一种新型电力系统下电力市场容量持留机组的识别方法

    公开(公告)号:CN114820027A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210312692.8

    申请日:2022-03-28

    摘要: 本发明涉及一种新型电力系统下电力市场容量持留机组的识别方法,该方法基于SVM算法和朴素贝叶斯算法,具体包括数据采集步骤、数据预处理步骤、容量持留机组特征提取步骤、识别模型建立步骤、煤电机组行为风险修正步骤、新能源机组行为风险修正步骤、风险分析步骤,通过对容量持留机组进行分析,提取容量持留机组特征,利用现货市场数据进行量化处理;分别通过SVM算法和朴素贝叶斯算法构建风险识别模型对容量持留机组的不同行为特征进行分析,提高识别模型识别的正确率。与现有技术相比,本发明具有识别容量持留机组的准确率高、评估范围全面等优点。

    一种基于POFP-SVM算法的省级月度用电量预测方法

    公开(公告)号:CN113902193A

    公开(公告)日:2022-01-07

    申请号:CN202111181877.1

    申请日:2021-10-11

    摘要: 本发明公开了基于POFP‑SVM算法的省级月度用电量预测方法,该方法研究计及用电量的影响因素的省级月度用电量预测问题,考虑月度平均温度、月度平均电价及月度GDP数值这三个影响因素,利用二阶灰色预测模型对上述影响因素进行前级预测;本发明还针对传统的支持向量机预测模型进行改进,采取粒子群算法进行径向基核参数和惩罚参数寻优,确定支持向量机的最佳预测模型,建立并定义了新的POFP‑SVM模型,即基于参数寻优和特征预测的支持向量机预测模型;将二阶灰色预测模型前级预测的结果输入到训练好的支持向量机预测模型,得到月度用电量预测值。本发明方法提升了模型的适用性,预测效果较普通模型大大提升。

    基于区块链的配电网阻塞消除方法及系统

    公开(公告)号:CN111900728A

    公开(公告)日:2020-11-06

    申请号:CN202010683826.8

    申请日:2020-07-16

    摘要: 本发明公开了一种基于区块链的配电网阻塞消除方法及系统,方法包括:(1)电力交割前,配网运营商端根据预测的电网状态生成功率传输分布因子并传输至阻塞消除合约;(2)分布式发电商端和用户端将发用电预测量上传到阻塞消除合约,得到节点注入功率;(3)阻塞消除合约根据节点注入功率计算各线路功率变化及节点电压变化,一旦出现功率或电压越限,则求取各节点注入/流出功率对阻塞的贡献,并通过累计各节点对阻塞的总贡献值,得到各节点的功率调整因子;(4)将功率调整因子传输到阻塞消除合约,返回执行步骤(3);(5)重复步骤(3)—(4),直至不出现功率或电压越限。本发明可以有效消除配电网线路或电压阻塞,保障电网正常运行。

    基于区块链的配电网阻塞消除方法及系统

    公开(公告)号:CN111900728B

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202010683826.8

    申请日:2020-07-16

    摘要: 本发明公开了一种基于区块链的配电网阻塞消除方法及系统,方法包括:(1)电力交割前,配网运营商端根据预测的电网状态生成功率传输分布因子并传输至阻塞消除合约;(2)分布式发电商端和用户端将发用电预测量上传到阻塞消除合约,得到节点注入功率;(3)阻塞消除合约根据节点注入功率计算各线路功率变化及节点电压变化,一旦出现功率或电压越限,则求取各节点注入/流出功率对阻塞的贡献,并通过累计各节点对阻塞的总贡献值,得到各节点的功率调整因子;(4)将功率调整因子传输到阻塞消除合约,返回执行步骤(3);(5)重复步骤(3)—(4),直至不出现功率或电压越限。本发明可以有效消除配电网线路或电压阻塞,保障电网正常运行。

    基于DFT-KNNI-KMEANS算法的电力交易数据预测与校验方法和系统

    公开(公告)号:CN115828124A

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202211435623.2

    申请日:2022-11-16

    IPC分类号: G06F18/23213 G06F18/22

    摘要: 基于DFT‑KNNI‑KMEANS算法的电力交易数据预测与校验方法和系统,所述方法包括:抽取电力市场历史交易数据,构建电力交易数据集;分别采用线性拟合方法和KNNI最近邻法进行电力交易数据拟合预测,得到线性校验值和KNNI校验值;其中,线性拟合方法采用最小二乘法结合傅里叶变换得到线性校验值;根据校验范围的大小对线性校验值和KNNI校验值进行线性加权,得到校验数据特征集;基于改进的K‑MEANS聚类算法对所得到的校验数据特征集进行校验。可实现电力交易数据的准确预测与校验。