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公开(公告)号:CN115049138B
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202210734772.2
申请日:2022-06-27
申请人: 中国南方电网有限责任公司 , 大连理工大学
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04
摘要: 本发明涉及水电站运行调度运行领域,公开一种基于复杂约束归一化处理策略的梯级水电调峰方法。本发明针对于传统求解方法中求解效率低下、求解精确度差、易于陷入局部最优解等问题,基于混合整数线性规划调峰模型,提出了一种基于复杂约束归一化处理策略的梯级水电调峰方法。该方法有以下三点优势:1.根据输入和输出不同,对出力、流量和水位约束进行了统一分类;2.提出了基于出库流量的约束统一转换方法,简化模型的构建及求解过程;3.提出了不同类型约束的线性化方法,提高模型求解效率,成功满足了短期调峰中的时效性要求,保证了水电调度过程中的准确度,为水电站短期调峰的求解计算提供了坚实的理论基础和可行思路。
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公开(公告)号:CN114862457B
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202210446037.1
申请日:2022-04-26
申请人: 中国南方电网有限责任公司 , 大连理工大学
IPC分类号: G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06F18/23 , G06F30/27 , G06F111/04
摘要: 本发明涉及电力市场、水电调度及电网运行领域,公开了一种梯级水电站群参与日前现货市场的竞价电量边界确定方法。随着我国电力现货市场建设不断完善,水电参与现货市场势在必行。在电力市场中,出清效率关乎电网安全平稳运行。本发明针对梯级上下游水库复杂水力联系导致现货出清模型复杂、出清效率低,且容易导致水电参与现货市场出现弃水和交易结果难以执行等问题,进行梯级水电站日前市场化边界条件确定,提出了水电站绝对可行电量区间的概念,揭示了梯级水电站电量边界随自身可发电水量变化的演变规律,完全规避了上下游电站不匹配的问题,提高了出清模型求解效率,为市场运营者管理水电参与现货市场提供一种切实可行的思路。
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公开(公告)号:CN116760010A
公开(公告)日:2023-09-15
申请号:CN202310539524.7
申请日:2023-05-12
申请人: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06F18/214
摘要: 本申请提供了一种基于偏差补偿和梯级迁移的短期风电功率预测方法和装置。该方法包括:采用最大相关最小冗余算法分别对各风电场对应的历史风电关联数据进行清洗,得到各风电场对应的样本数据;采用第一类型风电场对应的样本数据训练TCN‑GRU神经网络得到初始风电功率预测模型;采用第二类型风电场对应的样本数据对初始风电功率预测模型进行梯级迁移,得到风电功率预测模型;将当前时刻之前的历史时间段内预设风电场的样本数据输入至风电功率预测模型,得到当前时刻之后的预设时间段的风电功率预测数据。本申请提高了风电功率预测的准确率,解决了现有技术中风电场短期功率预测准确率较低的问题。
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公开(公告)号:CN115576033A
公开(公告)日:2023-01-06
申请号:CN202211177083.2
申请日:2022-09-26
申请人: 中国南方电网有限责任公司
IPC分类号: G01W1/10
摘要: 本申请提供了一种面向南方电网气象保障3公里分辨率中尺度数值预报方法,获取待预报目标区域的区域观测数据;分别从风向观测数据和云观测数据中提取出用于进行分析同化处理的风向计算数据和云计算数据;参考历史观测数据,将风向计算数据和云计算数据转换为风向网格数据和云网格数据;对风向网格数据和云网格数据进行分析同化处理,得到风向预测参数和云预测参数;利用云预测参数调整结合三维静力参考大气推导出的气象预报方程中的环境参数,得到调整后的目标预报方程;将风向预测参数代入调整后的目标预报方程,得到待预报目标区域的气象预报结果。这里,可以针对于待预报目标区域的实际情况,准确确定待预报目标区域内气象结果的预报结果。
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公开(公告)号:CN114862457A
公开(公告)日:2022-08-05
申请号:CN202210446037.1
申请日:2022-04-26
申请人: 中国南方电网有限责任公司 , 大连理工大学
IPC分类号: G06Q30/02 , G06Q50/06 , G06K9/62 , G06F30/27 , G06F111/04
摘要: 本发明涉及电力市场、水电调度及电网运行领域,公开了一种梯级水电站群参与日前现货市场的竞价电量边界确定方法。随着我国电力现货市场建设不断完善,水电参与现货市场势在必行。在电力市场中,出清效率关乎电网安全平稳运行。本发明针对梯级上下游水库复杂水力联系导致现货出清模型复杂、出清效率低,且容易导致水电参与现货市场出现弃水和交易结果难以执行等问题,进行梯级水电站日前市场化边界条件确定,提出了水电站绝对可行电量区间的概念,揭示了梯级水电站电量边界随自身可发电水量变化的演变规律,完全规避了上下游电站不匹配的问题,提高了出清模型求解效率,为市场运营者管理水电参与现货市场提供一种切实可行的思路。
