-
公开(公告)号：CN117728388A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311560512.9
申请日：2023-11-20
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 中国农业大学
Abstract: 本申请涉及供电网络技术领域，具体是一种考虑时空相关性的新能源场站集群出力预测方法，其包括响应于获取到总新能源场站集群中若干场站的实际功率和当前气象数据，分别判断影响风电场站和光伏场站实际功率的主要气象因子，构建风电场站和光伏场站的气象数据集；构建风电场站集群中各风电场站的风速时间序列；通过各气象数据集和风速时间序列预测各风电场站和总风电场站集群的功率；根据不同光伏场站之间的相关性预测总光伏场站集群的功率。本申请实施例通过新能源场站中各个场站之间的时空相关性对总新能源场站集群处理进行预测，能够对大规模的新能源场站集群进行准确的出力预测，以保障电网的安全稳定运行。
-
公开(公告)号：CN113961614B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202111038647.X
申请日：2021-09-06
Applicant: 中国农业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J3/00 , G06F18/2431 , G06F18/22 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力系统运行与控制技术领域，涉及一种基于相似日选取和分类分时误差修正的光伏功率预测方法，包括：得到每日特征气象数据和有功功率；基于欧式距离阈值划分法实现相似日分类；得到日内和日间数据特征；对各类相似日数据分开训练预测；得到每类相似日训练样本在不同时间点的预测误差；对新一天特征气象数据统计分析，与前述日内和日间数据特征进行差距度分析，完成相似日归类，利用对应训练模型，实现初步功率预测；据相似日内分时误差，实现分时误差修正，得到最终的有功功率预测值。方法利用功率间相似性实现相似日分类，相比于利用数值天气预报数据实现相似日分类更直观，针对不同相似日分别预测，实现误差修正，提高预测精度。
-
公开(公告)号：CN115360744B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210815371.X
申请日：2022-07-12
Applicant: 中国农业大学
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明涉及一种基于时空相关和源荷互补的分布式光伏动态集群划分方法，主要包括：获取分布式光伏电源二维平面节点坐标图；确定节点空间距离分布频数直方图及集群划分半径；将距离初始中心节点空间距离小于等于划分半径的节点划分为一个初始集群，并对初始集群特殊节点进行相应处理。划分高功率区间、低功率区间、高负荷区间、低负荷区间、平稳区间。确定节点下一时刻的净功率值。将各节点下一时刻的净功率预测值按照上述区间划分所属类别，得到高功率子群、低功率子群、高负荷子群、低负荷子群及平稳子群。在初始集群内部动态划分高功率群、高负荷群及平稳群。依据高功率群连接上网阈值，确定电网侧、电源侧及用户侧之间的功率交换机制。
-
公开(公告)号：CN118174381B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410597692.6
申请日：2024-05-14
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 中国农业大学 , 锦浪科技股份有限公司
IPC: H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/0455 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06F18/15 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了基于时空相关性的分布式电站动态拓扑优化方法，包括：利用自动编码器输出重构时间特征；利用基于跳跃连接的GCN输出组合空间特征；利用时间对齐将重构时间特征与组合空间特征融合构建光伏功率预测模型；利用AR模型分别输出前序时间段的预测时间特征和后序时间段的预测时间特征，计算时序特征残差；以当前时间调取对应的时序特征残差，将时序特征残差作为光伏功率预测模型的补偿值，输出当前各个组合空间特征下的预测输出功率；选取位于并网稳定输出功率范围内的组合空间特征，以该组合空间特征作为分布式电站拓扑调整目标输出。本申请提高模型输出准确性的同时提高模型输出效率，及时根据分布式电站输出功率变化调配并网输入组合。
-
公开(公告)号：CN112016186B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202010654512.5
申请日：2020-07-09
Applicant: 中国农业大学 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网能源研究院有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F113/06
