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公开(公告)号：CN118840222A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410933718.X
申请日：2024-07-12
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司 , 浙江大学
IPC: G06Q50/06 , H02J3/06 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q30/0283
Abstract: 本发明公开了一种考虑电价与风光多重多级不确定性的电力系统优化方法，属于电力系统优化领域。首先，该策略针对电网与多微网的能源‑负荷分布情况，提出一种动态定价机制。其次，考虑外部电价、新能源出力不确定性的影响，构建双层分布鲁棒模型。然后，采用数学推演和对偶理论将原问题转化为混合整数二阶锥双层模型，并利用二分法结合商业求解器GUROBI进行迭代求解。最后，通过修改的IEEE 33节点系统验证了所提模型的有效性。本发明不仅提高了经济效益，而且有利于可再生能源的综合利用。
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公开(公告)号：CN116760021A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310722782.9
申请日：2023-06-19
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑电网新能源消纳与电压安全的电力系统双层调度策略，属于新能源电力系统调度技术领域。本发明基于电网与多微网间的动态定价机制，提出一种考虑新能源消纳与电压安全的双层调度策略，上层模型选取电压偏移、新能源消纳水平与经济成本作为目标函数，下层模型选取多微网运行成本，以考虑线路网损与负荷可再生能源匹配度的动态定价机制作为上下层传递的信息，建立目标函数约束条件。最后利用CPLEX求解器求解，得到多微网与电网电网的双层协调调度的方案。
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公开(公告)号：CN118673466B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411156717.5
申请日：2024-08-22
Applicant: 浙江大学 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/23213 , G06F18/243 , G06F18/10 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种基于多算法融合的规划目标年典型日负荷曲线确定方法。该方法首先使用局部异常因子算法对历史数据进行清洗和异常值检测，以识别并替换异常数据。随后，采用自回归积分滑动平均模型预测未来每日最大负荷，并使用随机森林算法预测每日归一化负荷曲线，通过贝叶斯优化提高算法模型参数的选择效率和预测准确性。利用回归积分滑动平均模型预测的最大负荷值与随机森林预测的归一化曲线，获得规划目标年的日负荷曲线。最后，采用改进的K均值聚类算法对预测出的目标年日负荷曲线按月进行聚类分析，选取最大簇的均值作为逐月典型日负荷曲线。实验结果表明，该方法能够准确捕捉负荷曲线的季节性变化和趋势，显著提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN117439185A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311387528.4
申请日：2023-10-24
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑动态惯性权重混沌粒子群的新能源基地风光火储优化配置策略，属于新能源基地规划技术领域。本发明基于平均互补性指标对风光叠加后的功率进行量化分析，得到最佳风光装机比例。以系统等值年收益和新能源消纳水平最优为目标函数，构建风光火储新能源基地的多目标优化配置模型,并通过具有动态惯性权重的混沌粒子群算法进行求解，得到新能源基地风光火储优化配置方案。
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公开(公告)号：CN119167039A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411658562.5
申请日：2024-11-20
Applicant: 浙江大学 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/2113 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/0985 , G06N5/022 , G06N7/02 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于气象特征筛选与迁移学习的风光发电功率预测方法，属于新能源功率预测领域。本发明首先建立用于筛选敏感气象特征因子的组合信任度指标，并获得敏感气象特征因子；再构建源域预测模型，并利用敏感气象特征因子对源域预测模型进行预训练；然后获取待进行风光发电功率预测的光伏电站的历史发电数据，并构建目标域数据集，基于目标域数据集对预训练后的源域预测模型进行迁移学习和参数微调，得到用于预测风光发电功率的目标域预测模型；利用目标域预测模型对风光发电功率进行预测。本发明不仅有效解决了模型泛化能力不足的问题，还具备更强的适应性与鲁棒性，显著提升了预测精度、稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118051789A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410111642.2
