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公开(公告)号：CN112052981A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010754486.3
申请日：2020-07-30
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06K9/62 , G06F30/20 , G06F111/08 , G06F113/06
摘要： 本发明公开了一种基于簇类的风电出力波动区间预测方法，包括：对风电出力序列进行划分，得到若干个划分区间；对所述划分区间内的风电相对出力进行聚类划分，得到若干个风电出力簇类；建立所述风电出力簇类与未来时间段的风电波动区间的对应关系；对所述风电出力簇类对应的未来时间段的风电波动量进行概率统计和拟合，得到风电波动概率模型；对各簇类在各预测步长下的风电波动概率模型进行置信度的波动量统计，得到各簇类下各步长的波动区间预测情况。本发明公开的一种基于簇类的风电出力波动区间预测方法，能够提高风电出力波动区间预测的准确性，准确地反映风电功率波动特性。本发明还公开了一种装置和存储介质。
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公开(公告)号：CN104715148A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201510109512.6
申请日：2015-03-12
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 西安交通大学
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明公开一种基于Markov过程的可再生能源电力建模方法，包括：步骤一，对可再生能源出力统计的原始数据进行处理，划分出力状态，形成可再生能源出力状态序列；步骤二，以得到状态序列为原始数据，统计可再生能源出力在各个状态间的转移频次，转移频次矩阵；步骤三，根据转移频次矩阵，形成状态转移矩阵；步骤四，根据Markov过程理论和状态转移矩阵，计算得到各个时刻可再生能源电力在各个出力状态上的概率分布，得到可再生能源电力的时序多状态机组模型。本发明利用随机过程的建模思想和建模方法，全面描述可再生能源电力的随机性、波动性以及爬坡特性特征，为含可再生能源的电力系统优化规划、优化运行问题的解决奠定基础。
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公开(公告)号：CN114926046B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202210589213.7
申请日：2022-05-27
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06F30/27 , G06F17/18 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/06
摘要： 本申请公开了一种备用资源跨区共享的计算方法及其相关装置，根据电力系统的日风电出力预测误差曲线、日光伏出力预测误差曲线、日负荷功率预测误差曲线和日实际出力情况获取预测日前一天的预测误差统计特征、预测日前一天的实际出力统计特征和预测日的预测数据统计特征；将统计特征和根据预测日确定的时间特征输入到训练好的XGBoost模型进行备用需求预测，得到预测日的各时间尺度的备用需求预测值；将预测日的各时间尺度的备用需求预测值输入到日前调度优化模型中求解得到预测日的机组出力计划和备用分配计划，有效地减少了系统备用资源的冗余、发电资源闲置。
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公开(公告)号：CN118676984A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410747949.1
申请日：2024-06-11
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
摘要： 本申请公开了一种储能系统的配置方法和装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：对在第一采集周期内采集到的与目标区域对应的多个发电数据进行聚类，得到多个发电数据集，其中，多个发电数据为在第一采集周期内包含的多个第二采集周期中各自采集到的发电数据；对多个发电数据集进行整合，得到目标区域特征数据，其中，目标区域特征数据表示目标区域在第一采集周期内呈现的发电特征；基于为目标区域所创建的候选储能装置配置和目标区域特征数据，为目标区域确定出满足储能约束条件的目标储能配置，其中，目标储能配置指示为目标区域所配置的储能装置的组合结果。本申请解决了相关技术提供的储能系统配置方法存在配置灵活性较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN114759601B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210447003.4
申请日：2022-04-26
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
摘要： 本申请提供一种电力系统稳定状态的确定方法，包括：根据获取的同步发电机的动能、异步电动机的动能以及电压源型柔性直流换流器的等效动能，计算得到电力系统的总动能；根据额定频率、扰动功率限值、惯量响应时间限值和最大频率偏差，计算得到电力系统的等效动能限值；比较所述总动能与等效动能限值的大小，若所述总动能大于所述等效动能限值，则所述电力系统处于稳定状态。上述电力系统稳定状态的确定方法考虑外区送入柔性直流对电力系统扰动的平衡作用，计算过程简单，可应用于在线监测和系统稳定快速评估。
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公开(公告)号：CN118569551A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410611634.4
申请日：2024-05-16
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F18/2321
摘要： 本申请提供了一种概率化新能源年发电时序场景的生成方法和装置，该方法包括：获取新能源系统在历史时间段内的多个历史年发电利用小时数；对多个历史年发电利用小时数进行聚类，得到概率化年发电利用小时数和概率化年发电利用小时数对应的场景概率；基于概率化年发电利用小时数确定概率化新能源年发电时序场景的分月发电利用小时数；根据概率化新能源年发电时序场景的分月发电利用小时数确定各月逐小时电量分配曲线；将各月逐小时电量分配曲线组合得到概率化新能源年发电时序场景，得以提高后续新能源机组的电量分配效率，从而解决了因现有技术中新能源机组的预测电量分配曲线忽略了时序特性，而造成对新能源机组进行优化的可靠性较低的问题。
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公开(公告)号：CN118300192A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410394884.7
申请日：2024-04-02
申请人： 广东电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号： H02J3/46 , H02J3/00 , G06F18/23213 , G06F18/15 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于多场景分析的电网调峰电源配置方法及系统，本方法通过利用风光出力特征指标对电力系统的历史风光出力场景进行聚类，并筛选出多个典型风光出力场景，并通过运行模拟模型对多个所述典型风光出力场景进行运行模拟，以确定电力系统的调峰需求，通过电力系统的调峰需求对调峰电源进行定容，并在定容约束下拟定多种调峰电源配置方案来更新电源配置方案边界并重新进行运行模拟，并筛选出满足调峰需求的调峰电源配置方案，通过对筛选出的多种调峰电源配置方案确定出经济性、灵活性和碳排性进行综合指标最优的调峰电源配置方案，从而充分考虑到各类新增调峰手段的调峰需求和经济性，并优选出中长期调峰电源的合理配置方案。
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公开(公告)号：CN116914736A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310865544.3
申请日：2023-07-13
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/18
摘要： 本申请提供了一种电力系统电力电量平衡综合评价的确定方法和确定装置，该方法包括：获取电力系统的运行参数；根据运行参数，计算多个极值型指标，极值型指标包括各运行参数的最大值；根据运行参数，计算多个概率型指标，概率型指标包括各运行参数的时间概率；根据运行参数，计算多个期望型指标，期望型指标包括各运行参数的期望；根据极值型指标、概率型指标和期望型指标计算电力系统的电力电量平衡评分，电力电量平衡评分用于衡量电力系统电力与电量的供需平衡程度。该方法解决了现有技术中的确定性的电力电量平衡评价方法无法对大规模引入新能源的电力系统进行精准评价的问题。
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公开(公告)号：CN116780517A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310753684.1
申请日：2023-06-21
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本申请提供了一种电力系统灵活性的确定方法、确定装置和存储介质。该方法包括：获取爬坡指标，且获取调峰指标，爬坡指标用于表征电力系统的爬坡需求、电力系统的最大爬坡能力和电力系统实际运行过程中电力系统的爬坡能力，调峰指标用于表征电力系统的调峰需求、电力系统的最大调峰能力和电力系统实际运行过程中电力系统的调峰能力；根据爬坡指标，确定第一灵活性指标，且根据调峰指标，确定第二灵活性指标；根据第一灵活性指标和第二灵活性指标，确定第三灵活性指标。该方法解决了现有技术中的电力系统灵活性的确定方法考虑角度相对单一的问题。
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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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