷数据、电网检修计划和电网发电计划作为自变量，以每一个指标作为因变量，基于异常阶段下自变量与因变量的关系，分别构建每一个指标的灵敏度函数；求解灵敏度函数从而获取当前异常阶段下起到决定性作用的自变量，基于起到决定性作用的自变量生成电网安全运行特征。
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公开(公告)号：CN112348700A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011220118.7
申请日：2020-11-05
申请人： 国家电网公司华中分部 , 武汉大学
摘要： 本发明公开了一种结合SOM聚类与IFOU方程的线路容量预测方法，属于电力系统结合机器学习的技术领域。本方法是：①数据获取和预处理；②引入布朗运动状态方程确定为IFOU方程；③对不同的参数进行分组训练并构建出SOM模型；④根据SOM模型更新确定性因子参数；⑤根据SOM模型更新隐藏因子强度；⑥利用IFOU过程进行DLR预测。本发明将OU方程应用于输电线路传输容量预测中，考虑影响线路的隐藏因素并基于OU方程扩展得IFOU方程；OU方程扩展到IFOU方程后，它可以确定隐藏的因素并描述这些隐藏因素对DLR曲线估计的影响；本发明是一种新的方程参数更新方法，通过应用SOM网络聚类方法和最小化误差来设置，对样本数据进行分类处理，实现IFOU过程的确定性参数与因子指示过程的样本进行了更新。
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公开(公告)号：CN112348700B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202011220118.7
申请日：2020-11-05
申请人： 国家电网公司华中分部 , 武汉大学
摘要： 本发明公开了一种结合SOM聚类与IFOU方程的线路容量预测方法，属于电力系统结合机器学习的技术领域。本方法是：①数据获取和预处理；②引入布朗运动状态方程确定为IFOU方程；③对不同的参数进行分组训练并构建出SOM模型；④根据SOM模型更新确定性因子参数；⑤根据SOM模型更新隐藏因子强度；⑥利用IFOU过程进行DLR预测。本发明将OU方程应用于输电线路传输容量预测中，考虑影响线路的隐藏因素并基于OU方程扩展得IFOU方程；OU方程扩展到IFOU方程后，它可以确定隐藏的因素并描述这些隐藏因素对DLR曲线估计的影响；本发明是一种新的方程参数更新方法，通过应用SOM网络聚类方法和最小化误差来设置，对样本数据进行分类处理，实现IFOU过程的确定性参数与因子指示过程的样本进行了更新。
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