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公开(公告)号：CN116565863B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310837787.6
申请日：2023-07-10
Applicant: 南京师范大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/20 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于时空相关性的短期光伏出力预测方法，步骤如下：获取某区域多个光伏电站的历史功率及待测电站影响因子的历史数据，建立特征数据库；利用皮尔逊相关性分析，选取强相关的气象因子；引入历史发电功率，构造延时输入特征；建立基于区域光伏电站拓扑结构的GCN模型，对多光伏电站光伏空间演变模式横向追踪，聚合邻近光伏电场的空间特征，输出包含空间演变模式的空间特征集合；采用SGMD对输入特征进行模态分解，得到能够表现历史数据时序变化特征的多级模态子序列，构造高维特征集合；采用CNN‑BiLSTM神经网络进行特征提取和光伏发电功率预测，并进行误差评估。本发明为新型电力系统的能量管理和优化调度提供基础，具备较高的预测精度和可行性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116565863A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310837787.6
申请日：2023-07-10
Applicant: 南京师范大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/20 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于时空相关性的短期光伏出力预测方法，步骤如下：获取某区域多个光伏电站的历史功率及待测电站影响因子的历史数据，建立特征数据库；利用皮尔逊相关性分析，选取强相关的气象因子；引入历史发电功率，构造延时输入特征；建立基于区域光伏电站拓扑结构的GCN模型，对多光伏电站光伏空间演变模式横向追踪，聚合邻近光伏电场的空间特征，输出包含空间演变模式的空间特征集合；采用SGMD对输入特征进行模态分解，得到能够表现历史数据时序变化特征的多级模态子序列，构造高维特征集合；采用CNN‑BiLSTM神经网络进行特征提取和光伏发电功率预测，并进行误差评估。本发明为新型电力系统的能量管理和优化调度提供基础，具备较高的预测精度和可行性。
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公开(公告)号：CN116090359A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310379501.4
申请日：2023-04-11
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/18 , G06F119/06
Abstract: 本发明公开了一种基于组合预测模型的综合能源系统多元负荷预测方法，步骤如下：获取某区域综合能源系统中的冷热电负荷和影响因子的历史数据，建立特征数据库；构建Informer预测模型，建立基于全局时间戳和局部时间戳的输入表示模块，经过编码器的多头自注意力和自注意蒸馏机制降低复杂度，通过多头注意力和特征进行交互，直接一次生成输出；构建多任务学习的长短期记忆人工神经网络预测模型，提取冷热电负荷的周期性和耦合性特征进行多元负荷预测；建立支持向量机模型，进行组合均分训练，得到最终的预测结果。本发明在预测过程中既考虑到了多元负荷之间的周期性、耦合性，也考虑到了它的长期依耐性，能够大幅提升预测精度。
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公开(公告)号：CN116090359B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310379501.4
申请日：2023-04-11
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/18 , G06F119/06
Abstract: 本发明公开了一种基于组合预测模型的综合能源系统多元负荷预测方法，步骤如下：获取某区域综合能源系统中的冷热电负荷和影响因子的历史数据，建立特征数据库；构建Informer预测模型，建立基于全局时间戳和局部时间戳的输入表示模块，经过编码器的多头自注意力和自注意蒸馏机制降低复杂度，通过多头注意力和特征进行交互，直接一次生成输出；构建多任务学习的长短期记忆人工神经网络预测模型，提取冷热电负荷的周期性和耦合性特征进行多元负荷预测；建立支持向量机模型，进行组合均分训练，得到最终的预测结果。本发明在预测过程中既考虑到了多元负荷之间的周期性、耦合性，也考虑到了它的长期依耐性，能够大幅提升预测精度。
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公开(公告)号：CN115189582A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210842075.9
申请日：2022-07-18
Applicant: 南京师范大学
IPC: H02M7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于电平调制法的MMC模型预测控制方法，步骤如下：(1)减少价值函数的控制目标，并且把离散模型向前预测一步来进行延迟补偿，优化价值函数；(2)计算出投入子模块的个数，通过控制前后时刻输出电压电平的差值调整投入的子模块数量；(3)设计电容电压均衡控制策略，将处于投入和切除状态的子模块单独进行排序，在此基础上加入电容电压的波动阈值。本发明能够在减少滚动次数的同时减小电流谐波含量，降低MMC的开关频率；本发明能够在保证子模块电容电压均衡的同时减少子模块切换开关状态的次数，减少子模块的过度变化，增强系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115099347A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210748656.6
申请日：2022-06-29
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据融合的综合能源系统用户负荷划分方法，包括如下步骤：采集综合能源系统负荷数据、气象数据与社会数据并对采集到的数据进行数据预处理形成综合能源系统用户信息数据库；对综合能源系统用户信息数据库内的信息进行特征提取，并且将提取的特征进行融合，实现多源数据融合；通过K‑means聚类算法对综合能源系统用户负荷进行划分，获取到划分结果。本发明旨在以多源数据为基础，实现综合能源系统用户负荷的分类划分，可以给综合能源系统用户负荷的预测奠定一定的基础，深化综合能源系统给用户优质供能服务的目标。
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