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公开(公告)号：CN115954875A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310061448.3
申请日：2023-01-17
申请人： 国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/38 , G06F113/04 , G06F111/06 , G06F111/04
摘要： 本发明公开了一种基于交替方向乘子法的上下级电网协同优化调度方法，涉及电力系统调度技术领域。该方法包括根据电网网损、负荷侧需求响应以及弃光惩罚分别单独建立上下级电网优化调度模型；将纳什谈判理论与上下级电网优化调度模型结合形成上下级电网协同优化纳什谈判模型；对上下级电网协同优化纳什谈判模型求解，根据求解结果优化调度。其通过引入纳什谈判理论和采用交替方向乘子法，能够同时兼顾上下级电网各主体和联盟整体效益以及保护了上下级电网各主体隐私。
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公开(公告)号：CN116542552A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310399391.8
申请日：2023-04-14
申请人： 国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/18
摘要： 本发明实施例公开一种电网韧性的低碳综合评价指标体系及方法，以更合理地对区域性电网的韧性及低碳评价分析。本发明首先提供了新的低碳韧性评价指标，可用于评价区域性电网的韧性及低碳水平，包括：新的韧性低碳指标，碳排放增加量和碳排放恢复时间，以及新能源电量渗透率、新能源发电消纳率、最大负载损失、负载损失速率、极端事件抵御率、负荷适应率、系统恢复时间、平均恢复速率等综合指标，并使用综合评价方法用以建立一个完整的评价体系。本发明能够更全面地评价一个区域性电网的韧性低碳综合水平。
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公开(公告)号：CN117454180A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311484708.4
申请日：2023-11-09
申请人： 国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/23 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要： 本发明提供一种光伏发电功率预测模型构建方法及装置，本发明涉及区域性光伏功率预测技术领域，该方法首先获取多个观测数据集；然后根据所述多个观测数据集构建多个第一模型；接着根据多个参数向量，对所述多个光伏发电站进行聚类，获得多个分类；最后对于所述多个分类，分别根据所述多个观测数据集构建类多个光伏发电功率预测模型。本发明实施方式首先基于观测数据，构建光伏发电站的基本模型，并基于基本模型对光伏发电站的特性进行分类，分类结果较为准确、可靠。基于分类结果对每个类的光伏发电站进行模型构建，模型对类中的光伏发电站的特性拟合效果好，保证了预测的精度，减少了模型构建、使用的复杂度。
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公开(公告)号：CN117200198A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311137665.2
申请日：2023-09-05
申请人： 国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司
摘要： 本发明公开了一种基于集成学习预测短期光伏功率区间的装置及方法，涉及电力计算技术领域；装置包括预测模块，用于基于自适应噪声完全集成经验模态分解的算法分解原始光伏功率序列获得模态分量和趋势分量；基于排列熵的算法分别计算获得每一分量的排列熵值，以排列熵值大小构建获得每一频段的子序列；基于分位数随机森林的算法分别建立获得子预测模型；基于贝叶斯优化的算法分别优化每一子预测模型；基于优化后的子预测模型分别获得相应的光伏功率区间的预测结果，叠加所有的光伏功率区间的预测结果，获得最终的光伏功率区间预测结果；方法包括预测的步骤，将模态分解和贝叶斯优化的算法用于光伏功率区间预测，提高了光伏功率区间预测的精度。
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公开(公告)号：CN117876349A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410062927.1
申请日：2024-01-16
申请人： 国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/44 , G06T3/4007 , G06Q50/06 , G06N3/084 , G06N3/045 , G06N3/0442 , H02J3/00
摘要： 本申请涉及光伏发电技术领域，尤其涉及一种光伏发电功率的预测方法。方法包括：获取待预测的光伏电站的历史地基云图、历史气象因子、地形地貌数据和历史光伏出力数据，并进行数据预处理，建立数据特征集；对历史地基云图进行畸变矫正，获得第一云图序列，并计算得到表征云层动态信息的光流图像；对所述光流图像进行编码和特征提取，获得空间云图特征；将空间云图特征和所述数据特征集进行多模态特征融合，建立光伏发电功率预测模型，用于对光伏电站的光伏发电功率进行预测。通过整合历史地基云图、气象因子和地形地貌数据，模型能够全面考虑影响光伏发电功率的多种因素，有效提高光伏发电功率预测的准确性。
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公开(公告)号：CN117411072A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311419480.0
申请日：2023-10-30
申请人： 国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司
摘要： 本申请公开了基于多目标遗传算法划分整县光伏集群的方法，涉及划分集群技术领域；方法包括基于光伏电站的状态，获得初始的集群方案；基于该集群方案计算获得适应度；基于该适应度，计算获得非支配排序结果和拥挤度；基于拥挤度计算获得交叉概率和变异概率；基于集群方案、交叉概率和变异概率，交叉、变异、选择获得新的集群方案；拥挤度计算和非支配排序，更新交叉概率和变异概率；获得适应度最高的集群方案；迭代并获得光伏电站最优的集群方案以及相应的模块度和有功平衡度。其通过更新交叉概率和变异概率获得适应度最高的集群方案等，实现分布式光伏集群划分。
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