公开(公告)号：CN111598388B

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202010274223.2

申请日：2020-04-09

申请人： 国家电网有限公司 ,  国网浙江省电力有限公司 ,  国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 ,  南瑞集团有限公司 ,  国电南瑞科技股份有限公司

发明人： 肖艳炜 ,  李继红 ,  涂孟夫 ,  孙珂 ,  朱炳铨 ,  蒋正威 ,  曹建伟 ,  杨力强 ,  鲁文 ,  昌力 ,  吴继平 ,  王文 ,  王阳英夫

IPC分类号： G06Q10/06 ,  G06Q50/06 ,  G06F17/18

摘要： 本发明公开了一种电网实时市场调频资源需求在线评估方法，包括以下步骤：步骤S1：计算电网系统负荷变化分量引起的调频容量需求；步骤S2：计算电网新能源出力引起的调频容量需求；步骤S3：计算联络线计划分量调频容量需求；步骤S4：计算机组计划分量调频容量需求；步骤S5：根据步骤S1、步骤S2、步骤S3和步骤S4得到初步的AGC调频容量需求；步骤S6:进行指标修正；步骤S7：得到最终的AGC调频容量需求。本发明通过分别计算出系统负荷、新能源出力、联络线计划以及机组计划分量分别引起的调频容量需求得到电网总的调频容量需求，同时，根据考核指标进行容量修正，解决了实时市场中调频资源需求在线量化评估分析问题，提高了电网市场经济性。

公开(公告)号：CN112862065B

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202110049433.6

申请日：2021-01-14

申请人： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司

发明人： 卢敏 ,  蒋正威 ,  曹建伟 ,  阙凌燕 ,  金学奇 ,  杨力强 ,  王阳英夫

IPC分类号： G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明公开了一种基于多任务图神经网络的电网支路参数辨识方法，包括如下步骤：步骤S1、从电网调度中心获取所要辨识电网支路参数的历史数据，输出到多任务图神经网络；步骤S2、根据电网支路拓扑结构获取电路节点集合和边集合；步骤S3、根据电路节点集合和边集合构造邻接矩阵A和度矩阵D；步骤S4、利用一阶ChebShev多项式近似拟合图神经网络卷积核；步骤S5、根据任务目标和任务类型构造全连接神经网络；步骤S6、完成多任务图神经网络的参数权重配置；步骤S7、根据调度中心数据比对结果执行人员调度决策。该方案能够利用海量的多源电网运行数据，考虑电网支路拓扑结构，有效应对实际电网支路数据异常且能精确实现电网支路参数辨识。

公开(公告)号：CN114202174A

公开(公告)日：2022-03-18

申请号：CN202111405629.0

申请日：2021-11-24

申请人： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司

发明人： 曹建伟 ,  蒋正威 ,  徐立中 ,  黄志华 ,  杨力强 ,  王阳英夫

IPC分类号： G06Q10/06 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明公开了一种电价风险等级预警方法、装置及存储介质。该方法通过根据历史的交易数据、所述交易数据和第一现货市场出清电价风险等级之间的第一映射关系构建第一训练样本集；每组所述交易数据包括报价水平数据、供需比数据和燃料价格数据；根据拟蒙特卡洛法，对所述第一训练样本集进行模拟得到第二训练样本集，将所述第一训练样本集和第二训练样本集进行合并得到第三训练样本集；根据第三训练样本集对现货市场电价风险等级预警模进行训练；将预测样本集输入至所述现货市场电价风险等级预警模型，得到现货市场出清价格风险等级；本发明技术方案实现了对现货市场出清电价的风险等级的准确预测。

公开(公告)号：CN113537338A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110793737.3

申请日：2021-07-13

申请人： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司

发明人： 蒋正威 ,  卢敏 ,  孔贺 ,  潘玲玲 ,  阙凌燕 ,  刘俊 ,  徐鹏 ,  薛安成 ,  钱海峰

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  H02H7/26

摘要： 本发明公开了一种基于LSTM神经网络和改进SCADA数据的抗差线路参数辨识方法，该方法包括建立包含不同运行条件下不同线路SCADA数据训练集；改进SCADA数据，建立LSTM神经网络，输入改进SCADA数据训练LSTM神经网络；将改进后的待辨识线路两端量测SCADA数据作为输入数据输入训练好的LSTM神经网络获取预测值；基于中位数抗差估计，去除预测值中的异常数据及噪声，作为最终辨识结果。将LSTM神经网络与改进SCADA数据相结合，旨在利用神经网络进行线路参数辨识，提高线路辨识方法的鲁棒性；改进的SCADA输入数据构建方法能提高LSTM神经网络的模型学习效果和辨识精度。应用中位数抗差，去除预测值中的异常数据及噪声，提高预测结果的精准度。

公开(公告)号：CN112862065A

公开(公告)日：2021-05-28

申请号：CN202110049433.6

申请日：2021-01-14

申请人： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司

发明人： 卢敏 ,  蒋正威 ,  曹建伟 ,  阙凌燕 ,  金学奇 ,  杨力强 ,  王阳英夫

IPC分类号： G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明公开了一种基于多任务图神经网络的电网支路参数辨识方法，包括如下步骤：步骤S1、从电网调度中心获取所要辨识电网支路参数的历史数据，输出到多任务图神经网络；步骤S2、根据电网支路拓扑结构获取电路节点集合和边集合；步骤S3、根据电路节点集合和边集合构造邻接矩阵A和度矩阵D；步骤S4、利用一阶ChebShev多项式近似拟合图神经网络卷积核；步骤S5、根据任务目标和任务类型构造全连接神经网络；步骤S6、完成多任务图神经网络的参数权重配置；步骤S7、根据调度中心数据比对结果执行人员调度决策。该方案能够利用海量的多源电网运行数据，考虑电网支路拓扑结构，有效应对实际电网支路数据异常且能精确实现电网支路参数辨识。