一种基于人工智能和数据挖掘的负荷分析系统及方法

    公开(公告)号:CN117852677A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202211189468.0

    申请日:2022-09-28

    Abstract: 本发明涉及负荷分析预测技术领域,且公开了一种基于人工智能和数据挖掘的负荷分析系统及方法,包括数据管理平台、运行监测平台、负荷分析平台、负荷预测平台、预测评估平台以及系统管理平台,所述数据管理平台包括系统负荷数据管理模块与母线负荷数据管理模块,所述运行监测平台包括特性监测模块、曲线监测模块以及预警模块。本发明的优点在于:能够对负荷运行情况进行全方位监测,实现全要素的特性监测、曲线监测,并且能够对预测偏差及各类突变进行预警,构建适用于系统负荷、母线负荷、行业用电全拓扑对象,覆盖中长期、短期、超短期全周期,具备自主学习和偏差自校正机制的预测模型算法库,实现网省两级短期负荷曲线自动编制功能。

    一种基于改进分散搜索算法的机组检修计划方法及系统

    公开(公告)号:CN116976703A

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202310958763.6

    申请日:2023-07-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进分散搜索算法的机组检修计划方法及系统,以各时段下电力系统发电经济性和运行风险综合表征的综合运营成本最小为目标函数,得到兼顾中长期系统失电风险和发电经济性的机组检修模型;基于改进的分散搜索算法对机组检修模型进行求解并得到最终的机组检修方案,在初始化种群时得到初始解,并设置了高质量参考集和多样性参考集,提供多样性的同时能够指导搜索方向,进而在解改进的操作中采用启发式的邻域搜索技术,获得了稳定的改进解;本发明引入随机生产模拟工具指导机组检修计划的制订,建立兼顾可靠性和经济性的机组检修模型并设计改进算法进行求解,增强组检修方案的适应性并保障电力系统经济可靠运行。

    一种电力需求响应的资源聚合优化方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN115577827A

    公开(公告)日:2023-01-06

    申请号:CN202211126019.1

    申请日:2022-09-16

    Abstract: 本发明公开了一种电力需求响应的资源聚合优化方法、装置及存储介质,方法包括:构建需求响应聚合优化模型的初始目标函数,设置初始目标函数的物理约束;分别获取用户和负荷集成商的应邀申报容量数据、实际响应容量数据和偏差数据,输入有效响应档位处理模型,以使有效响应档位处理模型计算不同偏差关系的有效响应容量,建立对应的档位;分别输出对应的用户和负荷集成商的有效响应容量档位;设置每一个档位的档位状态变量和档位中间变量,并设置对应的逻辑约束,更新需求响应聚合优化模型的目标函数,将更新后的目标函数输入需求响应聚合优化模型,输出决策结果数据,获得资源聚合优化申报方案,以供负荷集成商在日前邀约模式下进行调度交易。

    一种台风期间的电力负荷预测方法

    公开(公告)号:CN113743673A

    公开(公告)日:2021-12-03

    申请号:CN202111057989.6

    申请日:2021-09-09

    Abstract: 本发明提供了一种台风期间的电力负荷预测方法,该方法包括:根据待预测周期的气象预报指标和历史气象指标,确定与待预测周期气象相似度最大的第一周期;待预测周期中包括台风登陆日;根据第一周期的气象指标和负荷数据,确定待预测周期的台风属性;若台风属性为影响性台风或破坏性台风,则从气象相似度满足预设条件的至少一个第二周期中的每个第二周期分别选取一个相似日,并根据各个相似日的气象指标和负荷数据、以及预设的人工智能预测模型,确定待预测周期的负荷预测结果。通过第一周期以及相似日组成的双重相似机制加入到人工智能预测模型中,对台风期间的电力系统进行负荷预测,能够有效提高台风期间的负荷预测精度。

    异常负荷数据识别方法及电子设备

    公开(公告)号:CN113554117A

    公开(公告)日:2021-10-26

    申请号:CN202110939592.3

    申请日:2021-08-16

    Abstract: 本发明适用于电力技术领域,提供了一种异常负荷数据识别方法及电子设备,所述方法包括:获取目标负荷数据集;针对每个预设采集时刻,从目标负荷数据集中提取各日的该预设采集时刻对应的负荷数据,得到该预设采集时刻对应的负荷数据子集;针对每个负荷数据子集,根据该负荷数据子集中各个负荷数据的密度确定该负荷数据子集对应的异常数据域;根据各个负荷数据子集对应的异常数据域确定目标负荷数据集对应的异常数据域,并基于目标负荷数据集对应的异常数据域,识别目标负荷数据集中异常的负荷数据。本发明能够更准确地识别异常的负荷数据。

Patent Agency Ranking