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公开(公告)号：CN115828765A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211659353.3
申请日：2022-12-22
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 西安交通大学 , 国网上海市电力公司
Inventor： 刘栋 , 李凡 , 王丹 , 秦博宇 , 孙珂 , 辛蜀骏 , 曹阳 , 陈天一 , 黄阮明 , 王玮 , 韩晓男 , 于昊洋 , 刘忠健 , 梁涵卿 , 张柯欣 , 秦继朔 , 王晓晖 , 李灏恩 , 游沛羽 , 陶太堃 , 章程
Abstract: 本发明公开了一种源网规划方法、系统、介质及设备，建立包含规划层和优化运行层的双层源网规划模型，构建多目标函数，分两阶段分别进行网架规划、电源及储能规划；在优化运行层考虑系统功率平衡运行约束，求解单日运行成本并返回规划层；采用粒子群算法求解双层源网规划模型，基于规划层的模型得到网架、电源及储能的位置及容量，优化运行层的模型以系统经济性为优化目标，通过多场景仿真计算，优化受端电网运行成本，并将结果传递给规划层，通过规划层和优化运行层的信息迭代交互，求解得到源网协同规划最优方案，实现新能源接入场景下系统充裕性及暂态稳定水平提升。本发明能够实现新能源接入场景下系统充裕性及暂态稳定水平提升。
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公开(公告)号：CN117540882B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410030621.8
申请日：2024-01-09
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 西安交通大学
Inventor： 于昊洋 , 刘栋 , 王智冬 , 孙珂 , 吴雄 , 曹滨睿 , 秦继朔 , 李凡 , 郭国栋 , 章程 , 王丹 , 薛雅玮 , 刘忠健 , 游沛羽 , 张柯欣 , 梁涵卿 , 陶太堃 , 司远 , 胡天宇
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0475 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及一种基于随机场景生成的电力系统日前多阶段优化调度方法，该方法包括：基于电力系统的前一日风‑光出力数据通过条件生成对抗网络生成日前新能源预测随机场景；削减日前新能源预测随机场景，并使用场景树刻画削减后的日前新能源预测随机场景；构建面向含新能源的电力系统日前多阶段随机优化调度模型；基于场景树刻画的日前新能源预测随机场景对电力系统日前多阶段调度模型通过随机对偶动态整数规划算法求解，实现电力系统的日前多阶段优化调度。因此，本发明的多阶段随机优化调度模型可以根据新能源的实现情况改变各阶段决策，同时考虑后续阶段不确定性因素的实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117540882A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202410030621.8
申请日：2024-01-09
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 西安交通大学
Inventor： 于昊洋 , 刘栋 , 王智冬 , 孙珂 , 吴雄 , 曹滨睿 , 秦继朔 , 李凡 , 郭国栋 , 章程 , 王丹 , 薛雅玮 , 刘忠健 , 游沛羽 , 张柯欣 , 梁涵卿 , 陶太堃 , 司远 , 胡天宇
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0475 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及一种基于随机场景生成的电力系统日前多阶段优化调度方法，该方法包括：基于电力系统的前一日风‑光出力数据通过条件生成对抗网络生成日前新能源预测随机场景；削减日前新能源预测随机场景，并使用场景树刻画削减后的日前新能源预测随机场景；构建面向含新能源的电力系统日前多阶段随机优化调度模型；基于场景树刻画的日前新能源预测随机场景对电力系统日前多阶段调度模型通过随机对偶动态整数规划算法求解，实现电力系统的日前多阶段优化调度。因此，本发明的多阶段随机优化调度模型可以根据新能源的实现情况改变各阶段决策，同时考虑后续阶段不确定性因素的实现。
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公开(公告)号：CN117215205B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311486637.1
申请日：2023-11-09
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 西安交通大学 , 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院
Inventor： 孙珂 , 李凡 , 秦博宇 , 王智冬 , 刘栋 , 王丹 , 张哲 , 苏筱凡 , 徐加银 , 薛雅玮 , 于昊洋 , 梁涵卿 , 张逸兴 , 张柯欣 , 秦继朔 , 朱思睿 , 冯沛儒 , 游沛羽 , 章程 , 陶太堃 , 王璐 , 沈玉明 , 郭国栋 , 司远 , 胡天宇
IPC: G05B13/04 , H02J3/36 , H02J3/12 , H02J1/00 , H02J3/38 , G06F18/214 , G06F18/243
