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公开(公告)号：CN119416121A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411551550.2
申请日：2024-11-01
Applicant: 南方电网能源发展研究院有限责任公司 , 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F18/2433 , G06Q40/04 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种电网运行备用出清价格的异常识别方法、装置和计算机设备，该方法通过获取在预设时间段内电量交易数据和电网运行备用交易数据，然后根据电量交易数据和电网运行备用交易数据确定预设时间段内的每个运行日的电力供需比和综合出清均价，最后根据电力供需比和综合出清均价对电网运行备用出清价格进行异常识别，得到目标识别结果。上述方法中，通过综合考虑电量交易和电网运行备用交易的耦合特性，可以消除电量交易对电网运行备用交易的影响作用，能够更全面地分析电力市场的运行状态，进而可以提高电网运行备用出清价格的异常识别准确性。
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公开(公告)号：CN117674119B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202311663235.4
申请日：2023-12-05
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: H02J3/00 , H02J13/00 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本申请涉及电网调度优化技术领域，特别是涉及一种电网运行风险评估方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取电网运行状态数据与气象监测数据，生成电网断面数据集；在电网的离线阶段，根据电网断面数据集，构建生成对抗网络模型；通过生成对抗网络模型，获取至少一种类型的电网运行风险数据，生成电网运行风险场景集合；采用时序运行模拟方法，对至少一种电网运行风险场景进行推演计算，生成至少一种电网前瞻场景序列；在电网的在线运行阶段，根据预设的风险评估指标和当前的电网运行场景信息，获取电网运行风险评估结果，并且匹配获得相应的电网前瞻运行场景序列。采用本方法，能够增强对电网的运行风险评估的准确性和时效性。
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公开(公告)号：CN115860247B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202211638366.2
申请日：2022-12-19
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2411 , G06F18/231 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本申请涉及一种极端天气下风机损失功率预测模型训练方法和装置。所述方法包括：获取风电场站中至少一个风电机组对应的地理位置信息以及气象信息；对各地理位置信息以及各气象信息进行特征提取，得到各风电机组对应的风电机组发电特征集；将各风电机组发电特征集输入至待训练的损失功率预测模型，得到各风电机组对应的风电机组损失功率预测值；根据各风电机组的运行特性以及各风电机组损失功率预测值，对待训练的损失功率预测模型进行训练，得到已训练的损失功率预测模型。采用本方法能够提高极端天气条件下风电机组的风机损失功率预测模型对功率损失值的预测精度。
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公开(公告)号：CN118377067A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410453763.5
申请日：2024-04-16
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G01W1/10 , G06F18/241 , G06Q50/06 , G06Q10/04
Abstract: 本申请涉及一种天气预警方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及新能源发电技术领域，该方法包括：根据目标风电机组对应的极端天气信息集，对目标风电机组进行发电参数预测，得到发电预测参数；根据发电预测参数，确定目标风电机组在极端天气下的发电容量影响参数；根据发电容量影响参数，对目标风电机组进行极端天气预警评级，得到极端天气预警等级。本申请能够确保对目标风电机组进行发电参数预测的准确性和鲁棒性，保证了目标风电机组能够可靠运行。
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公开(公告)号：CN117498314A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311437683.2
申请日：2023-10-31
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: H02J3/00 , H02J13/00 , H02S50/00 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种屋顶光伏资源评估方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：采用卷积多层感知器图像分割网络方法获得初始屋顶分割图像集；设置目标规格的滑动窗口，基于滑动窗口对初始屋顶分割图像集划分屋顶高密度分布区域和屋顶低密度分布区域；采用时间序列密集编码器预测方法获得太阳辐射预测数据集；经过目标时长后，获得对照屋顶分割图像集；并划分屋顶增量高密度分布区域和屋顶增量低密度分布区域；采用时间序列密集编码器预测方法获得太阳辐射预测增量数据集；对比光伏发电预测量和光伏发电量预测，获得光伏资源的评估结果。采用本方法能够有效对屋顶光伏发电量进行动态监控，优化光伏资源的排布。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117010551A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310781585.4
