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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
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。
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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
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。
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公开(公告)号：CN116388291A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310238627.X
申请日：2023-03-13
申请人： 国家电网有限公司华中分部 , 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种大电网新能源消纳能力计算方法、系统、装置及介质，包括以下步骤：根据电网参数，确定决策变量，目标函数和约束条件。将各电网参数送入改进NSGA‑Ⅲ算法的模型，设置算法参数，进行大电网未来态新能源消纳能力求解，得到Pareto最优解集；使用层次分析法以及变异系数法计算指标的主、客观权重系数，使用组合赋权得到最终的综合权重系数，并运用灰色关联理想解法对Pareto最优解集进行评价，优选出最优的新能源消纳能力调度方案。本发明的优点是：结果能够更真实反应电力系统的运行状态，得到结果的效率更高，结果更准确，提高了电力系统综合评价的合理性和科学性。
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公开(公告)号：CN110887790B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201911064784.3
申请日：2019-11-04
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于FVCOM和遥感反演的城市湖泊富营养化模拟方法和系统，属于湖泊水环境模拟领域，该方法包括：利用遥感影像数据和多种机器学习算法构建多个遥感反演模型，并对多个遥感反演模型进行组合；通过集合得到的遥感反演模型对富营养化指标进行遥感反演；基于FVCOM模型对湖泊富营养化指标进行模拟和预测；对FVCOM模型参数和输出结果进行校正，实现FVCOM模型预测结果与遥感反演结果的同化；采用经过校正和同化的FVCOM模型对待模拟湖泊富营养化过程进行动态连续模拟和富营养化预测。本发明利用集合建模技术有效了提高水质遥感反演结果的精度，同时将水质遥感反演优化值与FVCOM模型进行同化，有效提高了湖泊富营养化的模拟与预报精度。
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公开(公告)号：CN110887790A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911064784.3
申请日：2019-11-04
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于FVCOM和遥感反演的城市湖泊富营养化模拟方法和系统，属于湖泊水环境模拟领域，该方法包括：利用遥感影像数据和多种机器学习算法构建多个遥感反演模型，并对多个遥感反演模型进行组合；通过集合得到的遥感反演模型对富营养化指标进行遥感反演；基于FVCOM模型对湖泊富营养化指标进行模拟和预测；对FVCOM模型参数和输出结果进行校正，实现FVCOM模型预测结果与遥感反演结果的同化；采用经过校正和同化的FVCOM模型对待模拟湖泊富营养化过程进行动态连续模拟和富营养化预测。本发明利用集合建模技术有效了提高水质遥感反演结果的精度，同时将水质遥感反演优化值与FVCOM模型进行同化，有效提高了湖泊富营养化的模拟与预报精度。
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公开(公告)号：CN117057449A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310444414.2
申请日：2023-04-24
申请人： 国家电网有限公司华中分部 , 华中科技大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于SSA‑PSO的省网最大供电能力智能评估方法及其系统，包括以下步骤：根据电网参数，确定决策变量，目标函数和约束条件。将各电网参数送入SSA‑PSO的模型，设置算法参数，进行考虑省间支援的省网最大供电能力求解；将同一模型分别采用不同算法进行优化计算，通过对比不同算法下最大支援能力以及各片区功率调整方案，分析所改进的算法在考虑省间支援的省网最大供电能力智能评估问题中的适用性。本发明适用于高比例新能源电网优化调度模型的求解。同时可为电网调度人员全局最优配置和统一协调调度多类型电源和备用容量提供科学合理的指导意见，有效避免备用资源浪费。
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公开(公告)号：CN116468322A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310445985.8
