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公开(公告)号：CN118863603A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411371559.5
申请日：2024-09-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
IPC: G06Q10/0637 , G06F18/2415 , G06F18/27 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于双重注意力和分位数回归的负荷概率预测方法，涉及电力系统技术领域。现有技术在电力负荷预测中对负荷不确定性的刻画不足，特征提取过程中的信息缺失影响了预测模型的精度和泛化性能。本发明包括步骤：对多时间尺度负荷预测问题进行标准化建模，考虑电力负荷的多维相关特征，构建基于滑动窗口的多时间尺度负荷预测框架。然后，基于双重注意力机制挖掘电力负荷在时序维度的自相关特征以及在特征维度与其影响因素的互相关特征，通过改进分位数回归实现电力负荷概率预测。本发明方法可以综合考虑电力负荷的时序自相关特征与互相关特征，实现负荷波动的随机不确定性量化，提高预测的可靠性与精准性。
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公开(公告)号：CN109193634B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201811139182.5
申请日：2018-09-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司 , 中国能源建设集团浙江省电力设计院有限公司 , 山东大学
Abstract: 本发明公开了基于多端柔性直流的海岛电网运行优化方法及系统，包括：建立基于多端柔性直流的交流电网电压优化模型，该优化模型的目标函数综合考虑网损成本和无功调节量成本；将换流器注入交流系统的有功功率和无功功率视为控制变量，同时，控制变量还应包括补偿电容的投切组数，状态变量则为发电机出力和系统各节点电压；对传统遗传算法的编码方式、变异算子和约束条件处理方法进行了改进，提出了一种改进的遗传算法求解优化模型，并对求解结果进行仿真分析，综合评估模型的效益。本文的工作表明，该模型对含柔直系统的无功功率优化具有一定的意义，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN118863603B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411371559.5
申请日：2024-09-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
IPC: G06Q10/0637 , G06F18/2415 , G06F18/27 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于双重注意力和分位数回归的负荷概率预测方法，涉及电力系统技术领域。现有技术在电力负荷预测中对负荷不确定性的刻画不足，特征提取过程中的信息缺失影响了预测模型的精度和泛化性能。本发明包括步骤：对多时间尺度负荷预测问题进行标准化建模，考虑电力负荷的多维相关特征，构建基于滑动窗口的多时间尺度负荷预测框架。然后，基于双重注意力机制挖掘电力负荷在时序维度的自相关特征以及在特征维度与其影响因素的互相关特征，通过改进分位数回归实现电力负荷概率预测。本发明方法可以综合考虑电力负荷的时序自相关特征与互相关特征，实现负荷波动的随机不确定性量化，提高预测的可靠性与精准性。
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公开(公告)号：CN118885806A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411340550.8
申请日：2024-09-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
IPC: G06F18/2135 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了基于区域画像的电力负荷预测方法，涉及电力负荷预测领域。目前，电力负荷预测忽略区域特性对电力负荷的影响，导致预测结果的准确性和可靠性受到限制。本发明首先通过收集和预处理目标区域的相关数据，获取区域基准数据。然后，通过数据挖掘技术提取反映区域特性的关键指标，构建区域画像。基于这一区域画像，提取与电力负荷相关的特征，并结合历史电力负荷数据，构建电力负荷预测模型。最终，利用电力负荷预测模型对目标区域的区域画像信息进行预测，以获得更加准确的电力负荷预测结果。本技术方案能够综合考虑区域的各种特征，从而提高电力负荷预测的准确性和可靠性，为电力系统的优化运行提供有力的支持。
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公开(公告)号：CN118841980A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411320329.6
申请日：2024-09-23
Applicant: 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
IPC: H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于调控云的分层分区新能源负荷预测方法及系统，涉及智能电网技术领域；目前，预测模型的准确度和精细度不高，本发明通过收集各个分区的新能源负荷数据，上传至调控云平台，基于调控云平台中嵌入的特征卷积层进行处理，输出新能源负荷特征数据；构建分层分区预测模型，将新能源负荷特征数据输入分层分区预测模型中，根据全局预测网络层进行全局负荷预测，输出全局负荷预测结果，根据局部预测网络层对各个分区进行局部负荷预测，输出多个局部负荷预测结果；融合全局预测网络层和局部预测网络层，输出负荷预测结果。本技术方案将全局性预测与局部区域的预测相结合，充分考虑各个分区的负荷特性，提高了负荷预测的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109193634A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811139182.5
