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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117856204A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311581049.6
申请日：2023-11-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/049 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明提出配电网超短期负荷功率区间的预测方法、系统及存储介质；方法包括以下步骤，先建立超短期负荷功率区间预测模型，然后通过滑动窗口法建立预测模型的输入序列，通过输入序列迭代训练预测模型，训练完成后的预测模型可以进行超短期负荷功率区间预测；系统包括数据获取模块、时序特征提取模块、输入序列构造模块、训练模块和预测模块；本发明采用了滑动窗口法来构建输入序列对预测模型进行训练，可以更深次的挖掘时序数据内部的关系，使得训练好的超短期负荷功率区间预测模型可以更加准确的预测出某一超短期负荷的负荷功率区间；同时本发明使得配电网超短期负荷功率区间的预测方法可以更加流畅的应用于不同的场景。
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公开(公告)号：CN119602213A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411360197.X
申请日：2024-09-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 湖南大学
Abstract: 本发明涉及一种应用于光伏和电动汽车的自趋优控制方法，包括：分别针对光伏和电动汽车的自趋优响应约束构建数学表征模型；通过目标函数来构建自趋优响应模型；所述目标函数中使用损失函数描述光伏和电动汽车的效用；基于原对偶梯度投影法，提出自趋优算法所需的的激励反馈信息，迭代实现电动汽车和光伏的分布式自趋优实时响应，求解自趋优算法，且同时满足配网和负荷自身调节的需求等步骤。本发明提供的应用于光伏和电动汽车自趋优控制方法，能同时减少弃光、平衡好PV的有功和无功输出，实现兼顾EV、PV自身需求和配网需求的自趋优响应。
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公开(公告)号：CN116707020B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202310605302.0
申请日：2023-05-26
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
Abstract: 本发明具体涉及一种风储联合系统运行弹性控制方法，涉及风储联合系统中已知的存储有风储联合系统运行数据的数据库、风电机组、电池储能系统和火电机组，该运行弹性控制方法包括以下步骤：先建立风储联合系统运行模型，然后建立风储联合系统运行成本模型，再建立风储联合系统的弹性控制模型，优化弹性控制模型得到最优弹性控制模型，最后求解最优弹性控制模型，输出求解结果作为运行弹性控制方案。由于本发明一种风储联合系统运行弹性控制方法采用了庞特里亚金最大值原理进行弹性控制，使得控制过程可以更加良好的找到控制量（即风电机组的减载量和火电机组的运行功率），使弹性控制的结果更加准确，可以找到更加精准的风电机组的减载时刻。
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公开(公告)号：CN116707020A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310605302.0
申请日：2023-05-26
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
Abstract: 本发明具体涉及一种风储联合系统运行弹性控制方法，涉及风储联合系统中已知的存储有风储联合系统运行数据的数据库、风电机组、电池储能系统和火电机组，该运行弹性控制方法包括以下步骤：先建立风储联合系统运行模型，然后建立风储联合系统运行成本模型，再建立风储联合系统的弹性控制模型，优化弹性控制模型得到最优弹性控制模型，最后求解最优弹性控制模型，输出求解结果作为运行弹性控制方案。由于本发明一种风储联合系统运行弹性控制方法采用了庞特里亚金最大值原理进行弹性控制，使得控制过程可以更加良好的找到控制量（即风电机组的减载量和火电机组的运行功率），使弹性控制的结果更加准确，可以找到更加精准的风电机组的减载时刻。
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公开(公告)号：CN117856204B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202311581049.6
申请日：2023-11-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/049 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明提出配电网超短期负荷功率区间的预测方法、系统及存储介质；方法包括以下步骤，先建立超短期负荷功率区间预测模型，然后通过滑动窗口法建立预测模型的输入序列，通过输入序列迭代训练预测模型，训练完成后的预测模型可以进行超短期负荷功率区间预测；系统包括数据获取模块、时序特征提取模块、输入序列构造模块、训练模块和预测模块；本发明采用了滑动窗口法来构建输入序列对预测模型进行训练，可以更深次的挖掘时序数据内部的关系，使得训练好的超短期负荷功率区间预测模型可以更加准确的预测出某一超短期负荷的负荷功率区间；同时本发明使得配电网超短期负荷功率区间的预测方法可以更加流畅的应用于不同的场景。
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