-
公开(公告)号：CN118261379A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410387012.8
申请日：2024-04-01
申请人： 沈阳工程学院
IPC分类号： G06Q10/0631 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/067 , G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于新能源系统稳定及新能源消纳领域，具体涉及计及工业及民用负荷特性下的负荷聚合商运营双层优化控制策略。本发明通过建立以新能源消纳为场景，工业调度集群为第一层次，民用调度集群为第二层次的经济调度优化模型，以第一层次工业调度集群为能源消纳对象确定消纳容量，在第一层次基础上对第二层次民用调度集群进行相应响应数量调整；为了进一步提高响应的准确性和效率，本发明在民用调度集群内部引入了均一能耗排序（Equal Energy Consumption Ranking，EECR）响应策略，可以对不同能耗设备进行有效排序，实现能耗的均衡分配，从而减小响应误差，提升整体能源利用效率，最终达到能源经济性及聚合商整体收益最佳的双赢效果。
-
公开(公告)号：CN117725496A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311615940.7
申请日：2023-11-29
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 沈阳工程学院 , 国家电网有限公司
发明人： 孙赫阳 , 张彬 , 孙峰 , 李广野 , 吴林桥 , 荆澜涛 , 宋进良 , 刘扬 , 张佳鑫 , 阎宇航 , 邱兵兵 , 佟帅辰 , 姜力行 , 李菁菁 , 李欢 , 刘齐 , 佟浩松 , 孙茜 , 肖楠 , 朱紫煜 , 包美玲 , 罗永楠 , 梁宏杰 , 张锦华 , 吴依明 , 王亮
IPC分类号： G06F18/2411 , G06F18/243 , G01R11/24 , G06F18/15 , G06F18/241 , G06N5/01 , G06F18/22 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/08
摘要： 一种基于相似性度量和决策树支持向量机的窃电监测方法，包括，采集用户电力使用数据并进行预处理，通过基于AMI的用户行为分析来获取用户的用电特征数据；基于获取的用户用电特征数据，利用一维生成对抗网络1D‑WGAN生成样本数据，将生成的样本数据与获取的用户用电特征数据进行结合，得到待分析数据；根据相似性度量算法从所述待分析数据中确定可疑用户，并利用决策树支持向量机DT‑KSVM对可疑用户进行检测，识别非法窃电用户。本发明的方案可以更加精确、快速地进行专变用户窃电监测，保障电力企业利益。
-
公开(公告)号：CN118971065A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411085538.7
申请日：2024-08-08
申请人： 沈阳工程学院
摘要： 本发明公开了一种基于负荷分区协同控制下电网的氢储能系统配置方法，包括：提取电力网网络的各个节点的有功‑无功的综合灵敏度矩阵；根据各类之间的ward距离绘制聚类过程的层次聚类图，依据分类高度比较合并出现平缓的平缓期来确定分类组数即节点分区；以配电网最小网损、最小电压偏差、最小功率波动为目标求解节点分区以及氢储能系统选址；以含分布式电源的配电网下初始投资成本、维护成本以及运营成本为目标函数求解容量配置及运行状态；利用元启发算法对弃风弃光制氢、单一氢储能、以氢储能为主电储能为辅三种配置方案进行迭代求解运行策略。本发明对含分布式电源的氢储能场站进行最优规划布局，以实现兼顾灵活性与经济性指标的选址定容策略。
-
公开(公告)号：CN116865253B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202310830033.8
申请日：2023-07-07
申请人： 沈阳工程学院
IPC分类号： G06Q10/04 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于风功率预测的风电接纳能力分析与评估方法，属于电力领域，所述方法包括：1)通过注意力机制和长短时记忆网络构建风功率预测模型，将风速、温度、湿度、气压等影响因素带入到风功率预测模型中，得到风功率预测结果；2)基于风功率预测值、电力负荷信息以及机组信息，利用优化算法优化求解常规机组的启停状态；3)基于机组启停安排，对风电接纳区间的下限进行优化求解。4)利用极端情况下的风电出力对风电接纳区间的上限进行迭代求解，直至系统对极端情况下风电出力的接纳情况不再满足弃风率的要求。本发明通过上述方法，能够有效应对风电出力的不确定性，实现风电接纳区间的确定，为实际运行调度提供辅助决策。
-
公开(公告)号：CN116865253A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310830033.8
申请日：2023-07-07
申请人： 沈阳工程学院
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/38 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F113/06
