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公开(公告)号：CN116244296A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310254480.3
申请日：2023-03-09
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06F18/2321 , G06F17/10 , G06Q50/06
摘要： 本公开提出一种风电功率曲线的异常数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取初始风电功率数据，对初始风电功率数据进行滑差值计算处理，以去除多个风电功率数据点中的第一异常数据点，得到第一风电功率数据，对第一风电功率数据进行四分位数计算处理，以去除第一风电功率数据中的第二异常数据点，得到第二风电功率数据，对第二风电功率数据进行密度聚类处理，以去除第二风电功率数据中的第三异常数据点，得到目标风电功率数据。通过本公开，能够联合滑差法、四分位法和密度聚类处理去除风电功率数据中的异常数据，有效提升异常数据数据清洗的彻底性和全面性，提升数据清洗效果，辅助提升后续利用风电功率数据开展工作的准确性。
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公开(公告)号：CN116227743A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310500350.3
申请日：2023-05-06
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
摘要： 本申请提出基于金枪鱼群算法的光伏发电功率异常率确定方法及系统，所述方法包括：获取待检测光伏电站预设时段内各时刻的光伏发电数据，并确定所述预设时段对应的日出时间及日落时间；对所述光伏发电数据进行预处理；将预处理后的所述太阳板温度、辐射度输入到预先训练好的光伏发电功率预测模型中，得到直流发电功率预测值；对各时刻的直流发电功率预测值进行反归一化处理，并基于直流发电功率预测值与所述直流发电功率实际值确定各时刻的置信区间；根据所述各时刻的置信区间确定所述待检测光伏电站的发电功率异常率。本申请提出的技术方案，深度挖掘光伏发电数据特征，加快了训练网络模型速度和提高了模型预测效果，进而提高了光伏发电功率异常检测的准确率。
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公开(公告)号：CN115360741A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211290036.9
申请日：2022-10-20
摘要： 本申请提出了一种现货场景下基于深度强化学习的风储灵活控制方法和装置，涉及风电储能控制技术领域，其中，该方法包括：获取风电信息数据；根据风电信息数据，以风储现货结算收益最大化为目标构建目标函数，并构建风储约束条件；根据目标函数和风储约束条件，构建储能灵活控制模型；基于深度强化学习对储能灵活控制模型进行求解，得到储能系统充放电功率；采用滚动优化方法周期性更新储能系统充放电功率。本申请通过将储能控制决策嵌入深度强化学习方法中，具有一定的先进性和稳定性，能够辅助风电厂实时有效控制储能系统充放电功率，提高风电可控性。
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公开(公告)号：CN114818490A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210425715.6
申请日：2022-04-21
发明人： 王鸿策 , 钟明 , 郭小江 , 安娜 , 申旭辉 , 石冠海 , 孙财新 , 李力 , 潘霄峰 , 张龙 , 孙栩 , 杨宁 , 付明志 , 杨伯亨 , 李铮 , 吴凡 , 奚嘉雯 , 王春森 , 巴蕾
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F119/02
摘要： 本申请提出电力现货市场中持留行为的识别方法、装置及电子设备，其中，方法包括：获取目标发电商的待识别数据；待识别数据包括识别时间和与识别时间对应的报价数据；将待识别数据分别输入至预设的第一指数预测模型和第二指数预测模型，获得由第一指数预测模型输出的第一预测数据和由第二指数预测模型输出的第二预测数据；第一预测数据和第二预测数据为目标发电商的勒纳指数预测值、行为影响测试预测值和剩余供应率指数预测值中任意两个；将第一预测数据和第二预测数据输入至投票融合模型进行投票融合，以识别目标发电商在识别时间下是否存在持留行为。本方案可以提高电力现货市场中持留行为识别的准确性。
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公开(公告)号：CN114386315A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111528953.1
申请日：2021-12-14
发明人： 安娜 , 王鸿策 , 钟明 , 郭小江 , 申旭辉 , 石冠海 , 孙财新 , 李力 , 潘霄峰 , 张龙 , 孙栩 , 杨宁 , 付明志 , 杨伯亨 , 李铮 , 吴凡 , 奚嘉雯 , 王春森 , 巴蕾
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F119/02
