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公开(公告)号：CN113937754B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202111064222.6
申请日：2021-09-10
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: H02J3/00
Abstract: 本申请涉及一种配电网节点的充电设施接纳能力确定方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：对于任一节点，确定该节点的充电设施接纳能力的目标取值区间；通过从目标值区间取值计算，不断减小目标取值区间的范围，直至筛选出的目标取值区间满足预设条件为止；根据最终筛选出的目标取值区间，确定该节点的充电设施接纳能力的最终值。与现有技术相比，由于可以提高充电设施接纳能力，缓解新增充电设施带来的配电网扩容问题，从而提高配电网资源利用率，进而节约成本。
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公开(公告)号：CN118673277A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410701319.0
申请日：2024-05-31
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2321 , G06F18/2433 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种专变多元负荷场景数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：通过在构建专变多元负荷场景数据的数据矩阵，先构建数据矩阵内行向量的时间尺度内豪斯多夫距离最小化目标函数，进而构建专变多元负荷场景数据在时间尺度下的日前场景数据矩阵；通过亲和力传播算法对日前场景数据矩阵内的日前场景进行预聚类处理，并基于预聚类处理的场景聚类结果构建分离场景矩阵，最后构建分离场景矩阵内场景类别对应维度的削减场景矩阵，并基于削减场景矩阵确定场景数据削减结果。本申请可大幅删减相似场景、避免这些类似场景参与运算降低多元负荷总体行为的多样性，从而提高场景数据削减的准确性。
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公开(公告)号：CN116865246A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310763160.0
申请日：2023-06-27
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 华北电力大学 , 北京华电能源互联网研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于快速响应的工业用户负荷可行域预测方法及系统，属于电力系统负荷预测技术领域，包括：获取用户近一个季度的历史日负荷数据，并进行预处理；通过Prophet算法，拟合得到大工业用户的基线负荷值；然后计算试点用户群的随机可变参考项，以此为数据基础建立大工业用户的随即可变参考项数学模型；计算大工业一般用户的响应特征参数，并将响应特征参数作为个性特征，随机可变参考项作为行业特征，二者进行拟合得到用户参与度；拟合基线负荷和用户需求响应潜力，得到快速响应的预测可行域；本发明实现了对于工业用户负荷可行域的快速预测，快速响应了电力系统的变化，有效提高了电力系统的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN116523273B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310806384.5
申请日：2023-07-04
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 华北电力大学 , 北京华电能源互联网研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力调度技术领域，具体涉及一种面向工业用户的需求响应特性分析方法，包括以下步骤：采集工业用户历史负荷数据和历史需求响应数据；对工业用户负荷可调成分进行分析与辨识；针对工业用户历史负荷数据进行分析，将负荷分解到各类工业设备上；对需求响应量与激励价格关系进行分段拟合。本发明，分别对不同类型负荷的响应量与激励价格关系进行分析，更精确地描述工业用户需求响应的经济特性，结合负荷成分辨识的方法，针对不同负荷成分单独分析，分段得到响应负荷量与激励价格关系，无需对工业用户的生产流程进行分析和建模，大大减小了需求响应特性分析的工作量。
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公开(公告)号：CN116526584B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310812039.2
申请日：2023-07-04
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 华北电力大学 , 北京华电能源互联网研究院有限公司
IPC: H02J3/46 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电厂调控技术领域，具体涉及一种基于绿电溯源的虚拟电厂快速响应调控方法，包括以下步骤：基于新能源弃用率高的缺点，预测弃风弃光时段，同时根据新能源消纳问题，进行调峰；进行需求侧用电区间预测，考虑负荷基线和可调潜力预测；签订中长期带曲线绿电交易合同；日前通过提前下达调度计划控制，实现物理级绿电溯源，进行曲线匹配，证明多用电的时段就是弃电时段；日内通过无感调度控制系统和终端设备，由控制协调中心对虚拟电厂负荷统一进行控制，实现精准计划实行。本发明，构建用户特性预测模型，创新火电与新能源协同运行机制，推进两者进行灵活性结合，引导自备火电参与调峰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115994663A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211720828.5
