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公开(公告)号：CN113688420B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202110871359.6
申请日：2021-07-30
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： G06F21/62 , G06F18/2321 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于聚类的差分隐私用电采集数据隐私保护方法及装置，包括：利用差分隐私技术把拉普拉斯噪音添加到用电采集数据中抵御相关攻击；根据聚类分析的结果对噪音值的最大值进行了限制。本发明利用差分隐私技术保护采集到的用电采集数据，保证数据的可用性；为了进一步提高用电采集数据的可用性，限制添加到用电采集数据中的噪音最大值。
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公开(公告)号：CN116365504A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211593142.4
申请日：2022-12-13
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/28 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开一种基于共享储能的台区多元负荷优化调度方法及装置，方法包括：依据负荷调节特性对用户多元负荷进行分类，分别建立各类负荷调节模型；建立共享储能模型；以利益最大化为目标，建立用户层优化目标模型；台区层综合考虑用户可调负荷调度成本，以台区电网调度成本最小为目标进行优化。采用本发明的技术方案，可以扩大台区分布式电源的接入，提高用户参与电网互动的手段，促进储能建设，为新型电力系统建设提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN116385036A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310216252.7
申请日：2023-03-08
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： G06Q30/0201 , H02J3/00 , G06Q30/0202 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于Shapley值的多聚合商需求响应效益分配方法及系统。方法包括：获取电网运行条件和各聚合商投标的需求响应电量；根据电网运行条件和各聚合商投标的需求响应电量，确定最佳需求响应激励方案，并发布给各聚合商；各聚合商根据最佳需求响应激励方案完成用户负荷的调节且需求响应结束后，计算各聚合商需求响应削减电量及待分配效益；根据各聚合商需求响应削减电量，分别计算各聚合商的Shapley值；根据各聚合商的Shapley值将待分配效益分配至各聚合商。本发明充分考虑了各聚合商对需求响应总目标的贡献程度，分配方案更具合理性和公平性。
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公开(公告)号：CN113688420A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110871359.6
申请日：2021-07-30
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于聚类的差分隐私用电采集数据隐私保护方法及装置，包括：利用差分隐私技术把拉普拉斯噪音添加到用电采集数据中抵御相关攻击；根据聚类分析的结果对噪音值的最大值进行了限制。本发明利用差分隐私技术保护采集到的用电采集数据，保证数据的可用性；为了进一步提高用电采集数据的可用性，限制添加到用电采集数据中的噪音最大值。
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公开(公告)号：CN114118401A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111188000.5
申请日：2021-10-12
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的配电网络流量预测方法、系统、装置及存储介质，其方法包括：获取电力负荷消耗的影响因素以及当前的配电网络流量信号，并输入预构建的优化后的深度网络模型，得到配电网络流量的预测值；其中，所述深度网络模型包括去噪模块、卷积神经网络模块、记忆网络模块和全连接神经网络模块，所述去噪模块、卷积神经网络模块、记忆网络模块对当前的配电网络流量的信号数据进行依次处理，然后将处理后的信号数据和电力负荷消耗的影响因素输入进全连接神经网络获得配电网络流量的预测值。本发明能够提高对配电网络流量预测的准确性。
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公开(公告)号：CN113868938A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202110973907.6
申请日：2021-08-24
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南瑞集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于分位数回归的短期负荷概率密度预测方法、装置及系统，包括获取DL‑LSTM‑A深度网络模型，所述DL‑LSTM‑A深度网络模型包括若干个双层LSTM网络元胞和注意力机制模块，各双层LSTM网络元胞的输出端分别与所述注意力机制模块相连；所述注意力机制模块将各双层LSTM网络元胞的输出进行加权求和；所述双层LSTM网络元胞包括顺次相连的两个LSTM元胞；利用训练数据训练获得DL‑LSTM‑A网络中待优化的各个参数，获得优化后的DL‑LSTM‑A深度网络模型；将获取到的电力负荷消耗的影响因素输入至优化后的DL‑LSTM‑A深度网络模型，获得分位数；采用非参数密度估计方法对分位数进行处理，获得最终的负荷概率密度函数。本发明能够提供更为精确的长期电力负荷概率密度预测。
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公开(公告)号：CN114336779B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202111528772.9
申请日：2021-12-14
摘要： 本发明属于电网优化运行领域，尤其涉及一种基于能量储备的台区侧电网柔性运行方法，以出力成本达到最小为目标建立目标函数，所述出力只用来支撑系统电能需求：#imgabs0#bi为电源i的增量成本；gi(k)为电源i在时刻k的计划出力；Ig为系统内发电机所构成的集合；通过建立约束条件，对目标函数进行优化得到优化后的参数，其中，所述约束条件包括：电力平衡约束、发电机出力约束、储能设备的运行约束、基于电量的发电机能量储备约束、基于电能的能量需求约束、储能设备的能量储备约束以及能量储备管理约束，解决在大规模新能源接入下电力系统运行柔性提升问题。
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公开(公告)号：CN118485546A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410369523.7
申请日：2024-03-28
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司
IPC分类号： G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0985
摘要： 本发明属于面向新能源的电力系统分析技术领域，具体涉及一种电网线路电力损耗数据缺失数据恢复方法及系统，包括根据电网线路电力损耗的原始数据构建预测算法数据集；根据构建的预测算法数据集数据结构设计正向与反向预测网络；利用构建好的数据集对正向与反向预测网络进行训练；利用训练后的正向与反向预测网络对缺失的数据进行预测；利用正向与反向预测网络对缺失数据的预测结果进行加权求和，恢复缺失的线损数据。本发明根据电网线路电力损耗的数据中未缺失的数据对已缺失的电网线损数据进行数据恢复。能够提高计算资源的利用效率，并且训练参数量较少，同时具有更好的预测精度和更短的训练时间。
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公开(公告)号：CN114336779A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111528772.9
申请日：2021-12-14
摘要： 本发明属于电网优化运行领域，尤其涉及一种基于能量储备的台区侧电网柔性运行方法，以出力成本达到最小为目标建立目标函数，所述出力只用来支撑系统电能需求：bi为电源i的增量成本；gi(k)为电源i在时刻k的计划出力；Ig为系统内发电机所构成的集合；通过建立约束条件，对目标函数进行优化得到优化后的参数，其中，所述约束条件包括：电力平衡约束、发电机出力约束、储能设备的运行约束、基于电量的发电机能量储备约束、基于电能的能量需求约束、储能设备的能量储备约束以及能量储备管理约束，解决在大规模新能源接入下电力系统运行柔性提升问题。
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