申请日：2024-01-25
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司 , 浙江大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于动态自适应机制的负荷场景生成方法，属于电力系统场景生成技术领域。本发明首先根据负荷原始数据的时间尺度，设计生成对抗网络的网络层数和卷积核大小。其次，通过引入一种动态自适应机制，在生成器与判别器的零和博弈训练过程中动态识别最佳迭代次数。最后，基于多层聚类算法对生成的大规模负荷场景进行削减，获得不同典型标签下的典型场景。本发明提高了生成对抗网络训练过程的稳定性，减少了过拟合或欠拟合等问题的发生，并且能够准确识别聚类中心，有效提高聚类精度。
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公开(公告)号：CN119167039B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411658562.5
申请日：2024-11-20
Applicant: 浙江大学 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/2113 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/0985 , G06N5/022 , G06N7/02 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于气象特征筛选与迁移学习的风光发电功率预测方法，属于新能源功率预测领域。本发明首先建立用于筛选敏感气象特征因子的组合信任度指标，并获得敏感气象特征因子；再构建源域预测模型，并利用敏感气象特征因子对源域预测模型进行预训练；然后获取待进行风光发电功率预测的光伏电站的历史发电数据，并构建目标域数据集，基于目标域数据集对预训练后的源域预测模型进行迁移学习和参数微调，得到用于预测风光发电功率的目标域预测模型；利用目标域预测模型对风光发电功率进行预测。本发明不仅有效解决了模型泛化能力不足的问题，还具备更强的适应性与鲁棒性，显著提升了预测精度、稳定性。
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公开(公告)号：CN119090295A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411084062.5
申请日：2024-08-08
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司 , 浙江大学 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/23
Abstract: 本发明公开了一种计及灵活性的储能双层优化配置方法，属于新型电力系统灵活性和优化配置领域。所述方法包括：基于节点重要性指标进行储能选址；其次基于Copula理论和聚类算法对风光之间的相关性进行描述，生成风光典型场景；最后以系统日综合成本最小为目标函数，建立计及灵活性的储能双层优化配置模型，通过模型计算最优储能配置方案。通过具体算例分析表明，在设置合理的灵活性需求匹配系数后，所提模型得到的储能配置方案保证一定系统灵活性的基础上获得了经济性最优，证明了方法的有效性。
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公开(公告)号：CN118673466A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411156717.5
申请日：2024-08-22
Applicant: 浙江大学 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/23213 , G06F18/243 , G06F18/10 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种基于多算法融合的规划目标年典型日负荷曲线确定方法。该方法首先使用局部异常因子算法对历史数据进行清洗和异常值检测，以识别并替换异常数据。随后，采用自回归积分滑动平均模型预测未来每日最大负荷，并使用随机森林算法预测每日归一化负荷曲线，通过贝叶斯优化提高算法模型参数的选择效率和预测准确性。利用回归积分滑动平均模型预测的最大负荷值与随机森林预测的归一化曲线，获得规划目标年的日负荷曲线。最后，采用改进的K均值聚类算法对预测出的目标年日负荷曲线按月进行聚类分析，选取最大簇的均值作为逐月典型日负荷曲线。实验结果表明，该方法能够准确捕捉负荷曲线的季节性变化和趋势，显著提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN115864466A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310018849.0
申请日：2023-01-06
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司
Abstract: 本发明公开了一种有源配电网中储能装置的容量优化配置方法，属于新能源储能配置技术领域。该方法通过计算配电网网损灵敏度标准差，确定了有源配电网中各节点有功功率变化对于网损的影响灵敏度，并通过灵敏度标准差极值得到储能在有源配电网中的接入数量和接入位置，并考虑配电网潮流、节点电压、支路电流和储能运行等约束条件，建立储能容量配置优化的目标函数，并采用差分粒子群优化算法求解此优化问题，从而得到配电网安全、经济效益最优的储能配置方案，为有源配电网中储能装置的容量配置提供有效的解决方案。
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