一种能源数据预测模型的训练方法、预测方法及装置

    公开(公告)号:CN114117932A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111462418.0

    申请日:2021-12-02

    摘要: 本申请公开了一种能源数据预测模型的训练方法,包括:从智能电网中获取待训练基础数据;将待训练基础数据输入优化模型,得到待训练优化数据,其中,优化模型包括消费者剩余能源优化模型、消费者能源成本优化模型和总能量成本模型;待训练优化数据包括消费者剩余能源数据、消费者能源成本数据、总能量成本数据;根据待训练基础数据和待训练优化数据,基于高斯过程回归模型对能源数据预测模型进行训练。本申请通过将消费者剩余能源数据、消费者能源成本数据、总能量成本数据作为训练数据,结合高斯过程回归模型对能源数据预测模型进行训练,考虑了可再生能源的随机性,从而解决了在消费者能源生产和消费者能源消费上存在供需不平衡的问题。

    一种配电网网格划分方法及系统
    82.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114065453A

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202111368963.3

    申请日:2021-11-18

    摘要: 本发明公开了一种配电网网格划分方法及系统,根据构造的负荷矩阵以及构造的峰谷时刻矩阵中标记的峰时刻和谷时刻,确定各个地块在峰时刻与谷时刻的峰谷差得到地块峰谷差矩阵,基于连接矩阵将各地块归属的网格作为待优化变量构造地块归属矩阵,将地块峰谷差矩阵作为输入,将地块归属矩阵作为待优化变量建立整数规划模型,求解整数规划模型中的地块归属矩阵得到目标地块归属矩阵,将各地块按照目标地块归属矩阵划分至对应网络得到地块划分结果,当所有网格均只有一个连通子图且网格的实际峰谷时刻与所述峰谷时刻矩阵中对应的值相同时,将地块划分结果确定为最终结果。本发明无需人工介入即可完成配电网网格划分,从而提高了配电网规划效率。

    一种主动配电网多阶段规划方法

    公开(公告)号:CN109508857B

    公开(公告)日:2020-09-29

    申请号:CN201811137979.1

    申请日:2018-09-28

    IPC分类号: G06F30/00

    摘要: 本发明公开了一种主动配电网多阶段规划方法。如何在配电网规划中综合考虑源荷网储多种因素运行的不确定性,是目前配电网规划优化需要深入研究的问题。本发明包括步骤:输入电力系统参数、历史运行数据、地区发展规划需求和预测不确定因素数据;计算各规划决策量在多时间尺度的各个运行场景中的影子价格;根据影子价格和各个场景发生概率,建立包括极端场景和经典场景的运行受限场景库;根据运行受限场景库修正上层多阶段规划优化模型。本发明筛选出具有针对性和典型性的规划场景库来修正规划投建的优化模型,用来模拟运行决策者对规划决策者的反馈,从而提高配电网海量运行场景结果的可观性,并将不同时间尺度的决策变量分层求解,降低求解难度。