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公开(公告)号：CN118657379A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410863325.6
申请日：2024-06-29
申请人： 广西电网有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种海上风电配置共享储能的风险评估方法，涉及风电储能技术领域。包括S1：根据售电收入、中国核证自愿减排量收入、共享储能、绿证收入计算出风电厂的总收入、总税费和总成本；S2：使用VaR和CVaR方法反应评估投资组合的在给定置信度上潜在的最大损失和超过VaR部分的平均损失；S3：利用蒙特卡洛方法模拟多种不确定性场景，以最小总建设运行成本为目标函数，求出最优投资组合。本发明在考虑VaR的情况下还考虑了风电项目组合投资在路径上的机会损失，具有次可加性，能够更全面地反映投资组合的风险状况。
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公开(公告)号：CN118277907A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410476445.0
申请日：2024-04-19
申请人： 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC分类号： G06F18/243 , G06F18/214 , G06N20/20 , G01W1/10
摘要： 本申请涉及一种风电场风机的极大风速预报方法、装置、计算机设备。获取样本风机对应的历史风机关联数据并进行预处理，作为训练样本数据，其中，风机关联数据包括风机实况材料、ECMWF模式的阵风预报场数据和气象站点大风实况资料；基于预处理后的ECMWF模式的阵风预报场数据，确定风机极大风速初步预测结果；基于预处理后的风机实况材料、气象站点大风实况资料和随机森林算法，确定风速映射关系；基于气象站点大风实况资料，优化U‑Net模型的损失函数，以得到极大风速预报订正模型，从而得到风机极大风速预报数据；基于风机极大风速预报数据和风速映射关系，确定风机极大风速预报结果。经验证，该方法进行风机极大风速预报的精度高，且普适性强。
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公开(公告)号：CN118245559A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410477822.2
申请日：2024-04-19
申请人： 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
摘要： 本申请涉及一种风电场风机覆冰停运容量预测方法、装置、设备和介质。通过基于风电场风机的历史覆冰信息、历史气象信息和预测气象信息确定覆冰影响因子，由风机覆冰预测模型基于预测气象信息输出覆冰预测结果，确定存在覆冰时，由风机运行状态预测模型基于第一神经网络、第二神经网络和覆冰影响因子输出覆冰停机时间，基于覆冰停机时间确定风机对应的覆冰停运容量。相较于传统的通过实际的覆冰试验结果进行预测，本方案结合风机的历史和预测信息，结合覆冰预测模型和风机状态预测模型等多个模型对风机是否存在覆冰以及风机覆冰时停机的时间进行预测，并基于时间确定风机的覆冰停运容量，提高了获取风机因覆冰而停运的容量的效率。
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公开(公告)号：CN118154011A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311721331.X
申请日：2023-12-14
申请人： 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
摘要： 本申请涉及一种新能源场站的气象灾害评估方法和装置。获取目标区域在预设时间段内的气象数据、地理环境数据和新能源场站信息；根据气象数据、地理环境数据和新能源场站信息，确定目标灾害类型下目标区域内各新能源场站在每一预设指数下的预测指数值；各预设指数包括致灾因子危险性指数、孕灾环境敏感性指数和承灾体易损性指数；根据各新能源场站在每一预设指数下的预测指数值，以及每一预设指数对应的指数权重，确定目标区域内各新能源场站在目标灾害类型下的气象灾害评估指数；其中，每一预设指数的指数权重是对目标区域在历史时段内各新能源场站在每一预设指数下的实际指数值进行处理得到的。能够提高新能源场站的气象灾害评估结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117728467A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311738784.3
申请日：2023-12-14
申请人： 广西电网有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种分散式海上风电配置储能容量规划方法及模型，涉及海上风电储能容量规划技术领域。以综合投资运营成本最小化建立经济性目标函数；获取预先构建的风电出力模型,同时构建电池储能系统的能量方程；根据风电出力模型和电池储能系统能量方程确定设备运行约束条件；根据风电出力模型和电池储能系统建立功率平衡约束；基于所述风电出力模型和设备运行约束条件得到综合投资成本最小化下的储能容量配置。本发明针对分散式海上风电与蓄电池储能的特性，增加风电出力模型，引入等效平均风速计算方法，提高精确性，同时配置储能系统进行稳定功率输出，减少弃风损失，有利于保证整个系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN117613890A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311655387.X