Abstract: 本发明涉及一种基于随机场景构建的年度弃风、弃光率计算方法，包括以下步骤：一、按能源电力发展、电力系统调节技术发展、电力设施经济特性这三个方面平稳增长和异常增长产生增长率随机的多种场景，并计算出边界条件参数。二、利用电力系统调节技术发展中包含的未来风电、光伏预测误差计算结果修正风电、光伏功率曲线。三、对不同场景进行初步的电力供需平衡模拟，重构时间序列，分为可完全消纳风电、光伏发电量的时间段和需要进行弃风、弃光的时间段。四、对需要弃风、弃光的时间段，建立考虑不同消纳策略的混合整数线性规划模型，求解出单个场景的弃风、弃光率，综合所有场景得出合理的弃风、弃光率标尺。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113505909B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202110532725.5
申请日：2021-05-17
Applicant: 中国农业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明属于电力系统运行与控制技术领域，涉及一种面向短期风电功率趋势预测的误差补偿方法，包括：A：划分波过程；B：不对低出力和小波动补偿；对大波动和中波动，提取波形特征，计算波形特征值，形成波形特征矩阵；C：分别对中波动和大波动进行误差分析，计算误差特征值，形成误差特征矩阵；D：建立多输入多输出误差预测模型；采用训练集训练，测试集测试，得到测试集输出误差特征矩阵。E：建立误差补偿评估模型，获得新预测值。本发明在一定程度上克服了由于数值天气预报本身误差和由于预测模型的缺陷带来的预测精度问题，解决了短期风电功率常出现的过预测和欠预测交替出现的问题，有效提高了预测精度。
-
公开(公告)号：CN116191555A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211461717.7
申请日：2022-11-22
Applicant: 中国农业大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: H02J3/46
Abstract: 本发明公开了一种基于灵活性边界预估的分布式新能源调峰响应优化运行方法，根据分布式风电和光伏功率以及负荷的历史实测时间序列，构建大量的考虑储能的分布式多能互补系统调度优化场景，结合历史实测数据和调度结果，计算分布式多能互补系统总出力的上调边界和下调边界。分布式风电和光伏以及负荷的历史实测值为输入，以计算出的系统上调边界和下调边界为输出，构建并训练基于深度学习的分布式多能互补系统灵活性边界预估模型。本发明既可以充分挖掘分布式多能互补系统的灵活性潜力，又可以保证调度对灵活性的需求处于分布式多能互补系统的调节能力范围之内，降低调控风险。
-
公开(公告)号：CN110874611B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201910984099.6
申请日：2019-10-16
Applicant: 中国农业大学 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 国网冀北电力有限公司
Abstract: 本发明实施例提供风电集群功率超短期预测误差等级分级补偿方法，方法包括：根据风电集群中各风电场的相关性分组，将每一相关性分组包括的各风电场当前时刻的有功功率时间序列输入至相关性分组对应的功率预测模型，输出相关性分组包括的各风电场下一时刻有功功率的初步预测结果；根据风电集群中每一风电场上一时刻和当前时刻有功功率预测结果的误差进行误差等级分级，根据误差等级分级结果对风电场下一时刻有功功率的初步预测结果进行误差补偿，获取风电场下一时刻有功功率的预测结果。本发明实施例提供的风电集群功率超短期预测误差等级分级补偿方法，误差补偿更准确，能提高功率预测的精度。
-
公开(公告)号：CN110909911B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201910932946.4
申请日：2019-09-29
Applicant: 中国农业大学 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了考虑时空相关性的多维时序数据的聚合方法。本发明针对含风电、光伏发电的电力系统中多能源跨季互补年/月优化调度的问题，提出采用马尔可夫决策的方法优化出风电、光伏与负荷在不同初始状态组合下的最优动作策略。从而达到在该初始状态组合条件下所选的日场景组合在数值概率分布式上最接近原始时序数据。再采用马尔科夫蒙特卡洛方法抽样生成具有相关性的3×N的马尔可夫状态矩阵，将马尔科夫决策获得的最优策略与马尔可夫状态矩阵内的状态列向量组合相匹配，得到具有时空相关性的风电、光伏与负荷的聚合序列，得到符合目标地区风、光与负荷的典型功率场景，从而为系统优化调度上的年/月电量计划做指导。
-
公开(公告)号：CN113610659A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110484581.0
申请日：2021-04-30
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明为一种提升电网灵活性与经济性的多时间窗储能配置方法，首先根据用户侧历史用电数据，利用变时间窗方法得出有效的经济效益期和休整期，然后以经济效益最优建立休整期储能装置充电模型，根据邻值比较以及概率需求度的选取来确定所需储能容量，建立以经济损耗最小的容量配置模型，最后由每个时间段内的负荷电量所属容量区间来确定充放电时间，得到不同容量区间的调节效果并以此来微调下一阶段的充电时间。运用该方法对用户侧储能装置进行配置及运用，不仅可以为用户带来十分可观的经济效益，还可以在一定程度上减缓电网调峰调频压力，从而提升电网灵活性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
119
records
(took 0.254 seconds)