申请日：2023-06-28
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及一种复杂地形地貌风能资源预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取目标风电场的待预测地形地貌数据；将待预测地形地貌数据输入至预训练的风能资源预测模型，得到风能资源预测模型输出的预测数据；预训练的风能资源预测模型为基于样本复杂地形地貌数据进行模型训练得到，样本复杂地形地貌数据为根据不同地形地貌类型各自对应的第一关键数据异构得到，第一关键数据为通过相应的地形地貌类型的关键数据提取网络得到的；对预测数据进行反归一化处理，得到处理后预测数据，作为目标风电场的风能资源预测结果。采用本方法能够提升在复杂地形地貌下的适用能力，提高了风能资源预测的准确性和精度。
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公开(公告)号：CN116961019A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310580161.1
申请日：2023-05-22
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种区域电网功率平衡方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，该方法包括：获取总调度指令序列，获取预测总调度指令，获取每个平衡机组的当前功率输出值、调度参数和调频参数，生成初始调度方案，根据初始调度方案、当前总调度指令、预测总调度指令以及平衡机组的当前功率输出值和调度参数，通过驾驶训练优化算法获取第一调度方案，根据第一调度方案以及每个平衡机组的当前功率输出值和调频参数，获取第二调度方案，根据第一调度方案和第二调度方案，对平衡机组进行调度。本申请结合当前和未来的负荷波动对区域电网进行电力调度和一次调频，可使区域电网在受到负荷波动的干扰时更好地实现功率平衡。
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公开(公告)号：CN116777072A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310781660.7
申请日：2023-06-28
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种数模驱动增量深度学习的复杂地形风能资源评估方法。所述方法包括：获取目标地点的风能资源的历史观测参数和当前特征参数；将历史观测参数输入至预先训练的第一预测模型，得到历史观测参数对应的预测观测参数，对预测观测参数进行特征提取，得到目标地点的第一预测特征参数；第一预测模型包括脉冲神经网络模型；将当前特征参数输入至预先训练的第二预测模型，得到目标地点的第二预测特征参数；第二预测模型包括柔性发射网络模型；根据第一预测特征参数对第二预测特征参数进行修正处理，得到修正后的预测特征参数，根据修正后的预测特征参数，确定目标地点的风能资源评估结果。采用本方法能够提高风能资源评估结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116757436A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310823150.1
申请日：2023-07-05
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种基于云边端集成深度学习的能量优化调度方法和系统，其中，基于云边端集成深度学习的能量优化调度方法包括：基于预设时间段内分布式光伏资源所在地区的历史光伏发电数据、气象资料数据以及地面辐射数据，采用图卷积神经网络和引入量子张量的Transformer网络模型的集成深度学习方法获得光伏发电功率预测结果；将所述光伏发电功率预测结果输入至云边端的云计算中心模型进行处理得到云决策，并将所述云决策反馈至所在地区的调节设备以进行能量优化调度。提高了光伏发电功率预测结果精度；同时采用云边端技术，提高了云边端各层级间的高效协调管控能力与整体计算能力。
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公开(公告)号：CN116613738A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310558688.4
申请日：2023-05-17
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种风机出力预测方法、装置、设备、介质及程序产品，包括：根据历史时间的风机出力数据构建目标风机出力时间序列；根据所述历史时间的风机出力数据和所述目标出力时间序列训练NeralProphet模型，得到风机出力预测模型；根据所述风机出力预测模型，预测待测时间内目标风机是否发生风电爬坡事件。本申请通过构建符合NeralProphet模型构建原理的风机出力时间序列，并基于NeralProphet模型构建风机出力预测模型，采用风机出力预测模型对待测时间的风机出力数据进行预测，最后根据风机出力数据判断待测时间内是否发生风电爬坡时间，有效提升了对待测时间风机出力数据的预测准确性，并能及时预防风电爬坡时间的发生。
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