Abstract: 比例新能源接入场景下的电力系统控制参数优本发明涉及电力系统方面专门适用于预测 化提供可靠依据与指导。目的的数据处理方法技术领域，公开一种基于决策树和ISS理论的直流系统控制参数分析方法，包括：根据直流系统控制参数样本数据，通过基于输入‑状态稳定理论构建的电力系统电压稳定水平量化评估指标，得到电压稳定水平样本标签数据；采用基于纯度损失的决策树框架，训练得到直流系统控制参数分析模型。本发明通过直流系统控制参数分析模型评估不同直流系统控制(56)对比文件CN 113239963 A,2021.08.10CN 113506186 A,2021.10.15CN 113746087 A,2021.12.03CN 115271070 A,2022.11.01CN 115713032 A,2023.02.24CN 115842366 A,2023.03.24CN 116031867 A,2023.04.28IN 202041030781 A,2020.07.31
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公开(公告)号：CN117172831B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311446622.2
申请日：2023-11-02
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 华北电力大学 , 国家电网有限公司华东分部 , 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国网浙江省电力有限公司
Inventor： 刘栋 , 史锐 , 秦继朔 , 毛志航 , 张啸虎 , 但扬清 , 徐敏 , 董骁翀 , 王智冬 , 孙珂 , 孙英云 , 武佳卉 , 许凌 , 王丹 , 薛雅玮 , 于昊洋 , 李凡 , 郭国栋 , 刘忠健 , 佟宇梁 , 王晨轩 , 胡蓉 , 孙飞飞 , 李万伟 , 冯智慧
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F18/23213
Abstract: 本发明属于电力系统分析和管理技术领域，涉及一种基于用户行为与数量演变的动态分群方法和系统，包括：计算智能电表采集数据的用户对象，及其对应的负荷数据；对负荷数据进行改进的离散小波转换，获得负荷特征向量；将负荷特征向量输入动态分群算法模型，动态分群算法模型中第一日采用初始化聚类中心，从第二日开始，初始化聚类中心 采用上一日的历史聚类中心 ，获得所有日的用户动态分群标签结果序列；输出所有日的用户动态分群标签结果序列。其可更好地应对用户的时变性与不确定性，给出了一种考虑用户行为和数量演变、分群一致(56)对比文件杨耀;魏宾;李晶晶;高飞.基于小波去噪的电力系统日负荷分析.陕西电力.2011,(12),全文.
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公开(公告)号：CN117370825A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311314763.9
申请日：2023-10-11
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 西安交通大学
Inventor： 李晖 , 刘栋 , 于昊洋 , 王智冬 , 孙珂 , 吴雄 , 曹滨睿 , 秦继朔 , 李凡 , 郭国栋 , 章程 , 王丹 , 薛雅玮 , 刘忠健 , 游沛羽 , 张柯欣 , 梁涵卿 , 陶太堃 , 司远 , 胡天宇 , 吴聪 , 孙广增
IPC: G06F18/23213 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力条件生成对抗网络的长期场景生成方法及系统，其包括：基于K‑means聚类算法进行典型日的聚类，得到原始年数据聚类结果；利用原始年数据聚类结果计算得到聚类转移矩阵，由聚类转移矩阵利用马尔科夫链蒙特卡洛模拟法生成每日集群的长期年度序列；以月份和原始年数据聚类结果作为条件数据训练对抗性网络ACGAN，训练得到满足目标函数的对抗性网络ACGAN，将长期年度序列中每天的信息输入训练后的对抗性网络ACGAN，生成风能和光伏能源的日内场景，进而由日内场景得到长期年度场景。本发明能更好地捕捉风能和光伏能源的相关性特征以及历史数据中的特征。
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公开(公告)号：CN117290705A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311423922.9
申请日：2023-10-31
Applicant: 华北电力大学 , 国网经济技术研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06F18/213 , G06N3/094 , G06N3/088 , G06N3/0464 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于改进域对抗网络的新能源场站风光时序功率生成方法和系统。利用已生产运行场站的历史真实功率数据作为参照，通过改进域对抗网络对源域和目标域场站的气象数据进行训练，实现无监督域自适应。在训练过程中，通过不断优化特征提取，提高风光时序功率生成的精度。本发明可适应不同地理位置的气象功率数据集，并生成更符合实际风光出力分布规律的功率曲线。实验结果表明，本发明在生成风光时序功率方面具有较高的可靠性和实际性，并具有灵活性强的特点，可适应少量或欠缺标签的目标域风光功率生成任务。因此，基于改进域对抗网络的新能源场站风光时序功率生成方法在提高风光能源预测精度和实际应用中具有广泛的应用前景。
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