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公开(公告)号：CN116885689A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310567658.X
申请日：2023-05-18
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
摘要： 本申请涉及一种光伏发电功率预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括：获取不同地区地形地貌下的参考数据集，对参考数据集进行预处理，并对预处理后的参考数据集进行关联度分析，获取不同地形地貌下的不同因素对光伏发电功率影响的相关系数；根据相关系数选择影响因素，并获取包含影响因素的组合数据集；将组合数据集输入目标预测卷积神经网络，获取目标预测值数据集，采用最小二乘法根据目标预测值数据集获取目标预测卷积神经网络的权重系数，根据权重系数对目标预测卷积神经网络进行集成，生成光伏发电功率预测模型，输出目标时刻的光伏发电功率预测值。采用本方法能够提高光伏发电功率预测的准确率。
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公开(公告)号：CN117498314A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311437683.2
申请日：2023-10-31
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J13/00 , H02S50/00 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06Q50/06
摘要： 本申请涉及一种屋顶光伏资源评估方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：采用卷积多层感知器图像分割网络方法获得初始屋顶分割图像集；设置目标规格的滑动窗口，基于滑动窗口对初始屋顶分割图像集划分屋顶高密度分布区域和屋顶低密度分布区域；采用时间序列密集编码器预测方法获得太阳辐射预测数据集；经过目标时长后，获得对照屋顶分割图像集；并划分屋顶增量高密度分布区域和屋顶增量低密度分布区域；采用时间序列密集编码器预测方法获得太阳辐射预测增量数据集；对比光伏发电预测量和光伏发电量预测，获得光伏资源的评估结果。采用本方法能够有效对屋顶光伏发电量进行动态监控，优化光伏资源的排布。
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公开(公告)号：CN117010551A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310781585.4
申请日：2023-06-28
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F18/214
摘要： 本申请涉及一种复杂地形地貌风能资源预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取目标风电场的待预测地形地貌数据；将待预测地形地貌数据输入至预训练的风能资源预测模型，得到风能资源预测模型输出的预测数据；预训练的风能资源预测模型为基于样本复杂地形地貌数据进行模型训练得到，样本复杂地形地貌数据为根据不同地形地貌类型各自对应的第一关键数据异构得到，第一关键数据为通过相应的地形地貌类型的关键数据提取网络得到的；对预测数据进行反归一化处理，得到处理后预测数据，作为目标风电场的风能资源预测结果。采用本方法能够提升在复杂地形地貌下的适用能力，提高了风能资源预测的准确性和精度。
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公开(公告)号：CN116777072A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310781660.7
申请日：2023-06-28
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
摘要： 本申请涉及一种数模驱动增量深度学习的复杂地形风能资源评估方法。所述方法包括：获取目标地点的风能资源的历史观测参数和当前特征参数；将历史观测参数输入至预先训练的第一预测模型，得到历史观测参数对应的预测观测参数，对预测观测参数进行特征提取，得到目标地点的第一预测特征参数；第一预测模型包括脉冲神经网络模型；将当前特征参数输入至预先训练的第二预测模型，得到目标地点的第二预测特征参数；第二预测模型包括柔性发射网络模型；根据第一预测特征参数对第二预测特征参数进行修正处理，得到修正后的预测特征参数，根据修正后的预测特征参数，确定目标地点的风能资源评估结果。采用本方法能够提高风能资源评估结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116757436A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310823150.1
申请日：2023-07-05
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请涉及一种基于云边端集成深度学习的能量优化调度方法和系统，其中，基于云边端集成深度学习的能量优化调度方法包括：基于预设时间段内分布式光伏资源所在地区的历史光伏发电数据、气象资料数据以及地面辐射数据，采用图卷积神经网络和引入量子张量的Transformer网络模型的集成深度学习方法获得光伏发电功率预测结果；将所述光伏发电功率预测结果输入至云边端的云计算中心模型进行处理得到云决策，并将所述云决策反馈至所在地区的调节设备以进行能量优化调度。提高了光伏发电功率预测结果精度；同时采用云边端技术，提高了云边端各层级间的高效协调管控能力与整体计算能力。
