-
公开(公告)号：CN116805173A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310576086.1
申请日：2023-05-22
Applicant: 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 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度时序卷积神经网络的母线负荷预测方法，获取若干母线的历史负荷数据以及对应的历史天气数据集并进行初步处理，提取相关特征分别作为训练集和验证集；根据训练集中相关特征与母线负荷预测的相关程度，确定训练数据集；将训练数据集分别输入单向LSTM模型、密集链接TCN模型、多尺度CNN模型中进行训练；通过验证集分别验证训练好的三种模型，根据三种模型预测的精确程度确定似然函数系数并构建融合预测模型；通过融合预测模型对母线负荷进行预测。采用多模型混合决策，从多尺度去学习时序数据的分布特性，提升了母线负荷预测的精确性和稳定性，降低了因分布式资源影响而导致的时序规律不确定性而产生的模型难以学习的问题。
-
公开(公告)号：CN117498311A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311405954.6
申请日：2023-10-26
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑分布式光伏影响的母线负荷预测方法及系统，方法的步骤包括根据当前运行方式，实时生成不同时刻的母线用电负荷数据和分布式光伏出力数据，分析不同天气因素对母线用电负荷和分布式光伏的影响，根据天气因素分析结果和数据，分别建立用电负荷预测模型和分布式光伏预测模型，输入历史时刻的数据和预测的天气因素数据，分别得到母线用电负荷预测结果和分布式光伏出力预测结果，根据母线和分布式光伏的接线关系，计算得到母线负荷下网的预测结果。通过采用实时拓扑关系分析，精确还原了母线用电负荷有功数据，为母线负荷预测提供了精确的样本数据，有效提高了母线负荷预测的精确度。
-
公开(公告)号：CN119852986A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411787963.0
申请日：2024-12-06
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种考虑新能源接入负荷预测精度提升方法，包括以下步骤：建立样本数据集；利用样本数据集的数据训练全网负荷直接预测模型得到全网负荷直接预测结果A；结合样本数据集的数据、火电厂厂用电率数据和新能源厂厂用电率数据训练用电负荷预测模型得到全网负荷间接预测结果B；综合全网负荷直接预测结果A和全网负荷间接预测结果B，得到最优预测结果。本发明针对广域分布式新能源接入加剧系统负荷波动性和预测难度的问题，在系统负荷预测中增加了对分布式新能源接入造成的厂用电变化的处理，提升广域分布式新能源接入场景下的系统负荷预测精度，为调度运行、市场优化提供精准、可靠的边界数据。
-
公开(公告)号：CN110648012B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201910732321.3
申请日：2019-08-08
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 东南大学 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种需求侧资源参与多时间尺度辅助服务市场竞价方法，按区域选取组成单元中的不同负荷形成需求侧资源参与备用市场；计算需求侧资源综合响应性能指标，将需求侧资源综合响应性能指标与备用市场的性能指标门槛值进行对比，若大于指标门槛值，则需求侧资源参与备用市场；计算预测的调频备用、旋转备用、非旋转备用和调峰备用第t时刻统一出清价；根据需求侧资源的响应特征，构建需求侧资源参与备用市场的非线性多时间尺度下层多决策主体的上下层组合竞价模型。本发明解决了需求侧资源如何有效参与备用辅助服务市场的问题。
-
公开(公告)号：CN111798031A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010502843.7
申请日：2020-06-04
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于RBF隐层参数优化的短期母线负荷预测方法，利用训练样本对基于RBF神经网络的短期母线负荷预测模型进行训练；将输入量输入训练后的短期母线负荷预测模型,得到短期母线负荷。本发明基于近邻传播法对RBF神经网络隐含层节点的中心矢量进行选择，避免了隐含层神经元过多导致的过拟合问题，也避免了隐含层神经元过少导致的预测精度低的问题。本发明以网络拟合绝对误差平方和最小为目标函数，基于遗传算法对RBF神经网络隐含层基宽参数进行优化，保证了预测模型参数的合理性和自适应性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106886835A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201710081440.8
