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公开(公告)号：CN116826711A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310681667.1
申请日：2023-06-09
申请人： 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 杭州似然数据有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种日内分时用电负荷的数据处理方法、装置和介质，通过根据预设的标准日用电负荷曲线集合，确定与待预测日匹配的目标标准日用电负荷曲线，根据预设的日总用电量算法，计算所述待预测日的日总用电量；根据所述日总用电量和所述目标标准日用电负荷曲线，计算得到初始的日用电负荷曲线；根据所述待预测日的前n天的真实的日用电负荷曲线，计算时滞因子序列，来对初始的日用电负荷曲线进行调整，得到最终的日用电负荷曲线，根据所述日用电负荷曲线确定发电站的目标发电量，控制所述发电站的运行状态。采用本发明，通过引入时滞因子来平滑衔接处的用电负荷，有效提高日内分时用电负荷预测的精准性，从而保证发电站的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN117807508A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410102007.8
申请日：2024-01-24
申请人： 杭州似然数据有限公司 , 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
IPC分类号： G06F18/241 , G06N3/0455 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种基于LinTrans短时用电负荷预测算法系统，简单线性与复杂模型的并联结构。该结构高效的提高了用电负荷预测任务的平均精度，并极大地降低了最大误差，通过在输入输出间设计Linear Link Block简单线性连接结构，从而放大输出对输入中人工特征的敏感度，设计了长周期信息提取器Long Time Information Extractor,LTIE,用于提取用电负荷预测任务重的广泛依赖关系，在设计LTIE时，相比于基于transformer的时间序列预测算法更加简单的Encorder特征编码结构与Decoder特征解码结构，大大降低了时间复杂度，可节约推理时间5‑10倍。
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公开(公告)号：CN117057456B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202310854452.5
申请日：2023-07-12
申请人： 杭州似然数据有限公司 , 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
摘要： 本发明公开了基于分段样条回归‑WaveNet两阶段电力负荷预测方法及装置，包括以下步骤：得到训练集和测试集；得到修正后的分段样条线性回归模型；得到所述训练集用滤波后的残差序列；利用所述训练集用滤波后的残差序列对WaveNet电力负荷残差预测模型进行训练，得到训练结束后的WaveNet电力负荷残差预测模型；获得测试合格的分段样条回归‑WaveNet两阶段电力负荷预测模型；将待预测的电力负荷数据输入所述分段样条回归‑WaveNet两阶段电力负荷预测模型进行预测，得到对应所述待预测的电力负荷数据的电力负荷预测值。本发明对于中短期电力负荷预测的准确性高，可解释性与鲁棒性好，灵活性较好。
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公开(公告)号：CN118133060A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311820214.9
申请日：2023-12-26
申请人： 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 杭州似然数据有限公司
IPC分类号： G06F18/23213 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06N3/0464 , H02J3/00
摘要： 本发明属于光伏发电预测技术领域，涉及一种基于时序生成边的光伏发电预测方法、装置及存储介质。所述方法具体包括：构建网络训练模型；获取历史数据；将历史数据输入网络训练模型中，得到训练后的网络训练模型；训练网络训练模型之前，构造适合图神经网络训练的图数据集，以每个气象站作为节点，构建节点特征矩阵和边矩阵，构建边矩阵时，以时间序列聚类阈值高斯核权重法计算节点之间的关系；获取当前天气数据，将当前天气数据输入网络训练模型中，进行光伏发电预测；本发明先以时间序列对历史数据进行排序，然后时间序列聚类，计算边权重，进而能够去除图数据集中的无效边，减少网络训练的数据量，提高训练效率。
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公开(公告)号：CN116826712A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310684829.7
申请日：2023-06-09
