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公开(公告)号：CN118690902A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410782951.2
申请日：2024-06-18
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于多模态多尺度特征的超短期光伏功率预测方法及系统。所述方法包括：基于不同的采样间隔得到多尺度历史地基云图与光伏功率数据作为模型的输入；利用自注意卷积长短期记忆神经网络与长短期记忆神经网络分别提取云层时空特征信息与功率时序特征信息；通过基于多头自注意力与多头交叉注意力的融合注意力机制，对多模态多尺度特征信息进行深度融合；将融合特征作为多层感知器的输入，实现超短期光伏功率预测。本发明能够提高超短期光伏功率预测精度，为电网安全、稳定运行提供支撑，具有一定的工程实用价值。
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公开(公告)号：CN117200208B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311172591.6
申请日：2023-09-12
申请人： 河海大学
摘要： 本发明公开了一种基于多尺度分量特征学习的用户级短期负荷预测方法及系统。所述方法包括：采集用户的实际负荷数据；采用自适应噪声的完整经验模态分解、排列熵以及变分模态分解对用户负荷进行自适应二次模态分解，得到不同幅频特性的本征模态函数IMF；基于Reshape函数和Stack函数将各一维IMF重构为三维特征图；利用卷积神经网络和多尺度空间注意力模块进行特征学习，并得到最终的负荷预测结果。本发明针对传统一步分解的局限性以及分解后各子序列分量特征难以被充分学习的问题，提出一种自适应二次模态分解的MSA‑CNN模型，在用户负荷波动大、随机性强的情况下表现出优越的预测性能，为电力系统的安全高效运行提供保障。
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公开(公告)号：CN117220346B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202310932452.2
申请日：2023-07-27
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06Q10/04
摘要： 本发明公开了一种综合能源服务商电‑碳‑绿证双层分布式调度方法，该方法包括：(1)构建上层综合能源服务商的电‑碳‑绿证分布式调度模型；(2)构建下层配电网运营商的电‑碳‑绿证分布式调度模型；(3)构建含综合能源服务商的配电网碳排放量计算模型；(4)迭代求解步骤(1)和步骤(2)的分布式调度模型，在每次迭代过程中，求解含综合能源服务商的配电网碳排放量计算模型以得到碳排放强度和流量，并将其作为迭代的输入量，获得综合能源服务商分布式调度策略。本发明构建综合能源服务商电‑碳‑绿证分布式调度模型，实现综合能源服务商和配电网运营商电、碳、绿证的联合调度，提高综合能源服务商的调度灵活性。
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公开(公告)号：CN117634994A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311600683.X
申请日：2023-11-27
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06Q50/26
摘要： 本发明公开了一种考虑数据中心和氢能系统余热回收的城市综合能源系统规划方法，1)构建数据中心和氢能系统余热回收模型；2)结合余热回收模型，建立考虑数据中心和氢能系统余热回收的城市综合能源系统规划模型的目标函数；3)结合余热回收模型，建立考虑数据中心和氢能系统余热回收的城市综合能源系统规划模型的约束条件，包括规划决策约束、功率平衡约束、储能运行约束、热泵运行约束、风光出力约束、配电网运行约束、配气网运行约束、配热网运行约束；4)求解考虑数据中心和氢能系统余热回收的城市综合能源系统规划模型，得到规划方案。
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公开(公告)号：CN116826727B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202310774650.0
申请日：2023-06-28
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06Q10/04 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06Q50/06 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于时序表征和多级注意力的超短期风电功率预测方法及预测系统，采集风电功率数据和气象数据；采用时序嵌入层Time2Vec对风电功率数据进行表征，获得时间的周期性分量和非周期性分量；然后与原始风电功率数据进行拼接，并处理得到高维风电功率序列，利用自注意力进行重构；对气象数据以及重构后的序列利用交叉注意力进行重构，并对重构后序列利用时空卷积‑长短期记忆网络进行时序特征提取，利用全局注意力处理时序特征，得到预测值，实现预测。在深度学习的基础上引入自适应时序表征方法和多级注意力机制，有效提取风电功率的多尺度时间信息，并考虑气象特征对(56)对比文件王红刚等.基于融合长短时记忆网络的风电场超短期风速预测研究.可再生能源.2020,第38卷(第01期),41-46.