申请日：2017-02-15
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网公司西北分部 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Inventor： 张彦涛 , 张小东 , 任景 , 王智伟 , 丁恰 , 刘鹏飞 , 张磊 , 范越 , 马晓伟 , 段乃欣 , 张振宇 , 孙骁强 , 高宗和 , 昌力 , 涂孟夫 , 曹斌 , 吴炳祥 , 李炎 , 彭虎 , 沈茂亚
CPC classification number: G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06Q10/06315 , G06Q30/0605 , G06Q30/0631
Abstract: 本发明公开了一种广义联络线模式下网省两级实时交易预测协调优化方法本，通过计算未来一段时间省内购售电需求、省内购售电能力、主控制区购售电需求和主控制区购售电能力，结合弃风电量，得到省间购售电能力和省间购售电需求，基于实时交易平台的消息推送功能，及时推送省间交易需求信息至各省级电网，保证省间交易需求量的准确性和交易签订的及时性。
-
公开(公告)号：CN112836866B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202110071727.9
申请日：2021-01-19
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开一种分时启停多日优化的中长期电量日曲线分解方法和装置，方法包括：获取中长期市场所需电量数据，计算优化周期内多日的每日电量计划；基于所述每日电量计划，利用预先构建的机组优化模型，计算优化周期内每日的分时启停机组组合和机组出力，得到每日的分时新能源消纳曲线及火电机组出力曲线；利用预先构建的曲线优化分解模型，对所述分时新能源消纳曲线及火电机组出力曲线中的各时段进行曲线分解，得到各时段内包括多个细分时段的新能源消纳日曲线和火电机组出力日曲线。本发明能够根据中长期市场所需电量分析得到中长期每日新能源和火电机组的消纳或出力曲线，实现中长期由电量交易向电力曲线交易的转变，提升电力调度运行灵活性。
-
公开(公告)号：CN112487779A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011470085.1
申请日：2020-12-15
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06F40/186 , G06F40/166 , G06Q10/10
Abstract: 本发明公开了一种计划市场数据文件生成方法、发布方法及系统，本发明通过预设语法对计划市场数据进行抽象，解耦计划市场数据和相应的规范格式，生成描述业务数据和相应规范格式的模板文件，基于模板文件快速生成计划市场数据文件；同时本发明数据文件生成与发布采用并发架构，简化数据发布开发设计流程，快速适应不断变化的计划市场规则变化要求，有效提高数据发布效率。
-
公开(公告)号：CN107153885B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201710206031.6
申请日：2017-03-31
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了考虑火电机组深度调峰的实时发电计划优化方法，包括步骤：获取现有实时发电计划模型所需的电力系统各类运行数据及火电机组深度调峰相关参数信息，其中火电机组深度调峰相关参数包括深度调峰离散出力点、离散点价格、最小深度调峰时长和最小非深度调峰时长；在现有实时发电计划模型基础上，引入火电机组深度调峰相关约束，根据上一步骤获得的数据，生成考虑火电机组深度调峰的实时发电计划优化模型；对此优化模型进行优化计算和安全校核，获得实时发电计划。本发明能够根据超短期系统负荷和新能源变化情况，自动优化火电机组深度调峰状态下的出力水平，实时配合其他能源满足系统用电需求，实现系统新能源最大接纳和调峰需求。
-
公开(公告)号：CN109657844A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811433283.3
申请日：2018-11-28
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了电力短期负荷预测方法和装置，其中方法包括：基于日负荷曲线对历史数据的日类型进行划分；将获得的每一个日类型包含的历史日负荷信息及选定的特征数据作为输入，以预测的日负荷值作为输出分别建立针对不同日类型的若干多元线性回归预测模型；基于TensorFlow深度学习模型对建立的若干多个多元线性回归预测模型进行训练、参数调优和验证，得到针对不同日类型的短期负荷预测模型。本发明能够依据节假日和日负荷曲线等信息，自动划分日类型；采用多元线性回归模型，综合考虑节假日和天气变化对负荷的影响；在深度学习框架下按日类型自动训练并调优，得到三种短期负荷预测模型，并计算得到较准确的负荷预测值。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
30
records
(took 0.103 seconds)
