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公开(公告)号：CN110570023B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201910758297.0
申请日：2019-08-16
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/044 , G06N3/08 , G06N20/10 , G06F18/27 , G06F18/214 , H02J3/00
摘要： 本发明涉及基于SARIMA‑GRNN‑SVM的短期商业电力负荷预测方法，包括如下步骤：通过对负荷曲线的分析得出商业电力负荷波动的影响因素；对商业电力负荷时间序列预测与多因素回归预测构建单一预测模型；构建SVM模型，并利用训练样本对SVM模型进行参数优化与训练，通过网格搜索与交叉验证法进行SVM模型的参数优化；将SARIMA模型、GRNN模型得出的预测日的预测值输入到训练后的SVM模型中，即得到预测日的商业电力负荷预测值。本发明克服了单一预测模型无法综合考虑商业负荷的周期性变化与影响因素导致预测结果易发生较大误差的问题，提升了预测精确度与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110570023A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910758297.0
申请日：2019-08-16
摘要： 本发明涉及基于SARIMA-GRNN-SVM的短期商业电力负荷预测方法，包括如下步骤：通过对负荷曲线的分析得出商业电力负荷波动的影响因素；对商业电力负荷时间序列预测与多因素回归预测构建单一预测模型；构建SVM模型，并利用训练样本对SVM模型进行参数优化与训练，通过网格搜索与交叉验证法进行SVM模型的参数优化；将SARIMA模型、GRNN模型得出的预测日的预测值输入到训练后的SVM模型中，即得到预测日的商业电力负荷预测值。本发明克服了单一预测模型无法综合考虑商业负荷的周期性变化与影响因素导致预测结果易发生较大误差的问题，提升了预测精确度与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109165792A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811072221.4
申请日：2018-09-14
摘要： 本发明涉及一种基于SOA-WNN的光伏短期输出功率预测方法，其技术特点在于：包括以下步骤：步骤1、构建基于皮尔森相似系数的相似日选取原则，确定小波神经网络的拓扑结构；步骤2、采用人群搜索算法以输出误差最小为适应度函数对小波神经网络的权值及小波基函数中的参数进行优化；步骤3、基于步骤2的小波神经网络参数优化，将相似日数据样本带入小波神经网络中进行建模，得到光伏短期输出功率预测值。本发明将小波分析与BP神经网络进行融合，可以改善原有算法的固有缺陷，并利用人群搜索法在速度及全局搜索上的优势对小波神经网络进行改进。
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公开(公告)号：CN109165792B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201811072221.4
申请日：2018-09-14
摘要： 本发明涉及一种基于SOA‑WNN的光伏短期输出功率预测方法，其技术特点在于：包括以下步骤：步骤1、构建基于皮尔森相似系数的相似日选取原则，确定小波神经网络的拓扑结构；步骤2、采用人群搜索算法以输出误差最小为适应度函数对小波神经网络的权值及小波基函数中的参数进行优化；步骤3、基于步骤2的小波神经网络参数优化，将相似日数据样本带入小波神经网络中进行建模，得到光伏短期输出功率预测值。本发明将小波分析与BP神经网络进行融合，可以改善原有算法的固有缺陷，并利用人群搜索法在速度及全局搜索上的优势对小波神经网络进行改进。
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公开(公告)号：CN112287559A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011239481.3
申请日：2020-11-09
IPC分类号： G06F30/20 , G06F113/04 , G06F119/08
摘要： 本发明提供了一种冷热管网虚拟储能的配电网供电能力分析方法及装置，涉及电网评估的技术领域，具体包括：构建冷热负荷用户舒适度模型以及冷热管网虚拟储能模型，并获取热感平均标度预测指标以及热管网时滞热量；基于热管网时滞热量获取热管网时滞热量所需的电能；判定热感平均标度预测指标是否在阈值之内；若在，则获取主变压器负载率以及馈线负载率，构建供电能力目标函数，并基于热管网时滞热量所需的电能、主变压器负载率以及馈线负载率构建约束条件，获取供电能力目标函数的最大值。通过本发明提供的方法和装置，可以进一步提挖掘城市配电网的供电能力，更大地发挥配电网的资源利用效能，提升电网建设与运行的经济性。
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公开(公告)号：CN117374996B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311681728.0
申请日：2023-12-08
申请人： 国网天津市电力公司城南供电分公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/06 , H02J3/38 , H02J3/28 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067
