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公开(公告)号：CN117668674A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202210980826.3
申请日：2022-08-16
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06F18/2411 , G06F17/18 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N20/10 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种分布式新能源异常数据检测方法、系统、设备和介质，包括：对待测分布式新能源出力数据进行阈值筛选，将超出阈值的数据判定为异常数据；对经过阈值筛选的数据进行数据变化程度检测，将数据变化程度超出设定数据变化程度阈值的数据判定为异常数据；对经过前两步筛选的数据结合预先确定的残差阈值进行检测，将超过残差阈值的数据判定为异常数据；其中，残差阈值基于预先构建的回归预测模型确定；其中，回归预测模型基于卷积神经网络和支持向量回归算法构建。本发明对待测数据进行多步筛选，先检测易检测的数据，再用回归预测模型将难检测的异常数据筛选出来，解决了传统数据检测方法判断阈值误差较大无法实现检测精度和效率的问题。
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公开(公告)号：CN115374091A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202110552624.4
申请日：2021-05-20
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/27 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种分布式新能源出力数据质量提升方法和系统，包括：获取分布式新能源当前站点待质量提升的出力时间序列和所述出力时间序列对应的相关变量值；基于所述出力时间序列对应的相关变量值，利用预先建立的BP神经网络模型进行预测得到出力预测序列；对所述待质量提升的出力时间序列中，与所述出力预测序列存在差异的数据进行修订；其中，所述BP神经网络模型是按季节划分的历史正常出力数据序列及具有时空相关性的相关变量训练得到；本发明针对分布式新能源出力数据中的数据异常、数据缺失等问题进行检测、剔除和修复，能够有效实现出力数据质量提升。
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公开(公告)号：CN115408923A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110588491.6
申请日：2021-05-28
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F113/06 , G06F119/02
摘要： 本发明提供了一种风力发电数据修补方法和系统，包括：获取风力发电时序数据，并确定所述风力发电时序数据中缺失部分；以所述风力发电时序数据中缺失部分为界，利用集成经验模态分解算法进行双向模态分解得到多个双向模态数据序列和剩余分量；利用预先建立的双向预测模型对所述双向模态数据序列和剩余分量进行预测，得到双方向上的预测结果；将所述双方向上的预测结果进行拟合得到修补后的风力发电时序数据；本发明避免了直接对非平稳非线性的时间序列数据进行预测，有利于更精确的预测风电数据。
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公开(公告)号：CN112001490A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010654225.4
申请日：2020-07-08
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
发明人： 孙檬檬 , 王正风 , 吴旭 , 叶荣波 , 周昶 , 栗峰 , 丛从 , 何洁琼 , 梁志峰 , 陈原子 , 雷震 , 陆晓 , 许晓慧 , 赫卫国 , 江星星 , 夏俊荣 , 张祥文 , 刘海璇 , 汪春 , 孔爱良 , 华光辉 , 胡汝伟 , 姚虹春 , 曹潇 , 黄秀丽
摘要： 本发明公布了一种并网光伏系统置信容量的确定方法及系统，包括：获取光伏渗透率、时间步长和光伏负荷相关相似指数；将所述光伏渗透率、时间步长和光伏负荷相关相似指数带入预先训练的经验模型确定光伏系统的置信容量；其中，所述经验模型为利用人工神经网络对置信容量与光伏渗透率、时间步长和光伏负荷相关相似指数之间的映射关系进行训练得到。本发明可以在不需要使用复杂、耗时的逆向蒙特卡罗SMC计算的情况下，估计出任何给定光伏渗透率、时间步长和光伏负荷相关相似指数的置信容量。
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公开(公告)号：CN113762453A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202010500859.4
申请日：2020-06-04
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 东南大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供一种分布式光伏发电系统覆灰状态评估方法和系统，包括：获取评估当天采集的辐照度、温度和光伏发电系统的实际输出功率；将所述辐照度和温度输入预先构建的神经网络模型，得到当天输出功率的预测值；基于所述输出功率的预测值和实际输出功率，确定光伏发电系统的覆灰状态，本发明基于大量的历史运行数据构建神经网络模型，基于所述神经网络模型确定系统覆灰状态，避免了仅依靠有限次实验和专家经验确定覆灰状态造成的评估结果片面问题，提升了覆灰状态评估的准确性，为光伏电站的运行维护及状态检修工作提供有效的数据支撑，保障分布式光伏可靠高效运行，使经济效益最大化。