申请日：2023-12-05
申请人： 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本申请涉及风功率预测技术领域，特别是涉及一种风功率预测方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取历史风功率的时间序列数据，所述时间序列数据包含不同时间点的风功率值，分别训练极限学习机模型、长短时记忆神经网络模型和时间卷积网络模型；然后训练多目标预测模型；采用多目标哈里斯鹰算法，获取多目标预测模型的组合权值向量的帕累托最优解集；采用深度确定性策略梯度方法，根据帕累托最优解集，获取多目标预测模型中各模型的动态最优权值；根据多目标预测模型中的各模型及相应的动态最优权值，获取短期风功率的预测结果，可视化显示所述预测结果。采用本方法，能够提高对于短期风功率的预测结果的准确性和灵活性。
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公开(公告)号：CN117134350A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311213080.4
申请日：2023-09-19
申请人： 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
摘要： 本申请涉及一种极端天气条件下超短期风电功率分段预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。本申请能够提高极端天气条件下风电功率预测的准确度。该方法包括：根据风电机组历史数据和设备信息，设置风电功率时间序列趋势指标，并构建窗口调整机制；根据风电功率时间序列趋势指标，构建拐点检测机制，以及根据极端天气气象数据和功率突变周期准则，构建伪拐点识别机制；基于窗口调整机制、拐点检测机制和伪拐点识别机制，构建风电功率时间序列识别模型，将风电机组历史数据和设备信息输入风电功率时间序列识别模型，得到极端天气风电功率序列；将极端天气风电功率序列输入预设的风电功率预测模型，得到各序列风电功率预测结果。
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公开(公告)号：CN116562456A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310558452.0
申请日：2023-05-17
申请人： 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
摘要： 本申请涉及一种基于组合权重的多模式融合风机覆冰预测方法和装置。所述方法包括：获取风电区域对应的风机实况气温数据、网格气温预报数据以及风机位置数据；将风机实况气温数据、网格气温预报数据以及风机位置数据输入到至少一个风电区域对应的风机温度订正模型，得到风电区域对应的风机气温预测数据；对风机气温预测数据中各风机气温预测信息的组合重要度信息进行调整，得到风电区域对应的风机气温订正数据；将风机气温订正数据以及网格气温预报数据输入至风电区域对应的风机覆冰预报模型，得到风电区域对应的风机覆冰预报数据。采用本方法能够提高对风机顶部的覆冰情况进行预测的准确度。
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公开(公告)号：CN116545035A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310580926.1
申请日：2023-05-22
申请人： 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC分类号： H02J3/46
摘要： 本申请涉及一种电力调度方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，该方法包括：根据调节机组集合，调取历史总功率需求序列、当前总功率需求值、当前电力输出值、发电容量和发电调节率；根据历史总功率需求序列和当前总功率需求值，获取预测总功率需求值；根据当前总功率需求值和发电容量，生成多个符合预设总调整约束规则的第一调度指令；根据第一调度指令、预测总功率需求值，通过黏菌优化算法生成第二调度指令；根据当前总功率需求值、第二调度指令和总调整约束规则，获取目标当前调度指令并对调节机组集合进行调度。本申请能够结合当前和未来的功率需求进行电力调度，使电力系统在遭遇干扰因素时更易通过调度实现电力平衡。
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公开(公告)号：CN116523001A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310504717.9
申请日：2023-05-06
申请人： 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC分类号： G06N3/0475 , G06N3/084 , G06Q50/06 , G06N3/094
摘要： 本申请涉及一种电网薄弱线路识别模型构建方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，其中方法通过图表示方法建立基于历史电网运行状态数据与历史拓扑信息的电网图数据；对电网图数据进行多头注意力信息聚合分析，得到电网图数据的多头注意力信息；并进行关键运行特征识别来确定电网运行关键特征；最后通过对初始智能体模型进行训练，得到电网薄弱线路识别模型，可以有效地在在线运行阶段辨识关键特征来进行薄弱线路的识别，在模型训练过程使用带权重的交叉熵函数构成图注意力网络训练的损失函数，并对存在历史风险或故障事件的线路设置权重修正系数，可以在保证识别准确性的前提下有效提高电网薄弱线路识别模型对于薄弱线路的识别效率。
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