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公开(公告)号：CN117541009A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311599887.6
申请日：2023-11-27
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G08G1/01 , G06N20/00
摘要： 本发明公布了一种基于深度学习解耦的电力‑交通网最优调度方法，通过深度学习解耦电力‑交通网模型，在保证电网和交通网信息隐私的基础上，实现了电‑交通网最优调度。计及了电网、交通网的运行约束，构建了计及电动汽车的电‑交通网协调调度模型；采用深度学习学习电网和交通网之间的电动汽车充电功率，实现了电‑交通网协调调度模型两网各自独立运行，构建了基于深度学习解耦的电‑交通网最优调度模型。本发明考虑当下电网和交通网存在信息壁垒的现实情况，通过深度学习解耦，在保证电网和交通网运行独立性的基础上，实现电‑交通网的最优调度，有效提高了模型的求解效率。
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公开(公告)号：CN116861627A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310619354.3
申请日：2023-05-29
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06F30/20 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06F111/04 , G06F113/04
摘要： 本发明公布了一种计及氢燃料汽车的电力‑交通网碳需求响应最优调度方法，基于电动汽车和氢燃料汽车的空间灵活性，建立碳需求响应机制激励汽车用户参与调度。首先，计及了电网、交通网的运行约束，构建了计及氢燃料汽车的电力‑交通网低碳‑经济调度模型；然后计算碳减排贡献度，制定碳需求响应机制，构建了计及氢燃料汽车的电力‑交通网碳需求响应最优调度模型。本发明同时考虑了电动汽车和氢燃料汽车在当前全球低碳转型的背景下对电力‑交通网的影响，并通过对两者的灵活调度，在保证耦合模型经济性的同时大幅减少碳排放量，有利于电力‑交通网的低碳转型。
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公开(公告)号：CN115511220B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211360224.4
申请日：2022-11-02
申请人： 河海大学
摘要： 本发明公开了一种基于跨模态注意力机制的超短期太阳辐射预测方法及系统，方法包括：计算地基云图帧间光流图、晴空太阳辐射估计值、地基云图晴空比等重要特征；以地基云图数据帧间光流场为输入，通过图像动态注意力方法汇集地基云图动态局部特征；基于历史太阳辐射、历史气象数据、晴空太阳辐射估计值和云图晴空比数据，通过稀疏自注意力方法得到历史时序特征编码；通过跨模态学习方法将两种特征进行融合，得到融合特征向量；通过生成式解码得到预测输出，用以预测未来10分钟至30分钟的太阳辐射。本发明可应用于部署全天空成像仪的光伏电站，获得高精度超短期太阳辐射预测结果，满足电网监控与经济安全调控的需求。
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公开(公告)号：CN116073453A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310115068.3
申请日：2023-02-14
申请人： 河海大学
摘要： 本发明公开了一种基于图计算的交直流混合配电网优化调度方法。该方法首先将交直流混合配电网中的设备抽象为图的顶点，建立了面向对象的交直流混合配电网图模型，以适应未来基于图数据库的电力系统数据管理；其次，基于该图模型构建了含高比例光储的交直流混合配电网的协同优化模型，推导了以顶点为中心的交直流混合配电网图计算方法，该方法通过模型的分解和顶点的并行计算提升模型的计算效率和可解性、保护用户隐私，实现了交直流混合配电网中用户设备的即插即用。
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公开(公告)号：CN115982946A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211511836.9
申请日：2022-11-29
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F113/04 , G06F119/12
摘要： 本发明公开了基于时域模型的电‑气综合能源系统分布式鲁棒估计方法。该方法首先基于时域模型推导出以节点压强为状态量的简化气网状态空间模型；然后建立电网状态空间模型和以燃气轮机和电制氢为代表的耦合元件模型；最后以卡尔曼滤波算法为基础，利用有限边界信息交互的分布式估计策略和过程噪声、量测噪声自适应校正算法进行分布式鲁棒状态估计。本发明能够解决电、气子系统之间多管理主体的通信隐私问题，通过自适应校正时变噪声参数，有效提高状态估计精度，抑制坏数据影响，并且在简化气网模型后计算效率得到显著提升，为综合能源系统的运行控制提供实时数据支撑。
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