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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：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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公开(公告)号：CN109861201A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201811346578.7
申请日：2018-11-13
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司西北分部 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明提供了一种新能源出力状态计算方法和系统，包括：采集新能源出力数据；根据出力数据计算新能源出力状态；根据出力状态和预先挖掘的新能源出力状态转移规律，确定设定时长后新能源出力状态及出力状态的概率。该方法和系统能够在序列角度的新能源出力预测之外，提供统计角度的新能源出力预测结果，提升未来新能源出力情况预知准确度。
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公开(公告)号：CN109861201B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN201811346578.7
申请日：2018-11-13
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司西北分部 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明提供了一种新能源出力状态计算方法和系统，包括：采集新能源出力数据；根据出力数据计算新能源出力状态；根据出力状态和预先挖掘的新能源出力状态转移规律，确定设定时长后新能源出力状态及出力状态的概率。该方法和系统能够在序列角度的新能源出力预测之外，提供统计角度的新能源出力预测结果，提升未来新能源出力情况预知准确度。
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公开(公告)号：CN117952410A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202211350293.7
申请日：2022-10-31
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 东北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 梁志峰 , 李国庆 , 于若英 , 霍雪松 , 陈文进 , 王鹤 , 曹潇 , 郝雨辰 , 阮思烨 , 廖家齐 , 陈菁伟 , 边竞 , 柴赟 , 栗峰 , 戴强晟 , 隋凌峰 , 杨晓雷 , 叶荣波 , 张宇 , 梁兆洪 , 张伟健
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/2415 , G06F18/2337 , G06F18/23213
摘要： 基于模糊数学的配电网风险预警方法、系统、设备及介质包括：将待测配电网中各节点的故障率输入预先构建的风险概率等级分类模型中，得到各节点的风险概率等级；基于待测配电网参数结合风险指标计算式和预先构建的隶属度函数，得到风险划分等级；基于风险划分等级和风险概率等级采用模糊推理方法得到综合判断风险等级的综合隶属度，并结合预先制定的模糊规则库得到配电网的风险预警信息；其中，风险概率等级分类模型是利用模糊c均值聚类方法构建的；隶属度函数采用下述任一方法构建的：直觉法，模糊统计法，专家经验法和模糊分布法。本发明利用模糊推理方法将风险概率与风险严重程度进行综合判断风险等级，对配电网进行准确地风险预警。
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公开(公告)号：CN117973859A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410123032.4
申请日：2024-01-29
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 东北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/23211
摘要： 本发明公开了一种主配电网的风险防控方法、装置、设备和介质。该方法包括获取预设时间段内的风光出力预测数据以及风光出力实测数据；根据风光出力预测数据、风光出力实测数据、预先添加的随机噪声以及预先训练的WGAN‑GP模型确定风光出力场景集；根据预设聚类算法对风光出力场景集进行场景缩减，得到场景缩减后的目标风光出力场景集；基于预先构建的风险防控模型对目标风光出力场景集内各风光出力场景中的主配电网进行风险防控；本发明通过上述技术方案，能够改善传统仅依靠可控机组调节的情况，可以有效地降低主配电网运行风险。
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公开(公告)号：CN117955114A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202211350914.1
申请日：2022-10-31
申请人： 东北电力大学 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
发明人： 李国庆 , 梁志峰 , 于若英 , 霍雪松 , 陈文进 , 王鹤 , 曹潇 , 张俊 , 郝雨辰 , 廖家齐 , 边竞 , 柴赟 , 栗峰 , 张宇 , 冷贤达 , 杨晓雷 , 叶荣波 , 梁兆洪
摘要： 一种电动汽车优化调度方法、系统、设备及介质，包括基于电动汽车的参数信息、待规划出行信息和出行时的天气数据结合预先构建的中间模型，得到电动汽车接入电网和离开电网的时间、单位距离能耗和最短路径、电价、峰值负荷和谷值负荷；将接入电网和离开电网的时间、单位距离能耗和最短路径、电价、峰值负荷和谷值负荷以及充电桩的参数结合预先构建的优化调度模型中，得到充电成本最小值；采用充电成本最小值对应的参数调度电动汽车；其中，优化调度模型是以电动汽车充电成本最小为目标构建的目标函数，以及为目标函数设置的约束条件构建的。本发明采用优化调度模型和中间模型规划电动汽车的出行信息，充分发挥电动汽车的资源，保证了电网安全运行。
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公开(公告)号：CN115940127A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211302239.5
申请日：2022-10-24
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 清华四川能源互联网研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/06 , G06F113/04
摘要： 一种基于电气量幅值量测的电力网络参数辨识方法及终端，方法包括：同时获取与电源连接母线的电压幅值和电流注入幅值以及其余母线的电压幅值；以与电源连接母线的电压相位和电流注入相位作为未知状态量，与电压幅值和电流注入幅值一起构建母线电压向量和母线电流注入向量；将构建得到的母线电压向量和母线电流注入向量代入参数辨识最终模型，得到基于电气量幅值量测的参数辨识模型；利用多组快照及牛顿法对基于电气量幅值量测的参数辨识模型进行求解，电力网络参数与建模为未知状态量的电压相位和电流注入相位一同被辨识得出。本发明即使无法获取电压和电流向量相位时，仍然能够精确辨识电力网络参数，有效减少线路中同步相量测量装置数量。
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公开(公告)号：CN110838726A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201910904441.7
申请日：2019-09-24
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 , 国家电网有限公司 , 东北电力大学
摘要： 本发明涉及一种光伏电站间波动性出力变值的相关性确定方法和系统，包括：根据光伏电站受到的太阳辐射强度确定光伏电站的理论出力；根据光伏电站的理论出力确定光伏电站的波动性出力；利用各光伏电站的波动性出力确定各光伏电站间波动性出力变值的相关性。本发明提供的技术方案，精确的分析了各光伏电站间的波动性出力变值的相关性，为光伏电站的场群的精确划分提供数据依据；进而为实现光伏电站的场群的整体调度控制提供有利条件。
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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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