申请日：2018-09-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司 , 中国能源建设集团浙江省电力设计院有限公司 , 山东大学
Abstract: 本发明公开了基于多端柔性直流的海岛电网运行优化方法及系统，包括：建立基于多端柔性直流的交流电网电压优化模型，该优化模型的目标函数综合考虑网损成本和无功调节量成本；将换流器注入交流系统的有功功率和无功功率视为控制变量，同时，控制变量还应包括补偿电容的投切组数，状态变量则为发电机出力和系统各节点电压；对传统遗传算法的编码方式、变异算子和约束条件处理方法进行了改进，提出了一种改进的遗传算法求解优化模型，并对求解结果进行仿真分析，综合评估模型的效益。本文的工作表明，该模型对含柔直系统的无功功率优化具有一定的意义，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN119692718A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411890167.X
申请日：2024-12-20
Applicant: 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种结合短周期电力源荷预测的电网自适应调度方法，涉及电力预测技术领域。目前，短周期剧烈天气变化对电力源荷预测造成的不准确性；本发明包括：按照短周期预设时间粒度，获取天气变化信息并提取特征；根据时间粒度、天气特征及当前时间，构建相似日特征并基于其提取历史数据构建相似日数据库；对数据库进行预处理并聚合特征，获得相似日聚合特征；将天气特征输入电网预测模型，获得短周期电力源荷预测结果；根据预测结果的平衡关系，进行电网自适应调度。本技术方案通过结合相似日特征和堆叠LSTM模型，提高短周期新能源预测和短期负荷预测的准确性。
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公开(公告)号：CN119209526A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411536418.4
申请日：2024-10-31
Applicant: 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
Inventor： 钟宇军 , 黄浩 , 陈文进 , 张俊 , 张思 , 夏代军 , 詹志雄 , 姚斯磊 , 甘纯 , 方海娜 , 潘永春 , 徐冉月 , 陈菁伟 , 张若伊 , 李赢 , 王涛 , 张隆宇
IPC: H02J3/00 , H02J3/46 , H02J3/38 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N7/01 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种多时空耦合的区域风电概率预测方法，涉及风电功率预测技术领域。传统风电预测方法忽略了大气、海洋和海浪之间的相互作用，且难以应对复杂气象条件下的风电极端爬坡事件，导致预测准确性和可靠性较低。本发明包括以下步骤构建MCT中尺度耦合器、构建海‑气‑浪气象耦合模式、构建基于Bootstrap抽样的风电概率预测方法和构建风电极端爬坡事件概率预测模型。本技术方案通过多物理场耦合、概率预测与极端事件预警相结合，大幅提升区域风电功率预测的准确性、可靠性和安全性，适用于复杂的风电场场景特别是海上风电场，并能够有效增强电网的调度管理和风险防控能力，满足风电场运营和电力调度的需求。
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公开(公告)号：CN118801378A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411278091.5
申请日：2024-09-12
Applicant: 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
Abstract: 本发明公开了基于气象要素的光伏电站出力预测方法及系统，涉及光伏发电技术领域。现有的预测方法的预测结果与实际情况存在较大偏差。基于气象要素的光伏电站出力预测方法包括步骤：确定目标光伏电站，并获取所述目标光伏电站的气象条件；构建光伏电站出力模型，将所述气象条件输入至所述光伏电站出力模型，以获取所述目标光伏电站的初始预测发电功率；查询所述目标光伏电站的实际发电功率，并设置所述目标光伏电站的安全发电功率阈值；将初始预测发电功率与安全发电功率阈值进行对比，获取目标光伏电站的预测发电结果。本技术方案通过准确的发电功率预测，可以优化光伏电站的运维计划，减少不必要的检修和维护，提高运维效率，降低成本。
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公开(公告)号：CN118569497A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410734623.5
申请日：2024-06-07
Applicant: 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/09 , H02J3/00 , H02J3/38
Abstract: 本发明公开了基于互相关的海上风电爬坡预测方法及系统，涉及人工智能技术领域，该方法包括：读取目标风电机组的基础配置信息；检索可信爬坡事件记录，搭建事件特征图谱；交互基于目标风电机组的地理气候特性，训练风程预测模型；结合互相关性监督训练爬坡预测模型；联合风程预测模型与爬坡预测模型，生成一体化预测模块；调用预定周期节点下的地理气候信息与机组运况信息，进行风况趋势预测与爬坡事件发生预测，确定目标预测结果；确定机组管控策略，进行海上风电爬坡管理。本发明解决了现有技术中预测精度低、应对突发情况能力低等技术问题，通过基于互相关的海上风电爬坡预测，达到提高预测精度和应对突发情况能力的技术效果。
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