申请日：2022-12-30
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q10/04 , G06Q30/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种负荷聚合商参与电力市场竞价的优化调度方法，包括采集负荷聚合商信息数据和电力信息数据，建立数据库，根据负荷聚合商信息数据建立报价、参考价格、用户风险偏好建立参数模型，建立负荷需求模型，建立以负荷聚合商用电效益最大为目标的上层模型，将负荷聚合商报价发送给下层模型，获取各个负荷聚合商的谈判力值，误差获取、价格确定、电力调度，建立数据库是对各个负荷聚合商信息数据进行采集汇总，然后在对相对应的电力运行信息进行采集汇总，提高数据使用的便捷性。本发明利用一种负荷聚合商参与电力市场竞价的优化调度方法，从而缓解高峰时段的负荷紧张，效降低峰谷差，助于电网的稳定。
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公开(公告)号：CN115392147A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210858853.3
申请日：2022-07-21
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06F30/28 , G06F111/08 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开了一种基于BDK Copula函数的临近风电场风速相关性采样方法，该方法构建了二元无参数BDK Copula函数，并给出了BDK Copula函数边际累计密度的数值计算方法，并将其应用于临近风电场风速相关性采样。本发明可以更为准确地对相邻风电场风速之间的关联进行采样，有效解决了传统采样方法存在的边界偏差和闭区间收敛问题，减少了计算量，对于后续提高概率最优潮流解的精度等操作具有重要意义。此外，本发明是数据驱动、无参数的方法，适用于实际中不同区域邻近风电场各不相同的关联特性，是普遍适用的方法。
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公开(公告)号：CN115186456A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210733581.4
申请日：2022-06-27
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06F30/20 , F24D19/00 , G06F113/14 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种考虑管道温度准动态的供热系统可观测性恢复方法，包括：S1、确定供热系统可观测性恢复模型的输入参数；S2、建立供热系统可观测性恢复模型；S3、求解供热系统可观测性恢复模型，获取恢复系统可观测性需补充的量测。考虑管道温度准动态特性时，温度的传播具备时滞特性，温度的传播速度由水的流量确定。此时供热系统的流量估计结果与热动态方程相互耦合，应用传统方法不能直接解决供热系统的可观测性恢复问题。本发明针对该问题，提出一种基于多时滞场景的可观测性恢复方法，能够保证获取的补充量测在这些场景下均能恢复系统的可观测性。
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公开(公告)号：CN119743022A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411547092.5
申请日：2024-11-01
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本申请涉及一种多端口变换器和充电系统；多端口变换器中设置有至少两个输入组件，各输入组件的输入端用于连接光伏组件，各输入组件的输出端分别与各原边线圈耦合，以对光伏电压进行升压，并通过变压器传输至输出组件，输出组件用于接收变压器输出的交流电压，并对交流电压进行整流稳压处理，将处理完成的直流电压通过直流母线分别输出至储能设备和充电设备；采用本申请实施例提供的多端口变换器可直接与光伏组件连接，无需设置逆变器即可实现对于光伏电压的利用，降低了利用光伏电源时所需的成本。
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公开(公告)号：CN119692513A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411495291.6
申请日：2024-10-25
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于预训练模型的光伏功率预测方法，包括：获取某地区光伏电站历史功率数据及地区历史气象数据，筛选相关数据并归一化；划分预训练和训练数据集并提取相应的特征向量；采用历史非预测周期数据预训练GPT光伏功率预测模型；采用训练集数据微调预训练的GPT光伏功率预测模型；采用微调后的预训练GPT光伏功率预测模型在测试数据集上预测功率值。本发明提供的技术方案，通过在大量历史功率相关数据上预训练模型对预测周期内的光伏功率值进行预测，提高了光伏功率预测的准确度，有助于调度部门提前做好调度计划和风险规避，进而提高电力系统的安全性及光伏发电的竞争力。
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