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公开(公告)号：CN115374995A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210714010.6
申请日：2022-06-22
发明人： 吴新华 , 吴晓刚 , 赵汉鹰 , 陶毓锋 , 唐雅洁 , 张雪松 , 叶吉超 , 季青锋 , 陈文进 , 张俊 , 陈菁伟 , 张若伊 , 祝巍蔚 , 陈楠 , 张有鑫 , 周逸之 , 杜倩昀 , 蒋舒婷 , 叶碧琦 , 徐文 , 胡建鹏 , 李志浩 , 龚迪阳 , 林达
摘要： 本发明公开了一种分布式光伏、小风电场站功率预测方法，克服了现有技术中光伏发电出力预测主要用于集中式光伏发电站,缺少用于分布式光伏发电中的光伏发电出力预测的问题，包括以下步骤：S1：进行天气分型，利用功率曲线判断当日天气类型；S2：确定出力特性动态气象特征指标；S3：映射建模，确定短期分布式光伏、小风电场站功率预测模型和超短期分布式光伏、小风电场站功率预测模型；S4：构建基于动态权重修正的短期区域分布式光伏、小风电集群多尺度功率预测模型和超短期区域分布式光伏、小风电集群多尺度功率预测模型。可以预测分布式光伏、小风电场站的功率，提高预测准确性。
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公开(公告)号：CN117477544A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311439064.7
申请日：2023-10-31
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种融合时间模式特征的LSTM超短期光伏功率预测方法及系统，包括：采用双分支输入预处理后的光伏功率实测数据和数值天气预报数据，分别采用改进型LSTM模型进行特征学习得到特征序列，再融合光伏功率实测数据的特征序列和数值天气预报数据的特征序列，通过全连接层输出超短期光伏功率预测结果。本发明对光伏功率实测数据和数值天气预报数据进行双通道特征学习，通过改进传统LSTM方法，增加当前输入与前一训练状态的率先交互环节，增强输入量信息收益，并采用融合TPA机制的改进型LSTM模型充分挖掘输入特征量及状态间的潜在信息增益，实现双输入分支与输入量提前集成，增强特征信息表现力，提升模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN115374998A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210793199.2
申请日：2022-07-05
发明人： 吴晓刚 , 赵汉鹰 , 吴新华 , 陶毓锋 , 唐雅洁 , 张雪松 , 叶吉超 , 季青锋 , 陈文进 , 张俊 , 陈菁伟 , 张若伊 , 祝巍蔚 , 陈楠 , 张有鑫 , 周逸之 , 杜倩昀 , 蒋舒婷 , 张滨滨 , 徐植 , 叶碧琦 , 徐文 , 胡建鹏 , 李志浩 , 龚迪阳 , 林达
摘要： 本发明公开了基于注意力机制和CNN‑BiGRU的负荷预测方法；在历史负荷的预处理阶段添加双向GRU算法和注意力机制来提取负荷特征，改进负荷数据特征提取方法以提高短期负荷预测模型的预测精度，采用卷机神经网络算法实现短期负荷预测模型的建立，实现对短期负荷的准确预报。
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公开(公告)号：CN116613729A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202210883562.X
申请日：2022-07-26
发明人： 赵汉鹰 , 吴晓刚 , 吴新华 , 陶毓锋 , 唐雅洁 , 张雪松 , 叶吉超 , 季青锋 , 陈文进 , 张俊 , 陈菁伟 , 张若伊 , 祝巍蔚 , 陈楠 , 张有鑫 , 周逸之 , 杜倩昀 , 蒋舒婷 , 张滨滨 , 徐植 , 叶碧琦 , 徐文 , 胡建鹏 , 李志浩 , 龚迪阳 , 林达
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了基于NHQ曲线的库容式水电站发电能力预测方法。为了克服现有技术未能充分考虑库容式水电站的运行特性，导致在物理推导层面发电能力预测精准度不够的问题；本发明基于库容式水电站运行时的库容曲线、机组NHQ曲线、尾水位流量关系曲线等物理特性，考虑来水预测、降雨情况等，通过数值仿真，对库容式水电站的发电能力进行了预测；同时能够以指定时间步长对水库未来的库容、发电量、发电时长等数据进行计算，有效提高了库容式水电站的发电能力预测精度，且适用性强。
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公开(公告)号：CN116599026A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202211410415.7
申请日：2022-11-11
发明人： 唐雅洁 , 吴晓刚 , 吴新华 , 陶毓锋 , 季青锋 , 陈楠 , 阎洁 , 刘永前 , 张有鑫 , 周逸之 , 杜倩昀 , 叶碧琦 , 徐文 , 胡建鹏 , 龚迪阳 , 林达 , 赵汉鹰 , 叶吉超 , 胡鑫威 , 张雪松 , 陈文进 , 张俊 , 陈菁伟 , 张若伊 , 祝巍蔚 , 韩爽 , 李志浩 , 周晓庆 , 葛畅 , 李玉浩
摘要： 本发明公开了一种基于云模型和RBF神经网络的风电场短期风速订正方法，属于风电场的电数字数据处理技术领域。该方法包括：构建训练集，训练集中每个样本包括：待预测风电场在选定历史时间段任一时刻数值天气预报中的预报风速数据和该风电场在对应时刻测风塔的实测风速值；对训练集所有样本进行划分，建立每个风速段对应的单点预测误差云模型并计算该云模型对应的特征值；根据训练集中各样本及对应特征值训练RBF神经网络，训练完毕后得到短期风速订正模型以用于对待预测时段进行风速订正。本发明将RBF神经网络快速易行以及全局最优的特点与云模型处理不确定性问题的优势进行融合，是一种更为全面、准确性更高的短期风速订正方法。
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公开(公告)号：CN116562410A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202211415015.5
申请日：2022-11-11