申请日：2023-04-24
申请人： 国家电网有限公司华中分部 , 华中科技大学
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06Q10/0631 , H02J3/46 , H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种基于自适应NSGA‑III算法的省网直流消纳能力计算方法及其系统，包括：根据电网参数，确定决策变量，目标函数和约束条件；将各电网参数送入自适应NSGA‑Ⅲ算法的模型，设置算法参数，进行大电网未来态新能源消纳能力求解，得到Pareto最优解集；使用层次分析法以及变异系数法计算指标的主、客观权重系数，使用组合赋权得到最终的综合权重系数，并运用灰色关联理想解法对Pareto最优解集进行评价，优选出最优的新能源消纳能力调度方案。本发明求解结果更加贴合当前电力系统直流消纳问题的特点，优化调度方案能够更真实反应电力系统的运行状态，有效提高了D5000系统针对直流消纳问题的分析能力。
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公开(公告)号：CN103559593B
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201310598377.7
申请日：2013-11-22
申请人： 华中科技大学
发明人： 周建中 , 刘懿 , 黄牧涛 , 莫莉 , 黎育红 , 郭俊 , 邹强 , 赵越 , 严冬 , 张睿 , 毕胜 , 张华杰 , 王学敏 , 王超 , 欧阳硕 , 孟长青 , 朱双 , 闫宝伟 , 赵娜 , 曾小凡 , 陈璐 , 孙怀卫 , 王鹏程 , 李纯龙 , 卢鹏 , 廖想 , 吉鹏 , 袁柳 , 丁小玲 , 牛广利 , 张德发 , 潘立武 , 徐赫 , 王华为 , 严凡 , 冯宇 , 陈芳
CPC分类号： Y02A20/16
摘要： 本发明提供一种湖泊群多目标水质水量优化调度方法，建立湖泊群分布式水动力与污染物迁移耦合模型，模拟典型调度方案下湖泊群流场和污染物的时空分布，以此构建水质预测知识库；设计BP神经网络模型，通过知识库的训练，优化BP神经网络参数，建立湖泊污染物浓度预测BP神经网络模型；以湖泊群水质改善程度最大和经济成本最小为目标建立多目标水质水量优化调度模型，采用混合粒子群算法进行模型求解，迭代求解过程中采用湖泊污染物浓度预测BP神经网络计算调度期末湖泊污染物浓度，最终给出不同引水量和引水时间的多目标优化调度方案集供决策者优选。能够在考虑综合效益的前提下最大限度地的改善湖泊水环境，可广泛应用于湖泊群水网调度。
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公开(公告)号：CN103559739A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310598376.2
申请日：2013-11-22
申请人： 华中科技大学
发明人： 周建中 , 刘懿 , 莫莉 , 严冬 , 闫宝伟 , 黄牧涛 , 潘立武 , 毕胜 , 张华杰 , 赵越 , 张炜 , 王鹏程 , 徐赫 , 周圣杰 , 宁文瑶 , 陈璐 , 赵娜 , 曾小凡 , 邹强 , 郭俊 , 叶磊 , 吴江 , 李纯龙 , 张海荣 , 孟长青 , 谢蒙飞 , 卢鹏 , 朱双 , 袁柳 , 丁小玲 , 李银银 , 王超 , 王华为 , 冯宇 , 程京京 , 陈芳 , 牛广利
CPC分类号： Y02A90/15
摘要： 本发明提供一种基于OSG的数字湖泊三维可视化仿真方法及仿真平台，包括以下步骤：构建湖泊所在区域的三维数字地形模型、地物模型和地表衍生物模型；将地物模型和地表衍生物模型加载到三维数字地形模型的对应地理位置上，得到三维数字地形及地理环境场景；在三维数字地形及地理环境场景基础上，使用OSG模块作为底层三维渲染引擎进行场景渲染；同时，采用OsgOcean模块进一步模拟仿真渲染水流和天气效果，得到三维数字湖泊地形环境场景；通过模拟得到的水流场景和天气效果场景通过人机交互机制控制，进行场景更新。具有操作方便、易于扩展、实时高效的优点，能满足大范围地形和海量空间数据三维可视化仿真的需求。
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公开(公告)号：CN118350181A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410346939.7
申请日：2024-03-26
申请人： 华中科技大学 , 国网河南省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F30/20 , H02J3/50 , G06N3/006 , G06Q50/06 , G06F17/18 , G06F111/04 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种基于改进粒子群算法的主动配电网无功优化方法和系统，包括：在含有分布式电源、移动储能车的配电网中，基于网络重构技术构建配电网无功优化模型；针对所提出模型，对传统粒子群算法进行改进，包括对于配电网辐射状约束以及二进制变量的特殊处理；利用所提算法对配电网无功优化模型进行求解，得到配电网无功优化策略。本发明充分利用配电网中可移动发电资源，就近为电力用户供电，减小输电损耗，改善电能质量。
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