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公开(公告)号：CN113435659B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202110779772.X
申请日：2021-07-09
摘要： 本发明公开了一种基于场景分析的综合能源系统两阶段优化运行方法及系统，此方法包括步骤：基于各能源和负荷的预测基准值，以日前运行成本最低为目标函数，构建日前阶段优化模型；以日内实际运行场景中对日前成本的增量期望值最小或减量期望值最大为目标函数，构建日内阶段优化模型；通过日前阶段优化模型和日内阶段优化模型，得到全局最优运行方案；其中通过多参数快速前向选择法来对实际运行场景进行削减以提高优化速度。本发明具有优化速度快、经济性好、包容性好等优点。
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公开(公告)号：CN116777047A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310539471.9
申请日：2023-05-15
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开一种满足中长期电力需求预测约束的负荷8760曲线多步修正方法，包括：步骤一：确定水平年电力需求水平预测结论；步骤二：确定负荷8760基准曲线；步骤三：修正年负荷曲线与分月电量曲线；步骤四：修正每月月最大负荷曲线；步骤五：修正每日日负荷曲线；步骤六：计算得到全年负荷8760修正曲线。利用该方法可以生成与中长期电力需求预测相关结论相符的全年负荷8760预测曲线，所得曲线不仅能正确反映历史年负荷曲线特征，而且与年用电量、年最大负荷、逐月最大负荷曲线、各季典型日日负荷率和日最小负荷率等多项电力需求预测指标准确相符，以此为输入进行电力系统全年运行模拟，可以有效提升结果的合理性和准确性。
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公开(公告)号：CN116777047B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202310539471.9
申请日：2023-05-15
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开一种满足中长期电力需求预测约束的负荷8760曲线多步修正方法，包括：步骤一：确定水平年电力需求水平预测结论；步骤二：确定负荷8760基准曲线；步骤三：修正年负荷曲线与分月电量曲线；步骤四：修正每月月最大负荷曲线；步骤五：修正每日日负荷曲线；步骤六：计算得到全年负荷8760修正曲线。利用该方法可以生成与中长期电力需求预测相关结论相符的全年负荷8760预测曲线，所得曲线不仅能正确反映历史年负荷曲线特征，而且与年用电量、年最大负荷、逐月最大负荷曲线、各季典型日日负荷率和日最小负荷率等多项电力需求预测指标准确相符，以此为输入进行电力系统全年运行模拟，可以有效提升结果的合理性和准确性。
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公开(公告)号：CN118336682A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410298549.7
申请日：2024-03-15
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F18/23213
摘要： 本发明公开一种基于典型日负荷曲线及概率优化的负荷8760曲线预测方法，包括：确定水平年电力需求水平预测结论；获取并分解历史负荷曲线；计算得到历史日负荷均值与方差；确定历史相似日负荷曲线集，并将曲线集进行聚类分析；基于所述聚类分析，确定水平年典型日负荷曲线；修正所述典型日负荷曲线；基于所述水平年电力需求水平预测结论和修正后的典型日负荷曲线，计算水平年全年负荷8760曲线。本发明方法将更多电力需求指标纳入考虑，有效输出准确的负荷8760曲线，克服以往负荷预测时结果不够精确、误差较大、指标结果相悖的缺点，在指标交互影响的情况下协同预测，以此作为输入进行电力系统全年运行模型，使预测结果更科学、合理、准确。
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公开(公告)号：CN115099518A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210815061.8
申请日：2022-07-11
摘要： 本发明公开了一种基于KL散度评价的组合神经网络电力负荷预测方法。本发明首先收集某个区域内连续多日的历史数据并进行预处理，之后对预处理的数据集按照需求划分为训练集和测试集；再构建CNN‑BiLSTM神经网络结构；之后先由CNN对输入数据进行初步特征提取，再将提取得到的特征作为BiLSTM的输入数据，输入BiLSTM进行接下来的特征提取；最后利用测试集对建立的电力负荷预测神经网络进行验证测试，并通过KL散度去评价构建的神经网络。本发明结合了CNN和BiLSTM两种神经网络的优点，使得预测过程中的训练速度更快，鲁棒性更强，且预测精度也明显提高。
