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公开(公告)号：CN115995831A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211493549.X
申请日：2022-11-25
摘要： 本发明公开了一种风电混合储能系统总成本优化方法、系统及设备介质，根据HESS和电源系统的期望组合输出功率得到满足风电场功率变化率的风电系统所需输出功率；得到优化后的电池运行周期和电池输出功率的截止频率；采用两级能量分配方案的能量管理策略：第一级为设置混合储能系统的输出功率，第二级为通过优化后的电池运行周期和电池输出功率的截止频率管理电池于超级电容器之间的功率流；根据风电系统与混合储能系统的输出功率和电池与超级电容器之间的功率流，降低HESS的每天运营总成本。能够平衡成本和ESS寿命，有效降低风电混合储能系统的总成本。
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公开(公告)号：CN117540909A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311480413.X
申请日：2023-11-08
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/20
摘要： 本申请提供了一种入流量预测结果的修正方法、装置、电子设备和介质，方法包括：获取入流量原始预测值，并获取所述入流量原始预测值的目标预测场景；获取在所述目标预测场景下的入流量预测修正值；根据所述入流量预测修正值，对所述入流量原始预测值进行修正，获取入流量目标预测值，本申请同时考虑入流量预测过程中预测误差信息和预测场景信息，对入流量原始预测值进行修正，大大降低了入流量预测过程中的误差，提高了入流量预测结果的精度。
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公开(公告)号：CN117371582A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311228431.9
申请日：2023-09-21
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06F18/214 , G06N3/08
摘要： 本公开提出一种基于混合深度学习模型的水位预测方法和装置，该方法包括：获取目标区域的样本数据集、当前水位影响因素特征和当前观测水位值，将样本数据集输入至混合深度学习模型的特征提取层中，以提取得到目标水位影响因素特征，其中，特征提取层包括多个混合单元，混合单元由门控循环单元GRU和长短期记忆网络LSTM混合组成，在混合深度学习模型中基于预设函数处理当前水位影响因素特征、当前观测水位值和目标水位影响因素特征，以得到目标预测水位值，由此，能够基于混合深度学习模型有效提升水位预测效率，结合当前水位影响因素特征、当前观测水位值和目标水位影响因素特征有效提升水位预测准确性。
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公开(公告)号：CN117332132A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311258632.3
申请日：2023-09-26
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G06F16/906 , G06F16/901 , G06F16/35 , G06N20/00
摘要： 本申请提出了一种用于设备树聚类求解的语言模型的训练方法及其装置，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取多种类型设备的语料数据，并对任一类型设备的语料数据进行语言处理，生成第一语料数据集；根据第一语料数据集中的数据量进行不同次数的数据增强，生成第二语料数据集；将第二语料数据集部署在初始语言模型后，基于初始语言模型对预设设备树进行聚类求解，获取目标聚类结果；基于目标聚类结果对初始语言模型进行训练，直至完成训练，生成目标语言模型。本申请可以提高设备盘点和生成设备树的准确度和效率，避免人力资源的浪费。
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公开(公告)号：CN115907819A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211448440.4
申请日：2022-11-18
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： G06Q30/0201 , G06F18/214 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明提出一种基于元学习训练的现货市场日前电价确定方法及系统，该方法包括获取历史市场披露数据和历史电价以构建训练数据集，利用滑动窗口对训练数据集进行分解获得多个训练任务数据集；构建价格计算模型，价格计算模型采用长短期记忆网络算法模型；采用元学习训练，利用所有训练任务数据集对长短期记忆网络算法模型的参数进行训练，获得训练好的价格计算模型；获取现货市场披露数据，现货市场披露数据的数据类型与历史市场披露数据的数据类型一致；将现货市场披露数据输入训练好的价格计算模型，输出日前电价计算结果。根据本发明的方法，提高了电价预测计算的准确性和经济性。
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公开(公告)号：CN118172088A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410300702.5
申请日：2024-03-15
发明人： 黄思皖 , 钟明 , 安娜 , 李力 , 杨宁 , 王春森 , 任立兵 , 史鉴恒 , 王宝岳 , 杨雪 , 高亚林 , 沈惠聪 , 江晨 , 王静 , 张燧 , 王青天 , 邸智 , 王芸靖 , 郑子辰 , 葛戈 , 刘雅欣 , 杨紫阳 , 伊然 , 任鑫 , 李小翔 , 薛丽 , 李亚川 , 孙可欣
