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公开(公告)号：CN117494890A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311462631.0
申请日：2023-11-06
Applicant: 安徽立卓智能电网科技有限公司 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司
Abstract: 本发明涉及电力功率预测技术领域，公开了一种ARIMA和DNN组合模型的区域超短期功率预测方法，包括以下步骤：S1收集电力系统历史功率数据和短期预测功率数据；S2对收集到的数据进行预处理；S3构建样本数据集并将预处理后的数据分为训练集和测试集；S4针对样本数据集，分别构建ARIMA和DNN模型；S5进行DNN模型训练和预测；S6计算预测时间点的合理权重；S7结合合理权重计算最终的超短期预测结果。本发明利用短期功率预测数据作为ARIMA的特征之一，进一步提升了ARIMA模型的稳定性和精度；提高了区域超短期功率预测的准确性和稳定性，能够更好地满足电力系统对功率预测的精度要求；有效解决了权重分配需要手动设置的弊端。
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公开(公告)号：CN117150270A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311135962.3
申请日：2023-09-05
Applicant: 安徽立卓智能电网科技有限公司 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司
Abstract: 本发明涉及环保技术领域，公开了基于小波变换的神经网络风电场超短期功率预测方法，包括以下步骤：S1数据采集和预处理：采集风电场的功率数据，并对采集的功率数据进行预处理，确保功率数据的准确性和一致性；S2对预处理后的功率数据进行小波变换：对预处理后的功率数据应用小波变换算法，将其转换为时域和频域的特征数据，从而得到低频数据和高频数据。本发明通过引入小波变换技术和神经网络模型，充分考虑了风电场功率的非线性和非平稳性特点，提高了预测的准确性，减少了误差；通过优化神经网络模型和算法，减少训练和预测时间的消耗，提高了模型的实时性，使预测结果更及时、更准确。
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公开(公告)号：CN116154872A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310374222.9
申请日：2023-04-10
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 国网安徽省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种适应功率需求变化的孤岛微电网分布式实时调度方法，包括：每个分布式电源的上层调度单元都实时地计算当地的输出功率增量，并计算实时的优化梯度值，再通过分布式通信得到相邻上层调度单元的优化梯度值，然后利用分布式实时调度算法依次计算目标优化量、约束优化量和对偶变量，最后将得到的约束优化量作为功率参考值输出给底层控制系统，并循环执行控制步骤。本发明能够根据微电网中实时的功率需求及时调整调度结果，实时跟踪动态的最优结果，为各分布式电源的底层控制系统提供实时的最优输出功率参考值，从而降低微电网的整体能源消耗以及各分布式电源之间的通信频次。
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公开(公告)号：CN115935262A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310013039.6
申请日：2023-01-05
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 安徽尚特杰电力技术有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种图数据驱动的配电网拓扑辨识方法、电子设备及存储介质，该方法包括：1、将配电网中的所有母线单元作为节点，所有的线路作为边，获取配电网的拓扑图；2、获取并预处理母线单元的输出电压和断路器状态数据，并作为训练样本的输入与输出；3、构建小波线图注意力网络并初始化网络参数；4、训练小波线图注意力网络并保存训练完成的网络模型；5、以母线单元实时的电压序列作为输入，利用ARMA模型预测缺失的母线单元电压序列后，通过训练完成的网络模型计算断路器状态，实现配电网拓扑辨识。本发明能获得更加精确的配电网运行拓扑信息；且能让拓扑辨识的计算效率能满足实时性要求，从而使配电网运行拓扑的辨识过程更智能。
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公开(公告)号：CN111553536A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010373387.0
申请日：2020-05-06
Applicant: 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多种能源结构下的电网负荷预测方法，首先提出针对地区电网负荷预测的电气岛划分方法，确定预测对象和范围；其次地区电网内新能源发电功率和负荷功率受到风速、风向、温度、湿度、辐照度、云量、日类型和用电模式等因素的综合影响，利用以上数据对新能源和负荷进行综合预测；进一步地利用日内实际数据对精度进行修正。本发明提出日前预测基础上，通过日内实际数据进行日内修正的方法，从而提高预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119029910A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411239963.7
