基于迁移学习的售电量预测方法
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117541430A

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202311579429.6

    申请日:2023-11-24

    摘要: 本发明公开了基于迁移学习的售电量预测方法,具体包括如下过程:分别获取源域数据集和目标域数据集,并将两个数据集分别划分为训练集和数据集;构建CNN‑Transformer复合模型,采用源域训练集对CNN‑Transformer复合模型进行训练,得到训练好的源域CNN‑Transformer复合模型;利用迁徙学习算法将源域CNN‑Transformer复合模型迁移到目标域;采用目标域训练集对迁移后的CNN‑Transformer复合模型进行训练,将目标域测试集输入训练好的CNN‑Transformer复合模型中,对售电量进行预测。本发明提供的方法节省了大量的计算资源,提高售电量预测效率。

    一种考虑季节电源互补特性的跨区域电力电量平衡方法

    公开(公告)号:CN117374984A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202310925223.8

    申请日:2023-07-26

    IPC分类号: H02J3/06 H02J3/38

    摘要: 本发明属于电力系统领域,提供一种考虑季节电源互补特性的跨区域电力电量平衡方法,包括:首先,构建多区域电网拓扑结构;其次,选取不同季节下的典型日场景,刻画典型场景下清洁能源出力、负荷特性及断面潮流功率,并构建出区域间断面联络功率优化调整策略及区域间源荷互动模型;然后,设定原始区域间断面联络功率整定值及设定不同用户参与比例,通过区域间源荷互动模型对区域间联络功率整定值进行优化,并分析不同场景下用户参与调峰后清洁能源消纳情况及断面功率变化。本发明依托各个区域电网平台基础,利用各个区域风光资源互补特性,能够发挥电网资源配置平台作用,加大区域间平衡统筹力度,促进新能源消纳,并保障电网电力电量平衡。

    一种基于EMD-GRU锂离子电池荷电状态估计方法

    公开(公告)号:CN113702836B

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202110837086.3

    申请日:2021-07-23

    IPC分类号: G01R31/367

    摘要: 本发明公开了一种基于EMD‑GRU锂离子电池荷电状态估计方法,具体为:步骤1,对锂离子电池进行脉冲电流放电,直至电池电压降到放电截止电压时停止放电,采集放电电流、电池电压、温度及SOC(t)时间序列;步骤2,采用经验模态分解EMD算法对采集放电电流进行分解,将电流时间序列分解成不同频率的子电流集时间序列和残差电流时间序列;步骤3,将子电流集时间序列和残差电流时间序列以及电池电压、温度进行归一化处理;步骤4,基于门控循环单元GRU建立子电流集、电压和温度时间序列的SOC估计模型并进行锂离子电池SOC估计。本发明解决了现有技术中存在的循环神经网络锂离子电池SOC估计丢失中长期电流时间序列的问题。

    含大规模可再生能源的电力系统中长期电力电量平衡方法

    公开(公告)号:CN114123263A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111401295.X

    申请日:2021-11-19

    IPC分类号: H02J3/28 H02J3/46 G06F30/20

    摘要: 含大规模可再生能源的电力系统中长期电力电量平衡方法,包括:获取数据,数据包括含大规模可再生能源的电力系统内火电机组发电成本,火电、水电、抽水蓄能与风电机组的出力上下限,水电站发电量上下限,火电、水电与抽水蓄能机组的检修要求、互联电力系统联络线输电功率上下限与跨区交易电量;根据获取的数据,建立含大规模可再生能源的电力系统中长期电力电量平衡模型并求解;输出求解得到的计算周期内的机组检修安排。本发明兼顾了安全性与经济性,在满足设备安全与系统运行可靠性的基础上,在时间上考虑可再生能源的季节特性,在空间上考虑互联电力系统电力电量协调问题,在模型中加入机组检修约束,实现风光水火等能源的协同优化。

    短期负荷预测方法及装置
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117057472A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202311048438.2

    申请日:2023-08-18

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06 G06F17/10

    摘要: 本发明涉及一种短期负荷预测方法及装置,所述方法包括获取历史运行日数据和预测日数据;基于历史运行日数据和预测日数据,得到运行日周度标签、运行日类型及气温偏差距离;根据所述运行日周度标签、运行日类型及气温偏差距离选取与预测日相近的多个历史运行日。结合对应历史运行日的负荷值、电价以及负荷价格弹性计算预测日的第一负荷预测值、第二负荷预测值及第三负荷预测值;基于第一负荷预测值、第二负荷预测值、第三负荷预测值及各自的预设权重,计算短期负荷预测值。本发明综合考虑气温预测有限特征以及负荷价格弹性对负荷预测的影响,以提升短期负荷预测的精确性。