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/096
摘要： 本发明公开了一种基于自适应循环神经网络的电力现货市场日前价格预测方法及系统，包括：将采集电价的原始数据进行清洗；基于时序相似性对清洗后的数据进行分割量化，获取若干段分布最不相似的时间序列；基于所有时间段的完全标记数据构建RNN模型，并对RNN模型进行模型预训练，得到网络参数；基于若干段分布最不相似的时间序列构建迁移学习模型，将网络参数输入至迁移学习模型中进行迭代训练，得到最优化的迁移学习模型；再次采集电价的原始数据输入至最优化的迁移学习模型中，获取预测电力现货市场的日前价格。本发明对时间序列数据进行迁移学习，构建一个时间无关的模型用于未知测试集数据，能够提高模型准确率，准确的获得参考预测结果。
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公开(公告)号：CN118038068A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410308499.6
申请日：2024-03-18
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
摘要： 本申请公开了一种目标检测方法及装置、存储介质及电子装置，涉及目标检测领域，该目标检测方法包括：通过目标检测模型的主干网络对待进行目标检测的目标图像进行特征提取，得到N个特征映射，所述N个特征映射的尺度互不相同，N为大于或等于3的正整数，所述主干网络为移动网络MobileNet；通过所述目标检测模型的颈部对所述N个特征映射进行融合处理，得到N个特征图，所述目标检测模型的颈部中的多尺度上下文聚合MCA模块会在水平和垂直方向的通道对输入的数据进行编码；通过所述目标检测模型的头部，根据所述N个特征图确定所述目标图像中的目标的类别和位置。采用上述技术方案，解决了现有目标检测模型需要占用较多的计算资源的问题。
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公开(公告)号：CN117252298A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311176324.6
申请日：2023-09-13
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及水电调度技术领域，尤其是指一种水电站优化调度方法、装置及计算机存储介质。本发明基于深度强化学习为水电在电力市场环境下的长期优化调度提供方案，将问题转化为以现货电价立即放水与以未知价格储存水以备日后发电之间的均衡问题，首次在水电场景使用soft actor critic算法，规避了传统的常用AC类算法的弊端，解决了水电站生产所属连续动作空间的动作选择；本发明建立了符合水电场景的深度强化学习环境，并对环境中的参数进行定义，对后续研究中相关参数设计其重要参考价值，同时还建立了符合水电场景的深度强化学习reward公式，能够快速调整生产策略对电力价格的敏感度，对电力市场场景有良好适应性。
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公开(公告)号：CN117972611A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410216421.1
申请日：2024-02-27
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
发明人： 杨紫阳 , 刘瞳昌 , 张志高 , 赵利锋 , 马云华 , 张岗 , 徐剑 , 董智磊 , 杨康 , 李辉 , 杨震 , 席盛代 , 伊然 , 何战勇 , 贾成 , 薛松 , 赵文举 , 曾令龙 , 吴春锐 , 韦杰文 , 葛戈
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06F123/02
摘要： 本申请提出一种异常数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取传感器在第一时段的时序监测数据；对时序监测数据进行数据检测，确定时序监测数据中是否存在异常数据；响应于时序监测数据中存在异常数据，标记时序监测数据中的异常数据；响应于标记后的时序监测数据的数据量大于预设的数据量阈值，将标记后的时序监测数据输入预先训练的数据修正模型，获得异常数据对应的修正数据；基于修正数据替换时序监测数据中的异常数据，获得已修正时序监测数据。本申请的方案能够高效的对传感器监测数据中的异常数据进行检测和修正。
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公开(公告)号：CN118154219A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410300703.X
申请日：2024-03-15
发明人： 黄思皖 , 钟明 , 安娜 , 王春森 , 任鑫 , 李小翔 , 史鉴恒 , 王宝岳 , 杨雪 , 高亚林 , 沈惠聪 , 张燧 , 邸智 , 王青天 , 冯帆 , 韦玮 , 彭鹏 , 刘雅欣 , 郑子辰 , 葛戈 , 杨紫阳 , 王芸靖 , 伊然 , 代斌 , 王志伟 , 张慧君 , 吴磊 , 丁杰 , 孙可欣
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种模型训练方法、电力市场日内价格预测方法及相关设备，属于新型电力系统技术领域，采用将预处理的历史电力市场数据构建价格差异向量；然后对价格差异向量依次进行条件归一化流和高斯回归处理，得到实际量纲的预测值；最终以历史电力市场数据作为输入；以实际量纲的预测值作为输出，对预构建的神经网络模型进行训练，输出电力市场日内价格预测模型，实现对电力市场日内价格预测模型的训练；本方法采用概率预测方式，概率预测可以提供更全面的预测信息，弥补单值预测的缺陷，日内价格概率预测结果相比单值预测结果更精准；提升模型应对复杂市场的性能，能够全面地描述日内价格的波动情况，提升了预测结果的精准度。
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