申请日：2024-09-05
Applicant: 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司
Abstract: 本发明公开了一种基于随机模型预测控制的主动配电网中电压无功分散式控制方法，包括：1、获取主动配电网的基本参数信息；2、利用Louvain算法对主动配电网节点进行聚类处理；3、建立单个集群基于模型预测控制的电压控制模型；4、建立光伏发电预测模型，生成多组预测场景；5、利用随机模型预测控制求解多预测场景下的电压控制模型，并得到基于光伏输出的电压控制指令。本发明能更好地解决光伏发电的不确定性导致的电压波动问题，使得节点电压在标称值附近，保证主动配电网安全运行。
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公开(公告)号：CN114678866B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210386313.X
申请日：2022-04-13
Applicant: 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司
Abstract: 本发明公开了一种基于调控云的输电线路负荷转移控制方法，包括如下步骤：步骤1：从调控云平台读取设备台账数据，获取所有的输变电设备信息；步骤2：根据设备信息和连接关系，以单电源点方式生成树状电网拓扑模型；步骤3：读取调控云遥测数据和遥信数据，形成负载通路路径；步骤4：根据负荷通路模型，进行线路负荷跳闸风险判断；步骤5：对存在跳闸风险的线路，进行跳闸后负荷转移分析，快速评估负荷转移后造成的新风险。本发明采用树状结构而非传统的图状结构对电网进行分解，以高压等级母线作为根节点，通过线路负荷跳闸风险的评估方法进行输电路径分析，避免了传统方法中带来的回环返送的问题，可以做到事情预警，计算速度快，效率高。
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公开(公告)号：CN117913994A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410093527.7
申请日：2024-01-23
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司
IPC: H02J13/00 , G06F17/11 , G06Q50/06 , H04W24/02 , H04W24/06 , H04W28/16 , H04W4/30 , H02J3/38 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/16
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测的延迟未知下主动配电网电压优化控制方法，其步骤包括：1、构建主动配电网下行通信网络环境，将传输数据包按照基站编号、配电网节点编号和数据包种类编号进行编码；2、构建通信传输数据包预测模型并计算传输延迟；3、根据模型预测控制算法，建立主动配电网电压控制预测模型并嵌入传输延迟；4、以主动配电网电压扰动偏差与控制成本最小为目标函数，实现主动配电网电压控制与数据包的最优调制编码方案。本发明能在通信传输延迟下对主动配电网的电压进行实时控制，并能有效降低电压波动与丢包率，从而使主动配电网电压更加安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN117880984A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410087986.4
申请日：2024-01-22
Applicant: 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 合肥工业大学
IPC: H04W72/1268 , H04W72/541 , H04B17/345 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于干扰预测的主动配电网上行链路5G通信资源分配方法，包括：1、建立主动配电网上行链路5G通信模型；2、根据干扰历史数据建立干扰预测模型，并对数据传输过程中的干扰进行预测；3、根据干扰预测值确定主动配电网上行链路5G通信网络数据传输过程中的平均信噪比和数据包发射功率；4、根据发射功率，对上行链路5G通信网络数据传输过程中通信资源分配问题进行建模；5、将资源分配模型转换成MDP模型；6、根据资源分配MDP模型，采用基于DDQN的深度强化学习算法训练模型。本发明能让主动配电网上行链路5G网络通信资源分配更加合理；且满足实时性的要求，从而使主动配电网上行链路的数据传输过程更加智能。
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公开(公告)号：CN117713206A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311730802.3
申请日：2023-12-15
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司
Abstract: 本发明公开了一种主动配电网中延迟自适应电压的鲁棒控制方法，包括：1、获取主动配电网的基本参数信息；2、预测主动配电网参数信息的置信区间；3、建立主动配电网操作状态范围集合；4、建立主动配电网区域协同鲁棒无功电压控制模型；5、利用POMDP模型重新建模鲁棒电压控制问题；6、采用多智能体强化学习算法训练区域协同鲁棒无功电压控制的POMDP模型；7、通过延迟自适应处理，生成具有延迟自适应特性的鲁棒无功电压控制模型，并部署在配电网的各个分区中。本发明能让主动配电网的电压控制方案在延迟值未知的情况下具有延迟自适应特性，实现鲁棒的电压控制，并能提高光伏逆变器的调度效率，有效抑制配电网的节点电压波动。
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