摘要： 本公开实施例涉及配电网优化技术领域，公开了雪花型配电网协调优化运行方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：构建基于博弈论的雪花瓣配电网协调优化运行模型；对所述基于博弈论的雪花瓣配电网协调优化运行模型进行二阶锥规划处理；求解处理后的基于博弈论的雪花瓣配电网协调优化运行模型，获取达到博弈均衡的配电区域的日前优化调度策略。本公开的示例性实施例，利用雪花瓣配电网不同区域之间源‑荷特性的互补关系，构建各区域之间的合作博弈模型，实现配电网各基区域间能量共济，从而提高配电网的运行水平；并通过对各区域内风机、光伏、储能等灵活性资源一天中各时段的出力调度实现了雪花瓣配电网的协调优化运行。
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公开(公告)号：CN116780638A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311058853.6
申请日：2023-08-22
申请人： 国网天津市电力公司城南供电分公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 王哲 , 段佳莉 , 罗凤章 , 王斌 , 姚宗强 , 张章 , 吴璇 , 张雪菲 , 葛楠 , 王海波 , 张梁 , 王楠 , 赵长伟 , 刘畅 , 施晓辰 , 张思涵 , 李浩 , 王冬阳 , 范中林 , 马瑞
IPC分类号： H02J3/38 , H02J3/12 , H02J3/28 , H02J3/06 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F17/15 , G06F111/04 , G06F113/04
摘要： 本发明提出一种含软开关与分布式储能的雪花配电网运行优化方法及装置，适用于配电网调控技术领域。该方法包括：建立以降低系统网络损耗和改善电压水平为综合目标函数的含软开关与分布式储能的雪花电网运行优化模型，引入包括各时刻储能充放电功率、SOP注入的有功、无功功率作为决策变量，并以系统潮流约束、节点功率平衡约束、运行电压和支路电流约束、SOP运行约束、储能运行约束等为约束条件，充分应对分布式电源出力和负荷需求的不确定性，可改善电压波动水平，降低网络损耗，且引入二阶锥模型以降低求解难度，提高配电网优化调度模型的求解速度。
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公开(公告)号：CN112036598A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010583645.8
申请日：2020-06-24
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于多信息耦合的充电桩使用信息预测方法，包括如下步骤：步骤一：利用Python爬虫技术获取预测区域的充电站信息；步骤二：对获取的充电站信息进行相关性分析，得到与充电桩忙闲状态之间相关性较高的因素，将这些相关性较高的因素与历史运营数据结合确定输入变量；步骤三：根据得到的输入变量，采用深度信念网络预测模型对预测区域充电站内充电桩的使用情况进行预测；步骤四：输出预测区域充电站某时段的充电桩使用情况的预测结果。本发明具有预测精度高、能够为电动汽车的充电进行规划、方便用户使用的优点，是一种具有较高创新性的基于多信息耦合的充电桩使用信息预测方法。
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公开(公告)号：CN112035536A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010584074.X
申请日：2020-06-24
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F16/951 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G08G1/01
摘要： 本发明涉及一种考虑动态路网交通流的电动汽车能耗预测方法，包括如下步骤：一：获取用户的驾驶行为信息和各个路段的历史交通数据；二：将用户的驾驶行为信息与其能耗信息进行相关性分析，选取与能耗信息相关性较高的驾驶行为因素；三：对用户的驾驶行为因素进行驾驶类型聚类，自动分类电动汽车不同驾驶行为因素组合下的驾驶工况；四：输出不同类别的驾驶工况与相对应的能耗；五：将获取的各个路段的历史交通数据，进行路网交通参数的预测；六：输出各个路段的不同时段的预测结果；七：通过预测出路段的未来路况参数与标准中的驾驶行为参数进行聚类分析。本发明考虑动态路网交通流的实时变化，在进行能耗计算时，更加准确。
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公开(公告)号：CN117728406B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410176225.6
申请日：2024-02-08
申请人： 国网天津市电力公司城南供电分公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/28 , G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及雪花网结构电网智能软开关与储能优化配置方法，通过输入待规划雪花网结构电网的拓扑结构数据和运行状态数据；对智能软开关和储能进行选址；并根据选址结果，构建雪花网结构电网智能软开关与储能优化配置模型；通过对构建的优化配置模型进行迭代并求解，得到优化配置结果；最终输出雪花网结构电网智能软开关与储能的优化配置结果。本发明采用CPLEX算法包求解模型，实现了对SOP和储能设备的优化配置，在保证不同馈线间负载均衡度的同时大大减少了智能软开关与储能的综合成本。
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