申请人： 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 杭州似然数据有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种高频日内分时用电负荷的升频处理方法、装置和设备，通过获取待预测地区的待预测日的曲线中心约束数据和曲线波动约束数据；根据预设的标准日用电负荷曲线集合，确定与待预测日匹配的标准日用电负荷曲线，作为目标标准日用电负荷曲线；根据所述曲线中心约束数据和所述曲线波动约束数据，对所述目标标准日用电负荷曲线进行升频处理，得到所述待预测日的日用电负荷曲线，根据所述日用电负荷曲线确定发电站的目标发电量，控制所述发电站的运行状态。采用本发明，其能够将对日内分时用电负荷的超长频的预测问题转换为中短频预测问题，有效提高日内分时用电负荷的预测精准性，从而保证发电站的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN117057456A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310854452.5
申请日：2023-07-12
申请人： 杭州似然数据有限公司 , 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
摘要： 本发明公开了基于分段样条回归‑WaveNet两阶段电力负荷预测方法及装置，包括以下步骤：得到训练集和测试集；得到修正后的分段样条线性回归模型；得到所述训练集用滤波后的残差序列；利用所述训练集用滤波后的残差序列对WaveNet电力负荷残差预测模型进行训练，得到训练结束后的WaveNet电力负荷残差预测模型；获得测试合格的分段样条回归‑WaveNet两阶段电力负荷预测模型；将待预测的电力负荷数据输入所述分段样条回归‑WaveNet两阶段电力负荷预测模型进行预测，得到对应所述待预测的电力负荷数据的电力负荷预测值。本发明对于中短期电力负荷预测的准确性高，可解释性与鲁棒性好，灵活性较好。
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公开(公告)号：CN113159650A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110558591.4
申请日：2021-05-21
申请人： 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学
摘要： 本发明公开了属于电力系统技术领域的一种基于改进物元可拓模型的光充储系统运营效益评价方法。该方法包括以下步骤：步骤1：初步构建运营效益评价指标体系并对上述指标的指标值进行样本数据采集，然后对样本的准则层判断矩阵进行归一化处理；步骤2：采用层次分析法与熵权法，综合主客观因素确定光充储系统运营效益综合评价指标的权重；步骤3：以经典物元可拓模型为基础，通过引入最大接近经典域中值确定关联度的计算方法形成改进的物元可拓模型，从而对光充储系统运营效益进行综合评价。本发明可以进一步提高光充储系统运营效益分析的标准化和有效性，更加全面地反映当前光充储系统的运营情况，且更加可靠地支持企业的未来经营决策。
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公开(公告)号：CN114784873A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210561938.5
申请日：2022-05-23
申请人： 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
摘要： 本申请提供一种含直驱风电多馈入系统电网强度量化与优化方法和装置，方法包括，目标系统为含直驱风电的交直流混联系统，首先依据初始下垂系数，目标系统的网架参数和设备输出功率信息，计算短路比及其临界值的差值以此判断系统电压稳定裕度；根据初始下垂系数对应的静态电压稳定裕度进行迭代优化，获得能够提升交直流静态电压稳定裕度的优化下垂系数，完成对目标系统电压稳定裕度的提升。本发明一方面有助于准确判断混合多馈入系统的电网强度，利于风电场站的规划与运行，另一方面，通过对下垂系数进行优化，有助于提高系统的电网强度，避免接入风电场站对系统造成恶化影响。
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公开(公告)号：CN114709875A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210468465.4
申请日：2022-04-29
申请人： 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
摘要： 本申请公开了一种电力电子换流设备的控制方法、装置和主控制器，该方法和装置应用于主控制器，具体为采集所述高压直流输电系统的出口侧的有功功率和总电流值；根据所述有功功率和所述总电流值计算实际斜率；根据所述实际斜率和设定斜率对所述电力电子换流设备执行预定控制方案。本方案不需要知道实际的网络侧参量，只需基于设备出口侧电气量的检测，通过实测数据与设定判据条件对比，即可实现对电力电子换流设备的控制，保证了高压直流输电系统的电压稳定。
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公开(公告)号：CN115759343A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211286268.7
申请日：2022-10-20
申请人： 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于E‑LSTM的用户电量预测方法，包括：获取用户用电量的时间序列数据和对应的相关变量值，得到数据集；对数据集进行预处理，并划分为训练集和测试集；将训练集输入到E‑LSTM模型中进行训练，构建电量预测模型；将测试集输入到电量预测模型中进行验证，根据验证结果优化损失电量预测模型的超参数；利用综合评价指标对电量预测模型输出的结果精度进行评价。通过基于LSTM结合进化算法训练电量预测模型，进一步优化隐藏层，根据评价指标选择出最优的模型，使得电量预测模型对数据具有更好的拟合效果，提高了电量预测模型的预测结果的精确度。
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