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公开(公告)号：CN116937565A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310913388.3
申请日：2023-07-24
IPC分类号： H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/0985 , G06F18/22 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于发电功率预测技术领域，具体公开一种分布式光伏发电功率预测方法、系统、设备及介质，采集分布式光伏运行相关数据，进行标准化处理；在LSTM网络中引入Attention机制，将解码器一个LSTM单元提取的信息与其他LSTM单元相连，使不同时段间的隐含信息都可以用权值精确地表示出来，更好对分布式光伏进行预测；建立分布式光伏发电功率预测模型；采用元学习框架对预测模型的初始参数进行优化，获得优化后的分布式光伏发电功率预测模型，将原始数据集输入到优化后的分布式光伏发电功率预测模型，输出分布式光伏发电功率预测值；采用元学习框架对模型参数进行分层优化，能够快速获得最优初始参数，有效减少模型迭代次数，提高模型运行性能和模型运行速度。
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公开(公告)号：CN117424289A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311110335.4
申请日：2023-08-30
IPC分类号： H02J3/46 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084 , H02J3/48
摘要： 本发明属于分布式光伏优化运行技术领域，具体公开了一种分布式光伏出力场景生成方法、装置、设备及介质。获取若干分布式光伏的历史有功出力数据作为初始样本集，并对初始样本集进行预处理得到样本数据集；将样本数据集划分为测试集和训练集；构建生成式对抗网络模型；通过训练集对生成式对抗网络模型进行参数优化，通过参数优化后的生成式对抗网络模型生成分布式光伏出力场景，通过测试集测试分布式光伏出力场景，并输出通过测试的光伏出力场景。构建生成式对抗网络模型，然后通过历史数据进行模型训练，训练好的模型进行光伏出力场景生成，可以生成多种光伏场景，从而解决鲁棒性差的问题。
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公开(公告)号：CN116010843A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211565271.2
申请日：2022-12-07
发明人： 李铭凯 , 孙健 , 李蕊 , 刘恒 , 步志文 , 董宇 , 李秀芳 , 朱锦山 , 李乾 , 姚鹏 , 丁宁 , 陆翔宇 , 易欣 , 史鹏博 , 王芳 , 李亦非 , 李佳 , 蒋紫娟 , 王馨 , 张影 , 胡伟 , 郭秋婷
IPC分类号： G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种用电数据分解方法及装置、存储介质和处理器。其中，该方法包括：获取目标用户的用电数据；对上述用电数据进行维度合成处理，得到目标数据集，其中，上述维度合成处理用于将不同维度的时序数据合并成一个多维的张量形式的数据；采用卷积神经网络的注意力机制对上述目标数据集进行分解处理，得到多个目标用电数据，其中，上述目标用户的多个电器分别对应一个上述目标用电数据。本发明解决了现有技术中用电数据分解方法在复杂场景下分解效果不佳的技术问题。
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公开(公告)号：CN112819649A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202011626842.X
申请日：2020-12-30
摘要： 本申请公开了一种确定台区户变关系的方法及装置。其中，该方法包括：采集台区内变压器侧与用户侧的时序数据，其中，时序数据至少包括：电压时序数据和电流时序数据；根据电压时序数据得到多个观测变量，基于预设算法对多个观测变量进行处理，得到初步台区户变关系；根据电流时序数据确定整数规划模型；将初步台区户变关系输入至整数规划模型进行处理，得到目标台区户变关系。本申请解决了由于相关技术中在识别台区户变关系时，基于人工识别和使用专用台区识别设备进行识别等识别方式造成的识别效率低下、求解速度较慢且受变压器供电范围的限制操作难度较大的技术问题。
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公开(公告)号：CN118572787A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410523089.3
申请日：2024-04-28
IPC分类号： H02J3/46 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/088 , G06N3/092
摘要： 本发明属于分布式光伏技术领域，具体涉及一种分布式光伏优化调控方法、装置、设备及介质。本发明采用基于竞争深度Q网络算法对基于强化学习的分布式光伏优化调控环境模型进行训练，得到状态价值函数；基于达到最优状态所采取的动作集合确定分布式光伏的有功出力调控策略。通过构建基于强化学习的分布式光伏优化调控环境模型，能够更准确地模拟分布式光伏系统的实际运行环境和约束条件，实现对分布式光伏系统的精准调控，提升了分布式光伏系统的运行效率和稳定性，采用基于竞争深度Q网络算法对优化调控环境模型进行训练，得到状态价值函数，从而确定分布式光伏的有功出力调控策略。