摘要： 本发明公开了一种基于风功率预测的风电接纳能力分析与评估方法，属于电力领域，所述方法包括：1)通过注意力机制和长短时记忆网络构建风功率预测模型，将风速、温度、湿度、气压等影响因素带入到风功率预测模型中，得到风功率预测结果；2)基于风功率预测值、电力负荷信息以及机组信息，利用优化算法优化求解常规机组的启停状态；3)基于机组启停安排，对风电接纳区间的下限进行优化求解。4)利用极端情况下的风电出力对风电接纳区间的上限进行迭代求解，直至系统对极端情况下风电出力的接纳情况不再满足弃风率的要求。本发明通过上述方法，能够有效应对风电出力的不确定性，实现风电接纳区间的确定，为实际运行调度提供辅助决策。
-
公开(公告)号：CN116068303A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211532064.7
申请日：2022-12-01
申请人： 沈阳工程学院
IPC分类号： G01R31/00 , G06F18/2321 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06N3/0442
摘要： 本发明是一种基于数据驱动的专用变压器私自增容在线监测方法，其特点是，包括：数据降维处理方法；基于DBSCAN聚类的数据清洗方法、一次电流与二次电流的回归关系的电流修正方法以及基于ELM算法的电压修正方法；基于LSTM‑FCM的负载率模型训练方法，利用长短期记忆网络嵌套模糊C均值聚类法训练出对应类别的负载率计算模型。具有科学合理，实用性强，监测结果准确、快速、可靠性高的优点，能够实现智能化，维护电网安全与稳定运行。
-
公开(公告)号：CN116068303B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202211532064.7
申请日：2022-12-01
申请人： 沈阳工程学院
IPC分类号： G01R31/00 , G06F18/2321 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06N3/0442
摘要： 本发明是一种基于数据驱动的专用变压器私自增容在线监测方法，其特点是，包括：数据降维处理方法；基于DBSCAN聚类的数据清洗方法、一次电流与二次电流的回归关系的电流修正方法以及基于ELM算法的电压修正方法；基于LSTM‑FCM的负载率模型训练方法，利用长短期记忆网络嵌套模糊C均值聚类法训练出对应类别的负载率计算模型。具有科学合理，实用性强，监测结果准确、快速、可靠性高的优点，能够实现智能化，维护电网安全与稳定运行。
-
公开(公告)号：CN118349880A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202311613952.6
申请日：2023-11-29
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 沈阳工程学院 , 国家电网有限公司
发明人： 张彬 , 孙赫阳 , 刘劲松 , 孙峰 , 李广野 , 荆澜涛 , 吴林桥 , 宋进良 , 刘扬 , 张佳鑫 , 阎宇航 , 邱兵兵 , 佟帅辰 , 姜力行 , 李菁菁 , 田野 , 李桐 , 任帅 , 陈剑 , 耿洪碧 , 包美玲 , 罗永楠 , 梁宏杰 , 张锦华 , 吴依明 , 王亮
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/15 , G01R11/24 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/006
摘要： 一种基于LSTM和Bat‑RUSboost的用户窃电检测方法和系统。该方法包括，采集专变用户的用电数据，并对所述用电数据进行预处理，所述预处理包括数据插值和数据归一化；基于LSTM模型，从预处理后的用电数据中提取专变用户的用电特征；利用Bat算法对RUSBoost模型进行参数优化，利用优化后的RUSBoost模型对提取的专变用户的用电特征进行分类，得到窃电用户识别结果。本发明的方案解决了专变用户的用电数据存在不平衡、过拟合和数据维度高等问题，效率高且误差率小。
-
公开(公告)号：CN118277935A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410587491.8
申请日：2024-05-13
申请人： 沈阳工程学院
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/23213 , G06F18/22 , G06F17/16 , G06N20/20 , G06Q50/06 , G06F123/02
摘要： 本发明属于光伏技术领域，具体公开了基于时序序列聚类的分布式光伏异常数据分数决策方法，基于动态时间规整算法测量不同特征周期序列组别的相似度以获取最优路径相似性矩阵，然后基于k‑均值及肘部法则图实现聚类，以分化数据并增强相似性特征。引入第三异常分数特征并加权，进一步基于孤立森林框架获取异常分数矩阵进行最优决策以获取最优输出，在考虑差异性的基础上降低计算复杂度以完成异常检测；本发明的方法可以有效捕获大部分异常样本，可有效提高光伏异常数据的精准率与召回率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
19 条记录 (耗时 0.02 秒)
