考虑爬坡与电能量服务耦合特性的日前电力市场出清方法

    公开(公告)号:CN117408838A

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202311509765.3

    申请日:2023-11-13

    Abstract: 本发明公开了一种考虑爬坡与电能量服务耦合特性的日前电力市场出清方法,包括:评估电能量购电费用、爬坡服务费用等购电成本,构建日前电力市场出清优化目标;构建电网运行约束,包括电力平衡约束和爬坡容量需求约束;构建机组运行约束,包括机组发电出力约束及机组爬坡能力约束;构建新能源运行约束;以综合成本最低为优化目标,并以电网运行约束、建机组运行约束及新能源运行约束为约束条件,构建考虑爬坡服务与电能量服务耦合特性的日前电力市场出清模型;从而实现了爬坡服务与电能量服务的联合出清求解;解决了爬坡服务交易出清缺乏连续型,存在各时段出清结果频繁改变,影响实际执行的可能性,潜在一定安全隐患等问题。

    一种基于数学启发式的水火电机组检修优化方法

    公开(公告)号:CN116882581A

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202310904122.2

    申请日:2023-07-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于数学启发式的水火电机组检修优化方法,所述方法包括:步骤1、建立考虑机组启停的水火电机组检修优化模型;包括建立目标函数、约束条件,约束条件包括输电线路传输容量限制;步骤2、采用扩展交替准则搜索法求解水火电机组检修优化模型;输电线路传输容量限制约束通过基于辅助子问题的检测‑添加方法进行处理;现有的技术在求解规模庞大、约束复杂的检修优化问题时,面临着巨大挑战;在制定检修计划时考虑机组的启停状态,能够提高检修计划的可执行性和经济性,但会使问题变得难以求解等技术问题。

    基于层次分析的区域电网设备强降雨灾害影响评估方法

    公开(公告)号:CN111062588A

    公开(公告)日:2020-04-24

    申请号:CN201911208099.3

    申请日:2019-11-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于层次分析的区域电网设备强降雨灾害影响评估方法,包括步骤:S1、基于层次分析法构建目标区域内各电网设备点的设备对强降雨灾害的敏感性指标Pk;S2、基于层次分析法构建目标区域内的强降雨灾害影响指标Xk;S3、计算设备点的灾害风险影响程度Ek=PkXk,并通过强降雨灾害影响评估模型计算目标区域内电网设备受到灾害影响的程度。本发明所提供的强降雨灾害影响评估方法,使得强降雨灾害对电网设备的影响可通过较为简单的计算方式实现,通过计算得到风险值较为直观的预估强降雨灾害对电网设备的影响程度,以便于电网相关部门提前采取应对措施,以达到科学防治电网灾害,降低强降雨灾害对电网的影响面,减少社会经济损失。

    一种电网文本信息匹配的方法、系统和存储介质

    公开(公告)号:CN110347820A

    公开(公告)日:2019-10-18

    申请号:CN201910430119.5

    申请日:2019-05-22

    Abstract: 本发明公开了一种电网文本信息匹配方法、系统和介质,其中方法包括:采集数据构建原始电网文本信息库;将原始电网文本信息库的文档的主题切词和关联,计算得到关联表和权重表,基于关联表进行相似度计算和聚类计算得到每一文档的聚类结果并分类存储电网文本信息数据库;对输入检索的文本校验后分词和权重计算;计算输入检索文本与各聚类中心的距离,分别计算输入的检索文本与相似度最大的类中文本的相似度并排序,将相似度度序列的top-n对应的文本组成文本序列作为匹配结果返回。本发明通过基于电网文本信息构建数据仓库,提高了信息匹配的效率,降低使用成本;利用垂直搜索,提高信息检索匹配的精确度和工作效率。

    一种数据驱动的电力相似日筛选方法及系统

    公开(公告)号:CN119809362A

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202411593967.5

    申请日:2024-11-08

    Abstract: 本发明涉及时间序列和电力负荷预测以及数据分析技术领域,尤其涉及一种数据驱动的电力相似日筛选方法及系统,利用第一原理进行估计,建立相似日筛选的初步基础;构建模型并进行训练,以学习负荷相似性的第一权重;接着,对获得的第一权重进行进一步处理,通过滑动平均、线性回归等方法修正权重分布;基于处理后的第一权重进行电力负荷预测,这一数据驱动的相似日筛选方法有效减少了对人工经验的依赖,提高了模型的普适性和适应性,通过数据驱动的方式识别出人工难以察觉的微小模式及复杂关系;这样筛选出的相似日能更精准地反映实际用电模式变化,大幅提升负荷预测的准确性和可靠性,为电力系统的稳定运行提供了更科学的支持。

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