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公开(公告)号：CN118413190A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410577212.X
申请日：2024-05-10
IPC分类号： H02S50/00 , H02J3/00 , H02J3/38 , H02J13/00 , G06V20/52 , G06V10/82 , G06N3/006 , G06N3/042 , G06N3/08
摘要： 本发明属于光伏电力运维大数据分析管理技术领域，具体涉及一种分布式光伏智能监测方法、系统、设备及介质。获取气象数据与预处理过的光伏运行数据，所述预处理过的光伏运行数据包括光伏运行的发电功率和组件温度；将气象数据、光伏运行的发电功率和组件温度输入预先训练好的预测模型中，获得光伏发电功率预测值；其中，所述预先训练好的预测模型是基于FA算法和GAT算法得到的。本发明方法考虑了光伏运行发电功率和组件温度在内的光伏运行数据，结合实时气象数据对光伏发电功率进行预测，提高了对光伏发电功率预测的准确性；通过结合高效的FA算法和准确性高的GAT算法，进一步提高了发电预测的高效性和准确性。
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公开(公告)号：CN118367604A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410523073.2
申请日：2024-04-28
摘要： 本发明属于分布式光伏领域，具体涉及一种分布式光伏运行优化方法、装置、设备及介质。本发明通过构建含分布式光伏配电网的运行优化问题，采用改进的自适应粒子群算法，基于约束条件对目标函数进行优化求解，得到分布式光伏每块光伏板的最优发电功率。综合考虑了分布式光伏发电系统的特性和电网的运行需求，能够有效提高分布式光伏发电系统的发电效率，减少能源浪费，提高分布式光伏的可调可控能力，为分布式光伏发电系统的广泛应用提供了有力的技术支持。
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公开(公告)号：CN110969306B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN201911235433.4
申请日：2019-12-05
申请人： 国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司 , 清华大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/0985
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的配电低压台区负荷预测方法及装置，其中，方法包括以下步骤：采集配电低压台区量测数据；根据配电低压台区量测数据，通过Adam优化算法，基于反向传播算法迭代更新神经网络权重，并生成预测模型的输入值，训练预测模型；在预测模型满足预设条件后，采集当前配电低压台区量测数据，并将当前配电低压台区量测数据输入训练后的预测模型，得到配电低压台区负荷预测结果。该方法基于LSTM模型，并结合Wide模块与Deep模块的信息表达特性，搭建了一种全新的负荷预测模型，从而提高低压配电台区负荷预测精度。
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公开(公告)号：CN112054507A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010791579.3
申请日：2020-08-07
申请人： 国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司 , 清华大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的配电低压台区理论线损区间计算方法及装置，其中该方法包括：采集低压配电台区的数据并进行处理；构建卷积神经网络，利用处理后的数据及梯度更新优化算法对卷积神经网络进行训练，将低压配电台区一整月的电压、电流与功率因数作为卷积神经网络的输入数据，进行特征抽取，形成对输入信息进行抽象表达的特征图，对全连接网络输入与电压、电流和功率因数数据对应的可以表示数据特性的类别型特征，利用全连接网络进行特征抽取，将特征图的矩阵展开并与全连接网络抽取的特征进行拼接，构建分类器，以计算低压配电台区的理论线损区间。该方法搭建了一种理论线损区间计算模型，可以对低压配电台区的线损精细化管理。
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公开(公告)号：CN114218522B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111463033.6
申请日：2021-12-02
申请人： 清华大学 , 国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于信息传递熵的台区用户贡献度测算方法及窃电排查方法，首先，该贡献度测算方法采集台区供电量、售电量和下属用户的用电量时序数据，对数据进行清洗，对缺失值进行填补，构造样本集，然后设定计算传递熵的参数，分别计算台区损失电量与各用户用电量之间的传递熵值，根据传递熵值大小进行排序，作为用户对台区线损的贡献度排序，以掌握影响台区线损的关键用户，缩小窃电用户的排查范围，为电力公司开展线损稽查工作提供参考；所述窃电排查方法，根据台区各用户用电行为对台区线损的贡献程度，采取不同措施进行排查，实现台区线损高效率、差异化管理。
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