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公开(公告)号：CN118096221A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410369329.9
申请日：2024-03-28
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/086 , G06N3/006
摘要： 本申请涉及一种考虑峰谷电价变化预测的平准化发电成本计算方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：构建总成本模型；基于粒子群算法优化后的LSTM预测序列进行神经网络的训练并建立峰谷电价预测模型；基于峰谷电价预测模型建立成本折现模型和收益模型；基于收益模型和成本折现模型计算净收益。本申请采用上述方法，提出了储能电站全生命周期内峰谷电价变化的预测方法，区别于现有的采用固定峰谷电价，采用变化的峰谷电价来计算储能电站平准化发电成本，得到的计算结果可以更好地指导储能项目的规划和投资。
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公开(公告)号：CN117253149A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311253821.1
申请日：2023-09-26
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
摘要： 本申请涉及一种基于多源异构深度网络融合的建筑物屋顶识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，可用于图像识别技术领域。本申请能够实现提高建筑物屋顶识别效率和准确率。该方法包括：获取目标区域的光学图像和目标区域的遥感图像；目标区域中包含建筑物屋顶；将光学图像输入至光学图像分割模型，得到建筑物屋顶的光学分割图像；将遥感图像输入至遥感图像分割模型，得到建筑物屋顶的遥感分割图像；对光学分割图像和遥感分割图像进行融合处理，得到建筑物屋顶的融合分割图像；对融合分割图像进行识别，得到建筑物屋顶的面积信息。
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公开(公告)号：CN116993017A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310978262.4
申请日：2023-08-03
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N3/006
摘要： 本申请涉及一种光照指数预测模型更新方法。所述方法包括：通过光照指数预测神经网络，得到目标区域在当前时间段的当前光照指数对应的累计奖励期望值，以及通过目标神经网络，得到目标区域在各时间段的目标光照指数对应的目标累计奖励期望值；获取各目标累计奖励期望值中的最大目标累计奖励期望值，并基于最大目标累计奖励期望值、累计奖励期望值，以及预设的奖励值，得到待更新的光照指数预测模型对应的损失值；基于损失值，得到待更新的光照指数预测模型对应的梯度信息，并利用梯度信息更新光照指数预测神经网络的参数，得到更新后的光照指数预测模型。采用本方法，能够通过光照指数预测模型准确地预测光照指数。
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公开(公告)号：CN116777073A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310783432.3
申请日：2023-06-28
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/0442
摘要： 本申请涉及一种反馈修正的高分辨率风能资源开发量与分布确定方法。所述方法包括：从目标地点的历史数据中，确定出训练样本和测试样本；将训练样本输入至待训练的风速预测模型，得到第一预测风速，根据第一预测风速与第一实际风速之间的差异，对待训练的风速预测模型进行训练，得到预先训练的风速预测模型；将测试样本输入至预先训练的风速预测模型，得到第二预测风速，根据第二预测风速与第二实际风速之间的差异，对预先训练的风速预测模型进行修正，得到修正后的风速预测模型；根据修正后的风速预测模型，对目标地点进行风速预测，得到目标地点的风速预测结果。采用本方法能够准确确定风能资源的开发量与分布。
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公开(公告)号：CN116758047A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310816770.2
申请日：2023-07-04
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
摘要： 本申请涉及一种光伏资源预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取待预测区域在预设时间区间下的区域特征数据；区域特征数据包括地理数据和气象数据；基于区域特征数据，构建待预测区域的区域特征图像；对区域特征图像进行特征提取处理，得到待预测区域的区域特征向量；基于区域特征向量，更新预先训练得到的样本光伏资源预测模型，得到待预测区域在预设时间区间下的光伏资源预测模型；样本光伏资源预测模型，根据样本区域的样本区域特征数据训练得到；将区域特征向量输入光伏资源预测模型中，得到待预测区域在相对于预设时间区间的未来时间区间下的光伏资源信息。采用本方法，能够提高光伏资源预测的泛化性。
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