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公开(公告)号：CN108054751A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711306798.2
申请日：2017-12-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力工程顾问集团华东电力设计院有限公司 , 东南大学 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种确定电网系统中可再生能源最优接入容量的方法，衡量可再生能源综合消纳水平评估模型的目标函数包括两方面内容，一方面是指可再生能源的消纳量指标，另一方面是指可再生能源的利用率指标；衡量可再生能源综合消纳水平评估模型的约束条件包括电源侧约束以及网络约束；运用粒子群优化算法进行求解，不断调节可再生能源的接入容量以及可再生能源的出力，寻找全局最优的可再生能源综合消纳水平指标值，得到该约束条件下可再生能源接入系统的最优容量以及最优出力。本发明考虑了可再生能源的利用率，避免系统在增大可再生能源容量时出现过多的弃风弃光现象，能够为电网规划人员确定可再生能源接入容量提供指导性建议。
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公开(公告)号：CN119940063A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202311471140.2
申请日：2023-11-06
Applicant: 中国电力工程顾问集团华东电力设计院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06F111/10 , G06F113/06 , G06F111/08
Abstract: 本申请涉及电力系统领域，公开了一种电力系统仿真平台新能源场景数据模型生成方法，可以生成针对多样化新能源场景自适应的数据模型，模型定制度高且解释性较好。该方法包括：获取机理模型，使用机理模型对新能源场景仿真得到仿真结果数据。基于仿真结果数据的多个参数，构建每个参数在仿真时序上的样本序列，计算参数与序列之间的线性相关性，选择相关系数的绝对值>0.6的参数作为新能源场景的关键参数。将关键参数输入至多套相同或不同类型的处理时序数据的模型，学习关键参数之间在时序上的相关动态特征，将多套训练完成的处理时序数据的模型整合生成新能源场景自适应的整体数据模型。
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公开(公告)号：CN114153829B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202111441596.5
申请日：2021-11-30
Applicant: 中国电力工程顾问集团华东电力设计院有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/2458 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种用于能源大数据的跨时空双向数据缺失值填充方法和装置，该方法包括：在待训练目标数据表格中筛选出含缺失值的行作为第一数据表，并筛选出数据齐整的行作为第二数据表；根据第二数据表计算各特征的平均值和中值；采用0值、平均值和中值对第一数据表中各特征对应列的缺失值进行填充，将填充后的第三数据表、第四数据表和第五数据表插入第二数据表，形成第六数据表、第七数据表和第八数据表；将第六数据表、第七数据表和第八数据表按照50％比例以时间为作为键值拆分为第一训练数据集和第一交叉验证数据集、第二训练数据集和第二交叉验证数据集以及第三训练数据集和第三交叉验证数据集，并对目标神经网络进行训练，以获取预测模型。
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公开(公告)号：CN108054751B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201711306798.2
申请日：2017-12-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力工程顾问集团华东电力设计院有限公司 , 东南大学 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种确定电网系统中可再生能源最优接入容量的方法，衡量可再生能源综合消纳水平评估模型的目标函数包括两方面内容，一方面是指可再生能源的消纳量指标，另一方面是指可再生能源的利用率指标；衡量可再生能源综合消纳水平评估模型的约束条件包括电源侧约束以及网络约束；运用粒子群优化算法进行求解，不断调节可再生能源的接入容量以及可再生能源的出力，寻找全局最优的可再生能源综合消纳水平指标值，得到该约束条件下可再生能源接入系统的最优容量以及最优出力。本发明考虑了可再生能源的利用率，避免系统在增大可再生能源容量时出现过多的弃风弃光现象，能够为电网规划人员确定可再生能源接入容量提供指导性建议。
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公开(公告)号：CN114153829A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111441596.5
申请日：2021-11-30
Applicant: 中国电力工程顾问集团华东电力设计院有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/2458 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种用于能源大数据的跨时空双向数据缺失值填充方法和装置，该方法包括：在待训练目标数据表格中筛选出含缺失值的行作为第一数据表，并筛选出数据齐整的行作为第二数据表；根据第二数据表计算各特征的平均值和中值；采用0值、平均值和中值对第一数据表中各特征对应列的缺失值进行填充，将填充后的第三数据表、第四数据表和第五数据表插入第二数据表，形成第六数据表、第七数据表和第八数据表；将第六数据表、第七数据表和第八数据表按照50％比例以时间为作为键值拆分为第一训练数据集和第一交叉验证数据集、第二训练数据集和第二交叉验证数据集以及第三训练数据集和第三交叉验证数据集，并对目标神经网络进行训练，以获取预测模型。
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