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公开(公告)号：CN112836328A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201911166479.5
申请日：2019-11-25
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明提供的一种光伏功率异常数据识别方法及系统，包括：基于光伏功率、辐照度、温度、湿度的历史数据结合D藤结构构建条件概率分布计算模型；利用条件概率分布计算的逆过程，对所述条件概率分布计算模型中每个光伏功率进行置信区间估计；根据所述每个光伏功率的置信区间估计对所述光伏功率进行异常识别；能够较为准确地刻画光伏功率、辐照度、温度及湿度高维变量之间的相依关系，且提供的异常数据识别方法具有更高的可靠性及准确率。
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公开(公告)号：CN109390958A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811254366.6
申请日：2018-10-26
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 东南大学 , 国家电网有限公司
发明人： 夏俊荣 , 秦萌 , 刘海璇 , 姜宇轩 , 张祥文 , 邓振立 , 汪春 , 陈丽娟 , 周昶 , 叶荣波 , 华光辉 , 赫卫国 , 许晓慧 , 孔爱良 , 栗峰 , 胡汝伟 , 姚虹春 , 孙檬檬 , 梁硕 , 曹潇 , 邱腾飞 , 江星星
摘要： 本发明提供一种能源路由器参与的社区用电成本优化方法及装置，方法包括：利用预先建立的社区用电成本目标函数确定社区中家庭主动负荷的最优工作功率和储能系统的最优充/放电功率；通过能源路由器控制社区内各家庭的主动负荷按照所述最优工作功率进行工作和储能系统按照所述最优充/放电功率进行充/放电；本发明采用的技术方案，通过能源路由器主动定量、定点地调度社区中各家庭的电量，实现社区用电成本的最小化的目的。
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公开(公告)号：CN109787221B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN201811607269.0
申请日：2018-12-27
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种微电网电能安全经济调度方法。该法包括：将微电网内的可调资源运行数据带入预先建立的微电网运行模型，结合可再生能源预测数据和负荷的预测数据通过优化求解得到所述微电网内的可调资源的有功出力参考值，并基于所述有功出力参考值进行潮流计算，得到各节点的电压初值；针对发生电压越限的节点，通过设定的电压控制策略修正可调资源的有功出力范围，直至电压越限消除，且微电网可控发电机组总运行成本最低的目标函数收敛到最优解。本发明提供的技术方案通过优化网内可调资源的有功出力，实现了微电网的最优运行。
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公开(公告)号：CN115986775A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310141728.5
申请日：2023-02-21
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 东南大学 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
发明人： 熊俊杰 , 郑雅铭 , 赵伟哲 , 徐青山 , 杜姣 , 郑舒 , 张国秦 , 过亮 , 路小俊 , 翟长国 , 肖戎 , 周宇 , 支妍力 , 李侣 , 何国庆 , 汪海蛟 , 孙文文 , 许晓慧 , 周昶 , 许守平 , 杨本星 , 马速良 , 蒋原 , 匡德兴
摘要： 本发明公开了一种含电网最小惯量需要估计的风储系统控制方法及系统，涉及电网调频控制技术领域。该方法首先根据电网中火电机组、风储电站以及负荷物理信息，建立联合火电机组的风储系统参与电网一次调频模型；然后，在不考虑储能系统的前提下，估计一次调频的电网最小惯量需求，并分析电网真实惯量是否可以满足，进行储能系统控制；最后，考虑含储能系统的电网最小惯量需求，进而完成对电网切机、减载以及储能系统优化控制。本发明通过对电网最小惯量需求估计以及加入储能系统前后电网真实惯量分析，实现火电机组、风电机组虚拟惯量以及储能系统协同下的一次调频控制，可以结合电网惯量实际情况有效地优化火电机组和储能系统的输出，提升储能系统主动支撑一次调频服务水平。
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公开(公告)号：CN111797564A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010439616.4
申请日：2020-05-21
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种高维分布式光伏出力的相关性样本获取方法及系统，所述方法包括：基于同步采集的各分布式光伏电站的出力数据得到多组光伏出力时序数据；基于多组光伏出力时序数据，采用结构学习算法和最大似然估计法进行网络结构和参数学习，构建基于贝叶斯网络的拓扑结构；对所述贝叶斯网络的拓扑结构中各网络结点进行遍历采样，获得具有相关性的高维分布式光伏出力样本。本发明以数据为驱动，通过确定贝叶斯网络的拓扑结构并进行参数学习，获得服从联合概率分布的分布式光伏相关性样本，能够较为全面、准确地描述多个分布式光伏电站出力的线性和非相关性特征。
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