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公开(公告)号:CN109255501B
公开(公告)日:2021-09-24
申请号:CN201811268417.0
申请日:2018-10-29
申请人: 中国南方电网有限责任公司 , 大连理工大学
摘要: 本发明属于水力发电和调度运行领域,涉及一种基于多Agent人工鱼群算法的梯级库群长期优化调度算法,改善梯级库群求解过程中耗时过长等相关局限性。本发明实现了一种全新的多Agent人工鱼群算法MAAFSA来对梯级库群长期优化调度问题进行建模求解。MAAFSA结合了MAS和AFSA各自的优势,通过构建不同功能的Agent模块,利用人工鱼Agent之间的高效协作与自主学习操作,加快了AFSA的收敛速度,并从人机交互角度实现了梯级电站长期优化调度的求解,是一种极具创新性的多Agent进化算法。本发明的有益效果在于极大改善了梯级库群求解过程中耗时过长等相关局限性,为水电调度领域提供了一个全新的求解思路。
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公开(公告)号:CN109255501A
公开(公告)日:2019-01-22
申请号:CN201811268417.0
申请日:2018-10-29
申请人: 中国南方电网有限责任公司 , 大连理工大学
摘要: 本发明属于水力发电和调度运行领域,涉及一种基于多Agent人工鱼群算法的梯级库群长期优化调度算法,改善梯级库群求解过程中耗时过长等相关局限性。本发明实现了一种全新的多Agent人工鱼群算法MAAFSA来对梯级库群长期优化调度问题进行建模求解。MAAFSA结合了MAS和AFSA各自的优势,通过构建不同功能的Agent模块,利用人工鱼Agent之间的高效协作与自主学习操作,加快了AFSA的收敛速度,并从人机交互角度实现了梯级电站长期优化调度的求解,是一种极具创新性的多Agent进化算法。本发明的有益效果在于极大改善了梯级库群求解过程中耗时过长等相关局限性,为水电调度领域提供了一个全新的求解思路。
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公开(公告)号:CN106156529A
公开(公告)日:2016-11-23
申请号:CN201610624149.6
申请日:2016-07-29
申请人: 中国南方电网有限责任公司
IPC分类号: G06F19/00
CPC分类号: G06F19/00
摘要: 本发明公开了一种基于数理统计的下垫面径流关系确定方法,利用ArcGIS和SPSS软件,基于土地资料和气象站资料,分析降雨量年际变化规律、径流量年际变化规律、确定主要下垫面因子,以径流系数为因变量,以耕地、林地、建筑用地等下垫面要素为自变量,构建下垫面变化对径流影响模型,建立各个下垫面因子和径流系数之间的相关关系,定量分析下垫面变化对于径流的影响,确定线性方程和非线性方程;同时考虑降雨与径流的相关性,分析下垫面因子时同时加入降雨要素,构建考虑降雨的统计模型,得到相关度更高的线性方程和非线性方程。
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公开(公告)号:CN104636601A
公开(公告)日:2015-05-20
申请号:CN201510006804.7
申请日:2015-01-05
申请人: 中国南方电网有限责任公司 , 贵州电网有限责任公司 , 南京信大高科技发展有限公司
IPC分类号: G06F19/00
摘要: 本发明公开了一种引入动态融冰过程的输电线路覆冰厚度预报方法,包括以下步骤,步骤一,对杆塔进行定位;步骤二,提取杆塔所在地的气象数据;步骤三,根据气象数据计算覆冰厚度增长量;步骤四,通过判断冰与空气的热交换量与融冰过程需要的热量的大小,计算融冰的厚度;步骤五,覆冰厚度预报值为覆冰厚度增长量减去融冰厚度。本发明通过杆塔进行定位,提取杆塔所在地的气象数据,计算覆冰厚度增长量和融冰厚度,最后计算覆冰厚度预报值,充分考虑了自然融冰,与实测相差较小,预报效果理想。
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公开(公告)号:CN118095890A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410220574.3
申请日:2024-02-28
申请人: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号: G06Q10/0637 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N3/0442 , G06N3/09
摘要: 本发明公开了一种适用于复杂气候的新能源功率预测方法和系统,涉及新能源功率预测技术领域,获取多种训练气候特征数据,对多种训练气候特征数据进行数据预处理,生成气候特征数据,将全部的气候特征数据进行聚类处理,生成多个关键特征训练集,采用关键特征训练集输入预设初始新能源功率预测模型进行训练,生成新能源功率预测模型,当接收到待预测特征数据时,根据全部关键特征训练集和待预测特征数据确定对应的新能源功率预测模型作为推荐模型,将待预测特征数据输入推荐模型,生成待预测特征数据对应的功率预测结果。解决了现有新能源的功率预测由于各种预测算法适用场景设置较简单,无法对复杂气候特征的新能源进行精准预测。
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