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公开(公告)号：CN117010698A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310475756.0
申请日：2023-04-28
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/043
摘要： 本发明公开了一种基于模糊逻辑的人均用电量预测方法。它包括如下步骤：归一化：通过设置边界重叠的模糊集合将预测输入值和实例的输入输出值转换为归一化值；模糊逻辑推理：分析各个实例的输入输出情况，总结大规律、求同存异地得出输入输出间的模糊推理规则；根据待求对象的输入情况，由模糊推理软件平台得出输出的归一化值；逆归一化：将待求对象的输出归一化值转为实际值。本发明具有保障预测结果的可靠性的优点。
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公开(公告)号：CN116646972A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310479982.6
申请日：2023-04-28
摘要： 本发明公开了一种考虑抽蓄‑电化学储能联合运行的鲁棒优化模型。它包括如下步骤，步骤1、建立联合发电系统简化结构，火电机组和新能源机组联合供电，抽水蓄能电站和电化学储能电站作为调节性电源参与系统运行；步骤2、建立风电不确定模型、电化学储能模型、抽水蓄能机组模型；步骤3、建立优化模型，目标函数考虑投资成本、运维成本、运行成本三部分；步骤4、确定模型约束条件；步骤5、采用C&CG算法求解可行性子问题，获得不满足系统运行约束的风电场景，再将该风电场景带入主问题求解同时满足该风电场景与预测风电场景的开机方式。本发明具有可增加系统的调峰能力，对提高新能源利用率具有重要作用的优点。
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公开(公告)号：CN116050605A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211741770.2
申请日：2022-12-30
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2431 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06N3/08 , H02J3/00 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络和随机森林法的电力负荷预测方法。它包括如下步骤：步骤一：获取原始电力负荷数据；步骤二：建立LightBGM模型进行深度学习并不断调节参数；步骤三：使用LightBGM模型根据原始负荷数据进行预测；步骤四：将第一预测结果输入随机森林预测模型进行反向预测；步骤五：判断反向预测结果与原始负荷数据的偏差；判断第一次预测结果是否准确，预测负荷数据与原始负荷数据进行对比偏差小，则第一预测结果准确，直接输出第一预测结果，若预测负荷数据与原始负荷数据进行对比偏差大，调整LightGBM算法中的相关参数，然后重复进行预测以及反向预测在比较。本发明具有提高预测结果的精度的优点。
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公开(公告)号：CN116011231A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310043683.8
申请日：2023-01-29
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q30/0601 , G06Q40/04 , G06Q50/06 , G06N3/126 , G06F111/04
摘要： 本发明提供了一种基于竞争性电价机制的特高压电能优化配置方法，构建直流送端竞价送电模型：设定直流送端的售价约束条件和输出电量约束条件，以直流送端售电收益最大化为目标，设定售电收入目标函数；构建直流受端竞价购电模型：设定直流受端的购价约束条件和输入电量约束条件，以直流受端购电支出最小化为目标，设定购电支出目标函数；采用集中竞价和双挂双摘两种出清模式构建电力市场出清模型，所述电力市场出清模型为：交易双方先进行集中竞价，集中竞价未成交部分采用双挂双摘进行确定；基于所述售电收入目标函数和购电支出目标函数，采用遗传算法对未成交部分进行求解，获取纳什平衡解，以进行优化配置。
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公开(公告)号：CN113435659A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110779772.X
申请日：2021-07-09
摘要： 本发明公开了一种基于场景分析的综合能源系统两阶段优化运行方法及系统，此方法包括步骤：基于各能源和负荷的预测基准值，以日前运行成本最低为目标函数，构建日前阶段优化模型；以日内实际运行场景中对日前成本的增量期望值最小或减量期望值最大为目标函数，构建日内阶段优化模型；通过日前阶段优化模型和日内阶段优化模型，得到全局最优运行方案；其中通过多参数快速前向选择法来对实际运行场景进行削减以提高优化速度。本发明具有优化速度快、经济性好、包容性好等优点。
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