发明人： 唐雅洁 , 吴晓刚 , 吴新华 , 赵汉鹰 , 陶毓锋 , 季青锋 , 阎洁 , 陈楠 , 张有鑫 , 周逸之 , 杜倩昀 , 叶碧琦 , 刘永前 , 徐文 , 胡建鹏 , 龚迪阳 , 林达 , 叶吉超 , 胡鑫威 , 张雪松 , 陈文进 , 张俊 , 陈菁伟 , 张若伊 , 祝巍蔚 , 周晓庆 , 韩爽 , 李志浩 , 葛畅 , 李玉浩
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F30/27 , H02J3/00
摘要： 本发明公开一种基于深度神经网络的风光水一体化功率预测方法，属于电场的电数字数据处理技术领域。本发明包括采集区域风电场、光伏电站、水电站历史实测功率数据，建立功率数据集；构建风光水的一体化超短期功率预测模型，采用长短时记忆深度神经网络；基于过零率指标将分解后的功率序列重构为高频、低频分量，分解方法采用经验模态分解；进行训练，分别得到风光水的高频、低频功率序列预测模型；对风光水的高频、低频功率序列进行预测，从而得到区域风光水的超短期功率预测结果。充分考虑风电、光伏、水能之间差异性因素，挖掘异质能源间的时空耦合，有效提高风光水电场功率预测精度，提高超短期速度预测结果准确性，更好地维持电力稳定运行。
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公开(公告)号：CN115062833B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210647326.8
申请日：2022-06-09
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
IPC分类号： H02J3/28 , H02J3/14 , H02J3/38 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06N7/01
摘要： 本发明公开了一种极端天气下考虑配电网可靠性及弹性的移动储能规划方法，其步骤包括：建立元件故障率模型，对配电网发生故障灾害的不确定性场景进行建模；通过蒙特卡洛法抽取极端天气场景，采用K‑means算法对极端天气场景进行缩减，考虑到负荷、分布式电源出力的不确定性，采用拉丁超立方抽样抽取负荷、分布式电源出力和配电网故障场景；从多角度选取评价指标，计算各指标的客观权重构建配电网可靠性及弹性评价指标体系；以灾前损失量和灾后恢复率两个指标作为优化目标，建立考虑全灾害时段的移动储能优化规划模型；采用COBL‑PSO算法对移动储能优化规划模型进行求解。本发明通过移动储能的优化规划方案实现了配电网可靠性及弹性的提升。
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公开(公告)号：CN118801400A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410769277.4
申请日：2024-06-14
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明属于新能源电网无功化优化领域，特别是一种基于强化学习的分布式光伏并网电压二次控制方法。现有分布式光伏并网后会发生电压越界造成电压波动大，为此本发明提供了一种基于强化学习的分布式光伏并网电压二次控制方法稳定电压，包括依序进行的以下步骤：先建立分布式光伏并网模型，其包括以调整分布式光伏系统的无功功率进行电压控制的一次电压控制模型和使用一次模型引起的电压偏差作输入的二次电压控制模型；在二次模型中，用Q学习训练减小电压偏差，通过训练Q表找出减小电压偏差的优化调整策略；建立基于Q学习的配电网电压控制方式。本发明用通过电压控制模型结合Q学习修正无功功率计划值，为一级电压控制提供无功参考值稳定电压。
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公开(公告)号：CN116914785A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310638263.4
申请日：2023-05-31
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J3/28 , H02J3/32 , H02J3/38 , H02J3/06 , H02J3/00 , H02J15/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/20 , H01M8/0656 , H01M8/04082 , H01M8/04007 , G06F113/04 , G06F113/06
摘要： 本发明公开了一种电热氢系统优化运行方法。本发明采用的技术方案为：建立包括风机、光伏、电锅炉、电解槽、氢燃料电池、储氢罐、储热罐和蓄电池的电热氢系统；建立适用于不同种类电解槽的精细化数学模型；建立适用于不同种类氢燃料电池的精细化数学模型；建立电解槽、氢燃料电池和蓄电池的寿命衰减模型；综合考虑电解槽、氢燃料电池和蓄电池的运行特性、寿命衰减特性以及可再生能源出力和电、热负荷的预测误差，基于机会约束方法，构建以综合提升电热氢系统环保性、经济性和电解槽、氢燃料电池和蓄电池寿命的优化调度模型。本发明实现了电热氢系统的综合能源环保性、经济性提升以及电解槽、氢燃料电池以及蓄电池的综合寿命提升。
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公开(公告)号：CN114492087B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202210342798.2
申请日：2022-04-02
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种氢储能电站质子交换膜燃料电池故障诊断方法及装置。本发明的方法包括：1）周期性采集所有处于运行状态的质子交换膜燃料电池电堆的电压和电流数据并上传云端储存；2）在同一采样周期内，基于电压和电流数据，在云端使用混沌粒子群算法并行对所有电堆进行燃料电池输出特性模型参数辨识，并进行存储；3）在同一采样周期内，将辨识出的燃料电池输出特性模型参数作为T‑S模糊模型的输入量，采用优化算法辨识隶属度函数参数并输入到T‑S模糊模型；4）分析比较T‑S模糊模型输出量的变化趋势，记录当质子交换膜燃料电池发生故障时的特征。本发明可有效提高燃料电池故障诊断的准确率，实现对燃料电池故障点精确定位。
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