公开(公告)号：CN118396042A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410532131.8

申请日：2024-04-29

申请人： 中国南方电网有限责任公司 ,  华中科技大学

发明人： 辛阔 ,  黄牧涛 ,  王子强 ,  文劲宇 ,  吴俊 ,  陈杰 ,  陈标 ,  张静姝 ,  陈兴邦 ,  李豹 ,  莫东 ,  陈彬彬 ,  刘显茁 ,  谢代钰

IPC分类号： G06N3/0455 ,  H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06N3/088 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/2137 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/2415 ,  G06Q50/06 ,  G06F123/02

摘要： 本发明公开了一种风电功率预测方法、系统、设备及介质，包括：对于风电场原始数据进行缺失数据处理、异常风电数据检验和异常风电数据修正，基于风力发电季节特性分析，将风电数据分成春季、夏秋两季和冬季三种类型，并对不同季节类别中的气象因子与风电功率之间进行相关性分析，筛选出相关性较好的气象因子，同时对于不同季节类别的数据，采用SOM算法和k‑means++算法进行聚类分析，最后在传统Transformer模型的基础上改进，构建适用于风电功率预测的Transformer模型，确定模型参数及训练方式，得到短时风电功率预测值。本发明训练过程更加符合风力发电本身的原理，预测精度大大提高，能够更好地实现短时的风电功率预测。

公开(公告)号：CN118887041A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202410908405.9

申请日：2024-07-08

申请人： 中国南方电网有限责任公司 ,  华中科技大学

发明人： 吴俊 ,  陈标 ,  黄牧涛 ,  文劲字 ,  陈彬彬 ,  姚江龙 ,  王子强 ,  张静姝 ,  卓毅鑫 ,  李翔 ,  罗会洪 ,  陈兴邦 ,  彭超逸

IPC分类号： G06Q50/06 ,  G06N3/006 ,  H02J3/00 ,  H02J3/46

摘要： 本发明公开了基于SSA‑PSO算法的大电网新能源消纳能力量化评估方法及系统，包括：以基于分区运行的新能源消纳能力场景为例，将新能源消纳量最大作为优化目标，综合考虑电网平衡、断面稳定等多重约束构建了大电网新能源消纳能力评估的数学模型。同时针对电力调度问题的复杂性对相应的智能优化算法进行改进，提出麻雀搜索算法改进粒子群算法(SSA‑PSO)。通过实际算例对比分析SSA‑PSO算法的改进效果，验证其在电网优化调度运行模型求解中的适用性。本发明使用SSA算法改进了传统的PSO算法在较大的空间范围内进行搜索时极易出现搜索能力不足、搜索精度较弱的问题，使收敛速度加快和优化精度增强，得到的大电网新能源消纳能力量化评估结果更加精准和贴合实际。

公开(公告)号：CN118396036A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410532105.5

申请日：2024-04-29

申请人： 中国南方电网有限责任公司 ,  华中科技大学

发明人： 王子强 ,  黄牧涛 ,  辛阔 ,  文劲宇 ,  李豹 ,  陈杰 ,  陈彬彬 ,  张静姝 ,  陈兴邦 ,  陈标 ,  刘春晓 ,  李秋文 ,  莫东 ,  谢代钰 ,  刘显茁 ,  刘起兴

IPC分类号： G06N3/045 ,  H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/2115 ,  G06F18/2137 ,  G06F18/23213 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明公开了一种风电功率预测方法、系统、设备及介质，包括：基于熵权法对不同k值的k‑means++算法和SOM模型的聚类结果进行了综合评估，针对不同季节的原始数据筛选出了不同的最优聚类算法，利用非线性Granger因果检验对各聚类类别的气象因子与风电功率之间进行因果关系分析，确定预测模型输入变量，结合Granger因果检验建立基于注意力机制和卷积神经网络结合长短期记忆神经网络的模型，通过训练得到短期风电功率预测值。本发明的预测方法将Granger因果检验和注意力机制相结合，相较于传统深度学习模型能够有效提高风电功率预测精度。