摘要： 本申请提出一种监测电力现货市场中持留行为的方法、装置及电子设备，其中，方法包括：获取目标发电商的监测数据；监测数据包括监测时间和与监测时间对应的报价数据；将监测数据分别输入至预设的第一指数预测模型、第二指数预测模型和第三指数预测模型，获得第一指数预测模型输出的勒纳指数预测值、第二指数预测模型输出的剩余供应率指数预测值和第三指数预测模型输出的行为影响测试预测值；将勒纳指数预测值、剩余供应率指数预测值和行为影响测试预测值输入至投票融合模型进行投票融合，以监测目标发电商在监测时间下是否存在持留行为。本方案可以准确地识别到目标发电商的持留行为，以避免由于发电商的持留行为对市场造成危害。
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公开(公告)号：CN118211871A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410353209.X
申请日：2024-03-26
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
摘要： 本申请公开了一种评价结果的确定方法及装置、存储介质及电子装置，涉及电力市场技术领域，该评价结果的确定方法包括：获取与市场运行相关的第一指标集合的第一指标数据，其中，所述第一指标集合包括：价格指标、燃料构成指标、市场竞争指标、市场效率指标；以及获取与电网运行相关的第二指标集合的第二指标数据，其中，所述第二指标集合包括：调度可靠性指标、预测水平指标、电网经济性指标；根据所述第一指标数据和所述第二指标数据得到目标评价结果，其中，所述目标评价结果用于对电力现货市场进行评价。采用上述技术方案，解决了相关技术中不存在现货市场评价体系，导致无法对电力现货市场运行情况进行全方位评估的问题。
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公开(公告)号：CN118031285A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410353264.9
申请日：2024-03-26
摘要： 本公开是关于一种电空调控制方法、装置及系统，涉及空调控制技术领域。其中，方法应用于空调控制设备，包括：获取当前时间节点、电空调当前的水冷机组设定温度、环境数据和电力数据，将当前时间节点、水冷机组设定温度和环境数据输入至第一功率预测模型，得到第一功率预测模型预测的第一预测功率，将当前时间节点、水冷机组设定温度和电力数据输入至预训练的第二功率预测模型，得到第二功率预测模型预测的第二预测功率，对第一预测功率和第二预测功率进行融合处理，得到融合预测功率，控制电空调将功率调整至融合预测功率。本方案提高了对电空调控制的精确性。
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公开(公告)号：CN117745854A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311117878.9
申请日：2023-08-31
IPC分类号： G06T11/00 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本发明提出一种节日类banner图像素材的生成方法及装置，涉及图像处理技术领域，方法包括：获取用户个性化画像，其中，用户个性化画像是通过对用户的多个行为数据以及各个行为数据与图像色彩、视觉设计风格之间的偏好关系确定的；确定任一目标节日的目标节日信息；根据用户个性化画像和目标节日信息，使用生成式对抗网络，生成符合用户兴趣和目标节日的banner图像素材，由此，基于生成式对抗网络对用户个性化画像和目标节日信息进行处理，实现每个用户独特banner图像素材的快速精确生成，增加用户选择和创意的可能性，提升用户体验度。
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公开(公告)号：CN117117858B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311346538.3
申请日：2023-10-18
摘要： 本发明涉及风机机组功率预测技术领域，尤其是指一种风电机组功率预测方法、装置、设备及计算机存储介质。本发明所述的风电机组功率预测方法，将参数方法中的区间划分与非参数方法中的梯度提升回归树结合，将每一个风速区内的数据作为梯度提升回归树的训练集输入，以得到每一个风速区的参考功率，用于拟合功率曲线；本发明还用k近邻加权平均对梯度提升回归树进行改进，以提高离预测样本越近的样本的贡献值，使预测的效果更加精确。
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公开(公告)号：CN117311847A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311283797.6
申请日：2023-09-28
IPC分类号： G06F9/445 , G06N3/0464 , G06F9/48
摘要： 本申请提出了一种基于深度学习神经网络的边缘计算任务卸载方法及装置，涉及计算机技术领域。本申请考虑到了系统总时延的最小化，提高了卸载精度，将任务数据列向量和终端决策权重列向量组合为高维度矩阵的数据形式作为终端决策卷积神经网络的输入，提高了提取任务权重信息的神经网络训练效率，改善了神经网络对动态变化的边缘计算场景的适应性。
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